2018年人工智能会遇到那些难题( 二 )
超越桌游Alphabet的国际象棋冠军阿尔法狗软件在2017年迅速崛起。五月份，一个更强大的版本击败了中国的围棋冠军柯洁。它的创造者，研究机构DeepMind，随后构建了一个新的版本，AlphaGo Zero，不通过研究人类棋术而直接学习围棋。十二月， AlphaZero又一次升级，它可以学习下围棋和日本棋类游戏Shogi（虽然不是在同时）。
这种滚雪球般的捷报令人印象深刻，但同时也提醒人们AI软件的局限性。国际象棋，shogi和围棋都很复杂，但规则相对简单，且对手的玩法清晰可见。它们与计算机能迅速掌握的许多未来职位的能力非常匹配。但是生活中的大多数情况和问题，并不是这样结构整齐。
因此在2017年，DeepMind和Facebook都开始在多人游戏“星际争霸”上下功夫。现在两者的进展都不大。目前最好的机器人是业余爱好者所建立的——即使是与中等技能的玩家相比，它们也无法匹敌。 今年早些时候，DeepMind研究员Oriol Vinyals曾表示，需要缺乏规划和记忆能力才能精心组装和指挥一支军队，同时期预测并对对手的动作做出反应，而他的软件缺乏这种能力。无独有偶，这些技能对于软件更好地帮助实际工作也至关重要，如办公室工作或真正的军事行动。 2018年“星际争霸”或类似游戏的巨大进步可能预示着人工智能的一些强大的新应用。
教AI辨别是非即使没有在上述领域取得新的进展，如果现有的AI技术被广泛采用，经济和社会的许多方面也会发生很大的变化。企业和政府正急于这样做，与此同时，有人对人工智能和机器学习可能造成的意外和故意伤害表示担忧。
在本月的NIPS机器学习大会上，一个重要的讨论话题是，如何使技术保持在安全和道德的范围内。研究人员发现，我们的世界本身远不完美，机器学习系统从中获得训练数据，因而可能学会令人不愉快或者我们不期望的行为，如延续性别偏见和刻板印象。现在有人正在研究技术，用于审核人工智能系统内部运作，确保他们在投入金融或医疗保健等行业工作时作出公平的决策。
明年我们应该会看到科技公司提出相关理念，关于如何让人工智能站在人性光明面。谷歌，Facebook，微软和其他人已经开始讨论这个问题，以及一个新的名叫“Partnership on AI”的非营利组织的成员，该组织将研究和尝试塑造人工智能的社会影响。更多的独立组织也感受到了压力。一个名为“人工智能伦理与治理基金会”的慈善项目正在支持麻省理工学院、哈佛大学等研究人工智能和公共利益。纽约大学的一个新研究机构AI Now也有类似的任务。在最近的一份报告中，它呼吁各国政府发誓放弃在刑事司法或福利等领域使用没有公开检查的“黑匣子”算法。
■网友
这些游戏和计算类的活动，是比拼的算法，规则定的很死，可以通过大量的计算量来获胜，这个不是人类的强项。
以围棋或者象棋为列，对比桌游的三国杀类游戏，前者的规则很死板，基本算法可以算出来，而后者更多的靠语言和出牌法来误导对手，虽然三国杀高手和棋类国手不在一个层面上，但是ai要做出判断就难很多了，而且可以中途多次误导，现在这些棋牌机器人我觉得离智能还很远，纯是计算能力上的升级，加入了一些简单的规则计算，很多年前小霸王上就有电脑下象棋了，水平也高于很多一般爱好者，现在只是在之前基础上做了升级，未来的人工智能反过来看现在的技术，说不定也是觉得很小儿科，当前的智能离人类的尔虞我诈还远的很。
如果把智能算成一个二维模型，x方向是计算能力，y方向是规则的处理能力。那决定x的是硬件，y的是软件和数据库。当前的人工智能在x方面无数倍的强于人类，但是y方面有了一定的积累就会在某些方面远强于人类，随着y方面的不段积累，会有越来越多的方面超越人类。最新一代的阿尔法貌似就在干这个事情。
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