人機大戰觀後雜感 - 圍棋
By Tristan Cohan
at 2017-05-28T14:40
at 2017-05-28T14:40
Table of Contents
※ 引述《hdjj (hdjj)》之銘言:
: : → devidevi: AI選擇投子之後,已經認為沒有贏的希望.... 05/27 23:18
: : 推 HeterCompute: 說句實話,AlphaGo想要投子的時候古力是真的完全沒 05/27 23:19
: : → devidevi: 對AI而言怎麼下都是輸,這樣不算是BUG吧 05/27 23:19
: : → HeterCompute: 機會了,古力只是想要整理一下心情,畢竟從大優變成 05/27 23:19
: : → HeterCompute: 輸棋,那時差距已經二十目了,不可能逆轉的 05/27 23:20
: 不是有意抬摃,但這裏是有盲點的。
: 這局棋就是個很明顯的例子。在人機配對賽裏,人就是最大的變數。暫且不論時力
: 故意自緊一氣自填一眼的極端例子,以人加機器這樣的組合,只要是人,就有可能
: 出錯,或是下出緩著。
: 今天配對的是兩位高手,所以這樣的情況並不明顯,換成兩位業餘棋手上去,可以
: 預期出現意外翻轉的可能性更高。
: 這在現實應用上的意義更深遠。以自動駕駛為例,AI在判定時也許總是可以做出
: 最佳決策,但總是有突然衝出的老人,油門當煞車踩的新手,硬闖紅燈的死小孩。
: 在類似這種情況下,防禦性的應對,柔軟性的妥協忍耐,都是極為重要的。
: AI在逆境劣勢裏的反應,是一個很重要的課題。應該沒有人願意看到,輸給李世
: 石的AI發神經的樣子。因為這和AI「求勝」的原始指令是有所衝突的。
: 只是這討論下去沒完沒了。這種事,還是留給黃博士這種專業人士傷腦筋吧。XD
雖然AG五局全勝,但是就內容來說,大家不得不覺得AG確實存在著弱點。這些弱點究竟
該怎麼說呢?我想就是一個:「沒盡全力。」如果以後AG是要用來服務人類,增進人類
福祉的話,AG這一個弱點會讓人覺得信用不夠。而且這個弱點若是沒有被解決的話,很
可能不能被用來作自動化服務的人工智慧。
一個超強的AG可以當工程師,但是卻絕對不能當管家。今天我們要人工智慧絕對不是解
決單一問題,而是可以綜觀全局的管家。如果AG搞不定百萬分之一出現的意外,那絕對
是一個災難。比如說我們拿AG管理雙北市的紅綠燈,我們希望AG管理的紅綠燈讓交通更
順利,結果一個突如其來的災難,讓AG耍憨了起來,搞得全雙北市的紅綠燈通通在亂閃
。這是絕對不可以的。以上週團體賽的結果來說,古力那一邊的Alphago 就是在耍憨,
而且Alphago 不是軟體工程師key 出來的函數庫,它是自我學習的整體。我猜目前
deepmind並沒有能力修改AG讓他能在逆境採取積極對策。因為如果去年AG被李世石挖到
發瘋,今年重新再次自我學習應該也要把這一點改掉,但是結果並沒有,只是用強大的
能力掩蓋這個弱點而已。只要有個人類 (豬隊友?)在旁邊作亂,AG個體能力再強也要發
瘋。但是,AG發瘋是不被允許的。事實證明,AG如果傻掉,能力比常人還差。套用到更
大的系統面上去的話將會造成毀滅性災難。
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: : → devidevi: AI選擇投子之後,已經認為沒有贏的希望.... 05/27 23:18
: : 推 HeterCompute: 說句實話,AlphaGo想要投子的時候古力是真的完全沒 05/27 23:19
: : → devidevi: 對AI而言怎麼下都是輸,這樣不算是BUG吧 05/27 23:19
: : → HeterCompute: 機會了,古力只是想要整理一下心情,畢竟從大優變成 05/27 23:19
: : → HeterCompute: 輸棋,那時差距已經二十目了,不可能逆轉的 05/27 23:20
: 不是有意抬摃,但這裏是有盲點的。
: 這局棋就是個很明顯的例子。在人機配對賽裏,人就是最大的變數。暫且不論時力
: 故意自緊一氣自填一眼的極端例子,以人加機器這樣的組合,只要是人,就有可能
: 出錯,或是下出緩著。
: 今天配對的是兩位高手,所以這樣的情況並不明顯,換成兩位業餘棋手上去,可以
: 預期出現意外翻轉的可能性更高。
: 這在現實應用上的意義更深遠。以自動駕駛為例,AI在判定時也許總是可以做出
: 最佳決策,但總是有突然衝出的老人,油門當煞車踩的新手,硬闖紅燈的死小孩。
: 在類似這種情況下,防禦性的應對,柔軟性的妥協忍耐,都是極為重要的。
: AI在逆境劣勢裏的反應,是一個很重要的課題。應該沒有人願意看到,輸給李世
: 石的AI發神經的樣子。因為這和AI「求勝」的原始指令是有所衝突的。
: 只是這討論下去沒完沒了。這種事,還是留給黃博士這種專業人士傷腦筋吧。XD
雖然AG五局全勝,但是就內容來說,大家不得不覺得AG確實存在著弱點。這些弱點究竟
該怎麼說呢?我想就是一個:「沒盡全力。」如果以後AG是要用來服務人類,增進人類
福祉的話,AG這一個弱點會讓人覺得信用不夠。而且這個弱點若是沒有被解決的話,很
可能不能被用來作自動化服務的人工智慧。
一個超強的AG可以當工程師,但是卻絕對不能當管家。今天我們要人工智慧絕對不是解
決單一問題,而是可以綜觀全局的管家。如果AG搞不定百萬分之一出現的意外,那絕對
是一個災難。比如說我們拿AG管理雙北市的紅綠燈,我們希望AG管理的紅綠燈讓交通更
順利,結果一個突如其來的災難,讓AG耍憨了起來,搞得全雙北市的紅綠燈通通在亂閃
。這是絕對不可以的。以上週團體賽的結果來說,古力那一邊的Alphago 就是在耍憨,
而且Alphago 不是軟體工程師key 出來的函數庫,它是自我學習的整體。我猜目前
deepmind並沒有能力修改AG讓他能在逆境採取積極對策。因為如果去年AG被李世石挖到
發瘋,今年重新再次自我學習應該也要把這一點改掉,但是結果並沒有,只是用強大的
能力掩蓋這個弱點而已。只要有個人類 (豬隊友?)在旁邊作亂,AG個體能力再強也要發
瘋。但是,AG發瘋是不被允許的。事實證明,AG如果傻掉,能力比常人還差。套用到更
大的系統面上去的話將會造成毀滅性災難。
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