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3天击败旧版“阿尔法狗”再进化的哲学启示_十博官网

5月 13th, 2021  |  国内

本文摘要:不久前,Deepmind在《大自然》上发表了一篇论文,阐述了AlphaGo取得的巨大进步。

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不久前,Deepmind在《大自然》上发表了一篇论文,阐述了AlphaGo取得的巨大进步。与之前的版本不同,AlphaGoZero几乎不需要人类下棋,从零开始自学。用3天时间以100: 0的压倒性比分击败了输给下一个韩国选手李世石的AlphaGo版本。自2016年人工智能加剧以来,人工智能与人类的关系备受关注。

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至于等价规则的博弈论,AI是否必须获得人类科学知识的“第一次提升”,或者AI能否从“元规则”的反复实践中总结出自己,发展出科学知识体系,这是一个有趣的问题。对于“玩砖”这种非常简单的游戏,AI从零科学知识开始重复演示版,超过了同样多人类玩家的分数,是2015年造的。但是,对于棋手这种简单的游戏,人们还是有疑问的。也许对于人类来说,获取一些高级AI的科学知识是很有必要的。

从零科学知识出发,也许AI不会陷入局部陷阱。现在AlphaGoZero得到了答案:对于AI来说,人类没有必要去积累棋手的科学知识!而且从零科学知识训练可以超越更高的层次。人类象棋中存在一些“偏见”,比如一些自以为是的本能公式,只是阻止学习者超越更高的层次。

AlphaGoZero是白手起家自学成才,几乎没有人类棋艺的“污染”,能够突破“偏见”,真正转入权利的世界,超越更高层次。AlphaGo可以不依靠人类的科学知识而顺利自学。关键是棋手有确认规则,是“客观”的博弈。人不用主观判断。

如果机器遵循象棋规则,最终结果将得到确认。这样AlphaGo的自学不需要人为干预,在大众实践中几乎可以自动进行。

AlphaGoZero的成功不仅是自学方法的突破,也是“在实践中检验哲学原理”的成功。人工智能的人类社会活动或博弈论必须通过实践得到极大的改进和论证。练习一定要在一定的规则内进行,这是基础,比如稳定的社会,现代的银行体系,棋手下棋,最后的规则。

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在实践中,人类本能地结合前人的一些“经验”作为思维的出发点。学校、政府、公司都有教育体系,就像棋手AI不把“战略网络”作为自学人类高手棋谱的优先事项一样。但是,这些“经验”,他们能玩出什么样的戏,有一点仔细观察。

在实践严重不足的情况下,参考前人经验和人类棋谱似乎是有益的,需要慢慢“入门”。但是当开发遇到瓶颈的时候,有可能不会表现出前人经验的严重不足,不允许按照剧本去思考和突破。要想有所突破,必须从源头入手,勇于猜测,摒弃偏见,大胆实践自学,做“新手”,进行改革。

这说明人类在实践中的活动是可以与前人的经验相结合的,但如果在实践中有一个好的系统自学框架,几乎可以抛弃,获得理论上的突破。中国改革开放的历程也说明,全社会不断的伟大的自学和积极的改革实践是社会取得重大突破的哲学基础。虽然AlphaGo再次对这个世界义愤填膺,但它一定对AI的缓慢发展和不可思议的实力深感痛心。

目前AI还只是人类的工具,没有自己的思考。

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