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​人机大战到底谁输谁赢?

 新文艺 2021-02-09

题记:

硅谷企业马丁.福特认为,一大波机器人正在袭来,蒸发的将不仅仅是工作,全球经济将面临危机,社会结构将发生巨变。当加速发展的技术将整个体制颠覆到某个程度时,人们必须主动进行根本性的结构重组,唯此方能继续人类的繁荣,不然的话,人类总有一天会被机器人代替。

事件回放:

2017年1月20日(农历小年)晚,在江苏卫视播出的《最强大脑》“人机大战”的关键一局中,素有“鬼才之眼”之称的传奇选手水哥王昱珩出山迎战机器人,挑战他最擅长的微观识别(人脸识别技术),最后的结果是水哥三个答案全错。这一结果不仅令无数观众齐呼“不敢相信”,名人堂选手们也因此遗憾落泪......

事件相关:

网易体育1月4日报道:北京时间今晚,最新版AlphaGo(Master)又开始迎战人类棋手,申真谞、常昊、周睿羊和古力先后发起挑战,结果这四位棋手都败下阵来,全部对决结束后,最新版AlphaGo以60战全胜的战绩收场,取得令人类棋手汗颜的战绩。

 问题来了:

人工智能好像厉害得有些可怕人工智能发展得这么迅速,是不是会有彻底取代人类的一天?

小编认为,现在下这样的结论、有这样的担忧还有些为时过早!小编反复观看了几遍比赛视频,不禁要问:王昱珩真的输了吗?人工智能是怎么赢的??套路,会不会让人类输了比赛,再输掉彼此之间的信任???

疑问1:

王昱珩真的输了吗?

关注过前几季《最强大脑》的朋友一定记得,1980年出生的王昱珩,毕业于清华大学美术学院,他热爱艺术,诗意与理性,经常会在家画画,却从不卖画,因为这是他热爱的东西而不是谋生的职业。

王昱珩走进人们的视野,应该是从《最强大脑》第二季开始的。《最强大脑》第二季时,王昱珩还是一个年轻的小选手,晋级赛中有一个环节叫做“微观辨水”,要从520杯一模一样的清水中,选出现场嘉宾随机拿过的一杯水,选手只能靠近距离观察来识别。

这听起来完全是天方夜谭,然而王昱珩却一眼辨出,最关键是他的右眼曾受过伤,所以他是以仅剩的1/3的视力来完成挑战的,连陶晶莹都忍不住打趣:有没有可能他能听懂水说话。

  这一战让王昱珩名声大震,人送荣誉称号“水哥”,但王昱珩的厉害之处远不止于此,中日对抗赛时,在中国队0:1落后的情况下,水哥力挽狂澜,碾压对手。这一次是看唇印,首先派出31名少女同品牌同色号的唇膏并留下唇印;将这31个唇印随机替换到700个唇印中;选手在31名少女中自由选择4名,观察她们的唇印后从700个里面选出对的那4个!

看这错综复杂的描述就能体会到项目的高难度了吧,必须集观察力、记忆力于一体,就算找出来,脑细胞大概也死光了。当主持人提出选手可以提前观察成员印好的唇印时,水哥却凭借实力放弃观察,最后直接以9分04秒的时间狂胜花了四十多分钟的日本选手青木健,真真是让人佩服得五体投地。

接下来,水哥在扇面之谜、一叶一菩提等超高难度比赛环节中的表现也相当精彩,在《最强大脑》的舞台上他交出了四场零失误的成绩单,神乎其技的演出,展现了他神一样的存在。

能力爆表的水哥却完全没有脾气,无论在舞台上还是生活中他都一副恬静淡然的样子。正应了他的外号水哥,水,利万物而不争。

生活中的水哥似乎也是一副世外高人的模样。节目中的他不管遇到多大难题,不管对手有多强大,永远都是冷静自信的面容,就算生病,他出战时也不着急,不担心输赢,因为反正都能赢。

这一次,穿着黑色风衣的王昱珩看起来还是那么的自信,在上场之前就表示:“只要我出战,基本上我们也就回到了同一起跑线。”

而在王昱珩登场之后,就连机器人都一直在重复“他是神一样的对手”,而在王昱珩自己看来,他的每一次出场都是对手的滑铁卢,不管对手是人还是机器人。

但是反转来了:

