Google大中华区总裁石博盟做客南开畅谈“人工智能”


来源:南开新闻网 更新时间:2017/07/06 阅读次数:21

  南开新闻网讯(记者 吴军辉 通讯员 宋春瑶 摄影 吴军辉)6月29日在天津召开的世界智能大会上,阿里巴巴创始人马云继深圳互联网大会之后,再次“怒怼”人工智能,称人类要认清自身和机器之间的区别,不要对抗而应该携手合作。无独有偶,Google公司大中华区总裁石博盟(Scott Beaumont)也受邀参加了此次大会。会前他做客南开大学就公众关心的AlphaGo及人工智能等问题进行了分享。

  作为此次天津之行的系列活动,石博盟6月28日受邀为南开大学计算机与控制工程学院的学生作了题为“AlphaGo & AI for Everyone”的主题演讲,分享了“AlphaGo与顶尖棋手对弈合作”“Google人工智能产品在更多领域的应用”“让每个人都触手可及的人工智能”等精彩话题。

  “人机对弈是人类与AI的一次紧密合作。”

  一直以来,围棋就被认为是传统游戏中对人工智能最具挑战性的项目。这不仅仅是因为围棋包含了庞大的搜索空间,更是因为对于落子位置的评估难度已远远超过了简单的启发式算法。

  石博盟介绍,为了应对围棋的巨大复杂性,AlphaGo采用了一种新颖的机器学习技术,结合了监督学习和强化学习的优势。通过训练形成两个强大的网络:策略网络和价值网络。策略网络将棋盘上的局势作为输入信息,并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。价值网络对对弈进行预测,预测所有可行落子位置的结果。而AlphaGo还会通过自身训练不断提升,通过自我对弈产生大量棋局信息,提供训练数据,如此循环往复。

  石博盟说,AlphaGo在计算能力上也取得了突破性的进展。2016年,在与韩国顶尖棋手李世石对弈时,AlphaGo的计算工作是由Google云上50个TPU (tensor processing unit)来运行的,每秒可搜索50步棋,100000个落子位置。而今年与中国棋手柯洁对弈的AlphaGo,可由一台独立的TPU运行,在运行效率上得到了飞跃,并能够更快速的进行学习。

  石博盟说,人机对弈实际上是人类与AI的一次紧密合作。 AlphaGo的出现使人们更加关注围棋,也更加关注人工智能。而AlphaGo也是人类棋手值得学习的对象,通过具有开创性的“棋路”,为围棋这项具有悠久历史的传统游戏,带来了全新思维。

  “人和机器相互启发、相互学习,共同创造更美好的未来。这应是AlphaGo与顶尖人类棋手对弈的更为深远的意义。”石博盟说。

  “关注能耗问题,让人工智能可持续发展。”

  此次智能大会还专设圆桌论坛,与会各领域专家就“智能社会与可持续发展”这一话题展开前瞻对话。

  世界工程组织联合会副主席、南开大学校长龚克作为对话嘉宾参与了讨论。他认为,“AlphaGo”最激动人心之处,在于它所表现出来的学习能力,让我们对人工智能的前景展开了无尽的想象。龚克同时表示,人类即将步入智能社会,在此过程中,智能与可持续发展间的关系问题不得不引起高度重视。

  “作为一名职业棋手,李世石的能耗与碳排量是多少?而研制并维护一个‘AlphaGo’,又需要多大的环境成本?”他说,“这不是开玩笑——智能科技的发展必须符合‘环境友好’的要求,不但要节省能耗,而且要有效利用再生能源。如果我们使用的许多智能科技产品,在其生命周期中能耗超出一定的标准,没有做到‘环境友好’,那就不能说这样的智能发展是可持续的。”

  同样作为对话嘉宾,石博盟也就这一问题发表了看法。事实上,在与李世石、柯洁对弈的“两代”AlphaGo身上就能充分体现。同样的甚至更大的计算量,得益于技术的提升,从开始的50台TPU,降低到只需1台TPU即可完成运算。在6月28日南开大学的演讲中,石博盟还提到,在众多“帮助人类”的应用领域中,人工智能与机器学习还帮助Google优化了数据中心的能源使用效率,并将数据中心的冷却能耗降低了40%。

  对于马云提到的“未来应该让机器专注于人类无法完成的工作,而不是模仿人类”。石博盟在演讲中介绍,人工智能开发的目的,的确是要让机器更好地帮助人类。

  他举例,Google翻译通过神经网络机器,在翻译质量上取得了飞跃性的进步。基于机器学习,Google翻译的Word Lens功能可以让用户通过手机摄像头将目标文字进行即时的图像翻译。现场视频展示,当手机拍摄英文标签的牛奶包装时,屏幕上即时呈现出中文图像。

  石博盟还介绍了人工智能在更多领域的应用,包括医疗、能源等。糖尿病视网膜病变可能导致失明,而这一病症须通过定期的眼部检查进行诊断及防治。通过与医疗专家合作,以及对病变眼睛图片和非病变眼睛图片的学习,现在我们可以通过机器学习技术对此病症进行诊断。这不仅可帮助缺乏医疗资源的国家更广泛的进行眼疾诊断,还有很大的潜能可以应用到其它疾病的诊断。

  “让AI对每个人都触手可及。”

  石博盟介绍,正是由于机器学习在人工智能领域的重要性,Google开发了一个名为TensorFlow的平台,并将其开源。TensorFlow可被应用于包括语音识别及图象识别在内的多项机器学习领域。开源,使每个人都有可能成为人工智能发展的一部分。

  基于这个开源平台,来自日本的黄瓜农场利用图片识别深度学习对黄瓜进行智能分拣。科学家还使用这个平台建立了自动从照片中侦测海牛的工具,用于海牛群体的保护工作。

  石博盟表示,如今中国已经和美国并驾齐驱成为人工智能研究的领导者。在2014年与2015年,中国在深度学习方面的被引论文数甚至已超越了美国。

  “中国有着先进的计算机科学教育,以及快速制造原型的能力,中国的科研工作人员还对实验有着无比的热情,这一点,我从Google的中国员工身上也深有体会。”石博盟说。

  6月28日,中国科学院院士、南开大学副校长严纯华在津南校区会见了石博盟,出席讲座活动,并与学生一道参与讨论。