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李开复、马少平、周志华、田渊栋都是怎么看AlphaGoZero的?

AlphaGo Zero又一次引起了学界大牛的大讨论,李开复、马少平、周志华、田渊栋纷纷发表言论。

本文作者:Non

雷锋网 AI科技评论消息,北京时间10月19日凌晨,Deepmind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》,在这篇论文中,Deepmind展示了他们更强大的新版本围棋程序 AlphaGo Zero ,验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域,也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。据介绍,AlphaGo Zero仅经过三天训练,就能以100:0击败此前击败李世石的AlphaGo Lee,经过21天训练,就能达到击败柯洁的AlphaGo Master的水平。

毫无疑问,这又一次引起了学界大牛的大讨论,李开复、马少平、田渊栋、周志华也纷纷发表言论。雷锋网 AI科技评论将他们的观点整合如下:

李开复:不要低估AI发展速度,正视中美学术差距

创新工场董事长李开复老师看到AlphaGo Zero的消息之后,短短两句话总结了他的观点:

一是AI前进的速度比想象中更快,即便是行业内的人士都被AlphaGo Zero跌破眼镜;

二是要正视中国在人工智能学术方面和英美的差距。

随后,他又发表文章补充分享了对AlphaGo Zero的观点。他表示,虽然AlphaGo Zero的技术革新并非适用于所有人工智能领域,并且此次没有新的巨大的理论突破,但这次它带来的影响力也是巨大的。原文如下:

一方面,AlphaGo Zero的自主学习带来的技术革新并非适用于所有人工智能领域。围棋是一种对弈游戏,是信息透明,有明确结构,而且可用规则穷举的。对弈之外,AlphaGo Zero的技术可能在其他领域应用,比如新材料开发,新药的化学结构探索等,但这也需要时间验证。而且语音识别、图像识别、自然语音理解、无人驾驶等领域,数据是无法穷举,也很难腾讯棋牌完全无中生有。AlphaGo Zero的技术可以降低腾讯棋牌数据需求,但是依然需要大量的数据。

另一方面,AlphaGo Zero里面并没有新的巨大的理论突破。它使用的Tabula Rosa learning,是以前的围棋系统Crazy Stone最先使用的。AlphaGo Zero里面最核心使用的技术ResNet,是微软亚洲研究院的孙剑发明的。孙剑现任旷视科技Face++首席科学家。

虽然如此,这篇论文的影响力也是巨大的。AlphaGo Zero 能够完美集成这些技术,本身就具有里程碑意义。DeepMind的这一成果具有指向标意义,证明这个方向的可行性。

在科研工程领域,探索前所未知的方向是困难重重的,一旦有了可行性证明,跟随者的风险就会巨幅下降。我相信从昨天开始,所有做围棋对弈的研究人员都在开始学习或复制AlphaGo Zero。材料、医疗领域的很多研究员也开始探索。

(责任编辑:腾讯棋牌)