然而视频(注:是视频,而不是事实哟,事实到底是什么样子,我们可能不得而知......)就是这样,不管你承认不承认,反正我认了,王昱珩输了,用评委刘国梁的话说“他输在选择上,但选择不能重来。”

王昱珩以0:2负于人工智能

诚然,王昱珩上场之前,人类和人工智能是一负一平,所以从平常人的思维来看,水哥在最后一关必须取胜。节目中刘国梁以教练的视角对赛况进行分析,认为王昱珩输在了选择上。他说:“王昱珩的备选答案有对的,这就说明他有这个实力。但机器靠数据,哪个数据高它选哪个,人却会用主观判断去选择......选择过了就不可能重来。”

对于这样的解释,听起来确实有些道理,既承认了水哥的实力,又堂而皇之地宣传了靠数据说话、没有主观判断的机器,确实值得人们学习、思考!但是,这样的解释能让人信服吗?水哥的备选答案不是有对的,而是都有对的;他最终的选择不是有错的,而是全错了!这里面真的会没有问题吗?

 Dr.魏则认为王昱珩败在人类的情感情绪上:“他有胜负心,他想赢,他想把人工智能打得落花流水。我觉得这没什么值得遗憾的,我们人类发挥不会像机器那样稳定,我们是有情感、荣誉心的,所以我觉得王昱珩虽败犹荣。”

这样的解释,似乎也有道理。一向自信得有些自负的水哥,比赛中主动提高了难度,他想像以前那样,把人工智能打得落花流水,让自己赢得神乎其技。但是,水哥所做出的疑似答案中都有正确答案,在最后选择的时候,却都是错误的,这仅仅是因为水哥承受的责任过于重大,因为情感、荣誉心而发挥不稳定吗?于是乎,我想到了我在本公众号曾转发过的一篇文章:《儿子不学习,爸爸干脆叫儿子考“零分”,从此改变孩子一生》(朋友们可以在公众号首页输入关键字“0分”查看详情。),如果没有十足的把握故意选错,在考试的时候要想考“0分”也是一件很难的事!

我们都知道,只要是公平比赛,肯定会有胜、负、平三种可能。然而,针对此次“失利”,王昱珩的话却有些耐人寻味:“其实对我而言这不是一场比赛,而是我个人和机器的一次对话。”——什么情况?他不是想赢,必须赢,而且要赢得漂亮吗?!“我决定回来的时候我也想过,我要想不败,我只要不战就可以了。”从这句话里可以看出,他是想过失败的可能的,可是再品读他的这段话,我发现他的话里是有话的,他说这话的潜台词就是“我本来不想回来,因为我回来有人要让我败,而我是不会败的(起码面对“小度”现在的水平我是不会败的)。这个题我之前做过测试,我是赢了的。现在有人让我回来,还必须要败,在当时的这种情况下,我答应了大家。既然答应了人家,我回来就是求败的......“仅此而已!有了这样的潜台词,水哥主动提高难度也就更容易理解了,他既是秉承了冷酷自信的作风,更是明知道自己要输,只不过想让自己输得稍微体面一些吧?!

那么,接下来问题又来了

疑问2:

人工智能是怎么赢的??

小编个人以为,这场算是人工智能赢了,但是赢得并不精彩,甚至是不光彩!

对于在2016年的最后几天和2017年的第一周,在围棋界狂刷出60连胜惊人战绩的围棋软件AlphaGo来说,人类智慧的最高层技艺被人工智能攻破我是能够理解的,虽然围棋被认为是最难被人工智能战胜人类的领域,但是毕竟围棋是二维的,中间变数再多,围棋的格局还是有限的,随着大数据时代的到来,人工智能运算速度的急剧提速,人工智能在这一领域战胜人类智慧逐渐成为可能。

然而,人脸是三维的,是立体的,人脸识别更是受光线、识别角度等各方面因素影响,其难度系数、其信息量都远远超过二维的围棋比赛。人机对战本无可厚非,对此,《最强大脑》首席科学总顾问刘嘉教授也表示:“我们让人工智能和人类智能同台演习,就是为了让我们观众了解一下,人工智能究竟发展到什么样的地步了,在未来的发展中,人和机器如何来共同进化,如何让机器更好地帮助人类。”可以看出,每一次人机的切磋,无论输赢都有重大的意义。但是作为主办方,却费尽心机地让人工智能不是很光彩地去赢,就让人大跌眼镜了!

