当黑白子变为癌细胞，人工智能胜算多大？
2016/3/14 中国医学论坛报

    

    

     来源：北京晨报(记者 韩娜)

     原标题：电脑 从认猫到认癌细胞

     难度堪称人工智能“阿波罗计划”的围棋挑战，最终还是被一只机器“狗”取得了胜利。它的致命法宝就是模仿人类的“深度学习”工作原理。机器到底是怎样像人类一样学习的？有一天它无所不能，人类的未来又将怎样？北京晨报记者采访了国内专家进行解读。

    

     阿法狗原理是“深度学习”

     AlphaGo(阿法狗)由位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司开发。它的主要工作原理是“深度学习”。

     面对任何棋类，一种直观又偷懒的思路是暴力列举所有能赢的方案，这些方案会形成一个树形地图。然而，在规定时间内想要让计算机利用这种方法战胜人类下围棋，并不容易做到，因为围棋的可能性太多。

     有一种说法是，围棋的可能性数量要比可观测到的宇宙中原子的总数还要多得多。同时，围棋的规律十分微妙，在某种程度上落子选择依靠的是经验积累而形成的“直觉”。因此，围棋挑战称作人工智能的“阿波罗计划”。这一次，研究者们终于拿出了终极武器——“深度学习”，让机器模仿人类高端棋手的下棋方式，机器可以通过学习人类打败人类。

     北京邮电大学教授、中国人工智能学会理事刘知青在接受北京晨报记者采访时说，阿法狗通过“神经网络”学习所有高水平围棋棋谱，大概是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而获得了在盘面上如何落子的直觉。“假设我们看过很多猫，再看图片的时候，就是通过第一直觉判断图片上是否有猫，这种直觉并不是天生而来的，而是通过学习获得的。”刘知青说。

     “那么，阿法狗取胜的杀手锏真的就是直觉和第六感？”针对这样的疑问，刘知青说，它获得的这种直觉又和人类不同，背后有坚实的数学模型，计算机做了大量的计算，在大量悬念中找到一个胜率，这和人脑的直觉不完全相同，是数学、科学的体现，人类是不可能达到的。

     瞄准医疗领域能识别癌细胞

     刘知青说，类似的深度学习是在近几年出现的，一些国内外公司、科研院所也在做，但谷歌现在做的这个毫无疑问是效果最好。目前，这项科技也有了一些应用，最简单的例子就是通过深度学习识别猫。通过这项识别验证，已经引申出了更多具有实际意义的应用，比如识别某一个图片中是否有癌细胞，某一个铁路沿线上的轨道是否存在磨损，甚至军事作战中，对方的视线中是否有坦克，都可以通过深度学习实现。谷歌的自动驾驶，其中很重要的就是识别道路、交通信号灯、路标等，这都是通过深度学习获得。

     谷歌也表示相信，自己未来终将有一天能够利用人工智能技术解决许多现实生活中的问题，比如建立复杂的气候变化模型以及传染性疾病分析等。

     阿法狗与围棋冠军李世石在昨天进行的第四局激战中，李世石第78手被赞为“神之一手”。从这招之后，阿法狗的程序疑似出现了“BUG”，它此后连出数招“臭棋”，输掉了这一局。赛后，大家关心，阿法狗将来会向医疗领域发展，这种“BUG”是否也会出现？DeepMind创始人哈萨比斯表示，阿法狗是初级程序，不是升级版，所以就要看看有何缺陷，希望李世石能帮助找到缺点，以进一步完善。目前阿法狗还只是个程序，尚未进入医疗领域，还会进行更严格的测试。

     链接

     科幻大咖细说阿法狗

     科幻小说《三体》的作者刘慈欣也非常关注阿法狗和人类的对决，他认为，计算机在很多方面超越人类已经是不争的事实，这点毋庸置疑。相较于前两次人类与计算机的对决，这次计算机的进步仍属于量变，而不是质变。举个例子，当前计算机能够识别出人的面孔，但是还不能理解表情，更无法通过人的肢体动作获取人类内心的想法。当前距离实现成熟的人工智能技术很遥远，甚至可以说，未来能不能实现还是个谜。如果脑科学无法实现重大突破，那产生真正意义上的人工智能就是天方夜谭。另外，有些网友对人工智能心怀恐惧，这是大可不必的。假如有朝一日成熟的人工智能技术真的诞生了，人类还是有很多办法可以对它进行约束。(据新华社)

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