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中国版Alphago只是另一个“民科”的故事吗？

发布于：2024-06-18 编辑：匿名来源：网络

《神雕侠侣》结尾，我们看到一群武功差但自尊心很高的人跑到华山“论剑”，但原型出现在杨过这样一个真正的高手面前。

这其实并不奇怪。

想要成名，挑战天下第一武功，是最容易的事情。

人总得有一些梦想，万一梦想成真。

近期，人工智能领域也发生了类似的事情。

不不不，我想说的不是AlphaGo挑战李世石的“人机大战”，而是昨晚号称挑战另一位世界冠军柯洁九段的“中国版AlphaGo”异类神机。

虽然我也认为AlphaGo在五反棋中拿下棋手上位难度很大，但至少还是带着“就算摔倒了，手里抓一把沙子”的学习态度，但在异构机器上，我们感觉诚意少了很多。

他们都在挑战高手，但为什么受到质疑的是“异质神机”呢？原因是：这是一个很难从技术和产品的正常逻辑来推断得出结论的项目。

关于人工智能在围棋中击败人类的难度，雷锋网在之前的文章中也分析过。

简单来说，无论是状态空间复杂度还是博弈树复杂度，围棋都比AI打败的国际象棋高出数百个数量级。

人们普遍认为，人工智能想要在围棋中击败人类，需要更好的算法（比如AlphaGo目前使用的MCTS）、更深入的神经网络辅助训练以及更大的学习和训练数据库，这一切缺一不可。

具体来说：在算法方面，AlphaGo的算法原理并不复杂，Nature上也有提到，但真正有价值的是神经网络的最大参数数量（据说AlphaGo训练所用的神经网络有数万个参数）优秀的解决方案。

最强大的AlphaGo使用64个搜索线程、一个CPU集群和一个GPU集群。

经过数千万次博弈，得到一组最优解。

经过这样的训练，AlphaGo有了“棋感”，有57%的几率下出与围棋高手相同的棋步。

除了熟悉，什么都没有。

然而这一切在“异种神机”面前都显得“不算什么”。

从新浪对“异种神机”的报道中我们注意到几个细节： 1）“异种神机”的研究时间并不长。

当听说围棋程序AlphaGo战胜欧洲冠军时（作者生活在今年1月底），江涛非常兴奋地给吴仁打电话，但后者表示原理并不难，自己的组织也可以创建一个程序。

可以挑战职业棋手。

”2）“异质神机”积累的数据和训练也不足。

“暂时不存在技术瓶颈，缺少的是大量的Go 高手比赛数据继续‘深度学习’以及其他几个辅助系统的添加和优化……运行这个程序的只是一台苹果笔记本电脑”。

3）“异构机”的秘密似乎不是大数据的积累，而是创始人的灵感闪现。

”吴仁博士在测试棋时，调整了电脑的思考时间，比较了走法的差异，甚至现场修改了程序代码。

测试棋下完后，大家都松了一口气。

吴博士任正非确信自己的技术方向没有问题，来观看测试的人都确信计算机围棋已经可以威胁职业棋手了。

”例如，“异质机器”击败人类顶尖选手的路径就像一个熟悉的故事：牛顿坐在苹果树下。

坐着的时候，一个苹果掉了下来，砸在了我的头上，然后我一头就知道了重力。

这样的故事很吸引人，但任何有科学素养的研究人员都会嘲笑它们。

他们只知道一些新术语（例如“引力波”），但没有接受过系统的科学训练，不尊重客观事实。

只有不使用标准学术方法描述和回答问题的“民科们”才会相信自己是被苹果砸到头上的牛顿。

“民科”在科技创业圈的崛起，是我们担心的另一件事。

在创业浪潮中，我们看到了一些科技初创公司：他们能够紧跟最新的热门概念，拥有一流的讲故事能力，但他们并不把技术和产品作为自己精心打磨的核心竞争力。