为什么说是费尽心机呢?我们再从现有的爆料来细细分析:

而对失利,王昱珩曾表示:“这个题我之前做过测试,可能一开始运气太好,太乐观了。所以,我认为我还是可以在正确率上战胜人工智能,在速度上也可以拉上来。”之前做过测试,一开始运气太好,可见在之前的测试中,水哥是胜出的,而且可能胜出得很漂亮,以至于让水哥认为自己运气太好、太乐观了。

那么,为什么赛前要做这次测试呢?是主办方故意放的烟幕弹,故意示弱让水哥放松警惕吗?显然不是,显然是在摸王昱珩的套路,在赛前测试人类智慧和人工智能的真实差距。这样的推测,可以从人工智能研发行业中顶尖的技术人员、百度首席科学家吴恩达博士的解释中得到印证:“对于我们这些人工智能的设计来说,参与‘人机大战’,就是要推动人工智能的发展,让它更好地服务于社会。通过每次比赛,人工智能也在内化人类的认知经验,取得提高。”

“这不可能!””这不可能啊!“意味深长!是质疑自己的能力?还是在质疑幕后出现了什么黑手,亦或是其它不为人知的事?

  疑问3:

套路,会不会让人类输了比赛,再输掉彼此之间的信任???

 作为战神的王昱珩输给了小度,并不能说明人工智能就无法超越了,其实王昱珩早就和人工智能对战过,在和蚂蚁金服研发出的人工智能“蚂可”进行人脸识别pk时,王昱珩就挑战极限,胜了“蚂可”。而正如上文所说,在和小度的对战彩排时,也是水哥的赢面更大一些。

事件回放:

《最强大脑第四季》第二期,观众席上的王昱珩被舞台上的一群人用“责任论”逼迫下,最终似乎是“不情愿”的答应加入《最强大脑》名人堂,并在第三期代表名人堂挑战百度机器人“小度”。于是《最强大脑第四季》最新这一期的预告,节目组就干脆拿王昱珩来作噱头了!

《最强大脑第四季》最新一期的预告,机器人无论是答题速度还是答题的正确率都要比王昱珩高,预告最后,王昱珩看起来非常的无奈,他自言自语道:“这不可能,这不可能啊!”

虽然节目还没有播,但我们单单从预告来看,就应该能猜出来王昱珩这场肯定是输了。

我们不知道节目录制的具体时间,我们也不知道现场情况到底发生了什么,但是在1月13日就有网友爆料:

现在,对错得到了证实,视频背后的“猜测”还不能得到证实,但大家印象深刻的是:“要么找不到,要么不会错!”

思前想后,对于这样的一个结果也就不觉得很意外了:套路!一切都是套路!!一切都是节目组安排好的,是节目组为了制造话题、吸引眼球的套路罢了!

从《最强大脑4》第一期来看,是现场确定出战的选手,但是这时候名人堂选手集体“认怂”了,纷纷表示自己不适合出战。

轮值主席认为名人堂里面,善于人脸识别的李威和记人名的郑才千最适合。但李威表示自己因为飞机原因,现在只休息了两个小时,不适合出战,郑才千觉得自己并不擅长这个项目,也不想出战。

名人堂的鲍橒却认为主席王峰才是最适合的人选,理应出战。但王峰也表示自己并不擅长人脸识别,不宜出战。场面一度非常尴尬。最后还是轮值主席王峰被迫出战,不出意外,输了。

第一期是现场临时确定,第二期却是事先确定好了的孙亦廷,而且第三期还没播出就已经决定由回归的水哥王昱珩出战。

为什么《最强大脑第四季》一开始不然王昱珩上场,而把他留到第二期“逼迫”他上场并制造第三期“决战”这个噱头?

赛后,同是“名人堂”的申一帆道出了其中的内幕消息:

既然节目组的安排早就确定好了,而且由后面两期可以看出,完全是可以提前确定最合适的人选的。

那么,从这么想的话,关于大家都在推卸责任,不想出战也能理解,因为大家都知道这是一场必输无疑的比赛,谁也不想为百度做这个嫁衣。

到此,事件可能很清晰了,一切,都是节目组的套路罢!这样的套路,确实成功地吸引众多电视观众、众多网友的眼球,可是在水哥输掉比赛之后,会不会把观众、网友对节目、对媒体的信任也输掉呢?

