人机博弈 让人类遇到更好的自己

AI8个月前发布 aixure
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导读:阿尔法围棋(AlphaGo)与韩国棋手李世石的对弈,特别是人工智能的卓越表现,似乎在验证着许多顶级科学家和科技巨头对人工智能发展的担忧。 人工智能会对人类的生存构成威胁吗?比如将其用于武器,超过它们某个技术奇点之后产生智能爆炸效应,让机器能不断地…

“阿尔法围棋”(AlphaGo)与韩国棋手李世石的对弈,特别是人工智能的卓越表现,似乎在验证着许多顶级科学家和科技巨头对人工智能发展的担忧。

人工智能会对人类的生存构成威胁吗?比如将其用于武器,超过它们某个“技术奇点”之后产生“智能爆炸”效应,让机器能不断地自我完善,超越人脑的智力,从而脱离人类控制?

应该说,任何技术本身都不带道德标签。技术的“好”与“坏”,全在于人类如何使用和管理。而对人工智能失控的过分警示,掩盖了它们可能带给人类的帮助。人工智能的算法让计算机能从自己过去的经验、数据中直接学习,这在许多任务类型中都是通用的。

1997年,IBM公司的超级电脑“深蓝”在一场著名的人机对弈中击败了当时具有统治地位的国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫。当电脑又赢得了几场比赛后,人类选手基本上对这种比赛失去了兴趣。你或许会认为这就是故事的结局,但卡斯帕罗夫意识到,如果他也能像“深蓝”一样即时访问包含先前所有棋局中棋路的大规模数据库,将会表现得更好。

如果人工智能选手使用数据库工具被认为是公平的,那么人类为什么不能使用呢?为了实现用数据库加强人类大师心智的想法,卡斯帕罗夫率先提出了“人加机器”(manplus-machine)的概念,即在比赛中用人工智能增强国际象棋选手水平,而不是让双方互相对抗。

如今,这种比赛被称为自由式国际象棋比赛,它们和混合武术对抗赛相似,选手们可以使用任何他们想用的作战技巧。你可以在没有协助的情况下比赛;也可以成为极其聪明的国际象棋电脑的傀儡,仅仅按照它的指示移动棋子;或是当一个卡斯帕罗夫提倡的“半人马”型选手,也就是人类和人工智能结合的赛博格(Cyborg)。这种选手会听取那些人工智能提出的走棋建议,偶尔也会否决他们,颇似我们开车时使用GPS智能导航的情景。对任何模式选手开放的2014年自由式国际象棋对抗锦标赛上,纯粹使用人工智能国际象棋引擎的选手赢得了42场比赛,而“半人马”型选手则赢得了53常当今世界上最优秀的国际象棋选手队伍,是由一个人类团队和几个不同的国际象棋程序组成的。

还有让人更意外的事情。人工智能的出现并未削弱纯人类国际象棋选手的水平,反而在廉价且超级智能的国际象棋软件激励下,下国际象棋的人数、锦标赛的数量以及选手的水平都达到了历史之最。如今,与“深蓝”首次战胜卡斯帕罗夫时相比,拥有国际象棋大师头衔的人数至少翻了一番。现今排名第一的人类国际象棋选手马格努斯·卡尔森就曾和人工智能一起训练,被认为是所有人类国际象棋选手中最接近电脑的一个。他还是有史以来评分最高的人类国际象棋大师。

上述国际象棋选手的成长带给我们的启示是,既然人工智能可以帮助人类成为更优秀的国际象棋选手,那么合理地推测,它也能帮助我们成为更优秀的飞行员、医生、法官、教师。

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