希望这个陪伴了我们这么久的节目可以简单的走下去,不要被利益带偏......这是网友的期待,我想也是大多数人的心声吧!

延伸阅读:

1、关于输赢:王昱珩被称作天才,也是怪才,在他身上总是被寄予厚望,感觉只要王昱珩在,就不会有失败,大家相信他,他也很自信,不过王昱珩的这种自信却并不是接受不了失败,他说过:我每次站上来的时候都想赢,但我也不怕输。

王昱珩的信条是,输赢无所谓,重要的是总结经验教训,提升实力。

2、央视网络春晚首次上演“人机大战” 人工智能成亮点

中新网1月19日报道,2017年“CCTV网络春晚”将于今晚19:30分通过中央电视台三套和央视网同时播出。值得一提的是,今年的CCTV网络春晚不仅有明星的加盟,还请来了两位贵客——智能机器人(300024)优友和Dobot。这两位机器人可谓是“艺高人胆大”,在彩排时就喊话要与撒贝宁比高低,给精通十八般武艺的小撒来了个措手不及。

3、与AlphaGo相比,小度的人脸识别要求更高

很多人把AlphaGo的围棋大战和小度的人脸识别大战相比,其实两者的区别还是很大的,甚至来说,并没有可比性。

从技术上来说,这次AlphaGo的围棋大战,还是基于概率的算法,根据资料显示AlphaGo采用的是蒙特卡洛树算法,AlphaGo的落子的规则是:在每一次落子之前,系统会计算胜率最高的落点,而这个落点的计算概率,不仅仅是统计了人类目前所有的棋局步骤的计算,而是人工智能深度学习的结果,因为人类个体一生中,职业棋手下棋的次数,与人工智能的算法计算相比,是非常少的,除了计算经典棋局的步骤,系统的深度学会还会进行自我的对手模型对弈,以计算最有优势的落点方式,所以在MASTER对局的时候,其实是不断计算的过程,计算最有优势的落点,这样的算法近乎无穷,人类的落败其实并不奇怪。

《最强大脑》的人脸识别大战,主要是基于图片和语音的识别。现在的人脸识别技术还是非常准确的,但是有很多的限制,比如照片的角度、距离、亮度等等都会对识别产生影响,通俗点讲:人脸识别业务的核心是把人脸的关键特站点定位,根据不同维度的特征空间的点进行比对,如果两张照片是同一个人,则对比点是相近的。这样的比对方式,与人类的识别接近,但又不同,比如:人类对于人脸识别的过程记忆、观察、辨别再匹配,非常直接,一些显著的生物特征会直接成为结果和记忆的重点,比如脸部的胎记、是否双眼皮等等,而机器的思维方式还是进行点与点的计算分辨。可见,这次中国的人机大战的胜利,其技术支持要求并不输谷歌的AlphaGo。

4、中国版人机大战并未使出洪荒之力

与AlphaGo穷尽谷歌云计算的强大计算能力来获取落子的结果来看,这次《最强大脑》的人机对战却并未完全使用全部的云计算能力。

根据百度深度学习实验室主任林元庆透露,这次应战的结果其实并不轻松,这次的比拼在于图片识别,考验的是模糊推理能力,而这次出场的小度,仅仅只有1个GPU在做运算支持。是的,没看错,对于这次的人机大战,百度并未完全动用所有百度大脑GPU的计算能力:所有的训练学习依靠在线,而事实比赛是在本地计算的结果,就完成了人机大战的结果。

这样的好处也显而易见:

1.对于计算强度的要求不高,不会占用太多的计算资源就可以实现更大的计算结果。

2.前置的学习过程在云端,可以不断进化升级。

3.1个GPU对于很多硬件的要求,在未来完全可以承载,可以移植到终端设备,如手机中,完成人工智能的强大功能。

  从结果上而言,现在所有人工智能都是基于神经网络的深度学习,而深度学习的时候计算的量是很大的,以百度人脸识别的学习体量是建立在200万人像超过两亿图片的量级上的,gpu集群可以让这个训练调优过程大大缩短。

对比之下AlphaGo只能在顶级公司的服务器集群上实现,一个是对概率的极致计算,一个类似于智力的进化,从可用性而言,这次中国版人机大战还是可圈可点的。

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