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      AlphaGo 與柯潔華山論劍,人工智能一手遮天指日可待?

      本文作者: 英特爾中國研究院 編輯:谷磊 2017-05-22 11:00
      導語:也許在未來的某一天,你我身邊也會出現像電影里大白那樣的智能型知心好伙伴

      雷鋒網按:本文作者為英特爾中國研究院。

      AlphaGo 與柯潔華山論劍,人工智能一手遮天指日可待?

      如今,人工智能的勁風勢不可擋,甚至在政府報告上都劃為重點。回顧2016年人工智能界的頂級盛事,人機圍棋大戰絕對榜上有名。面對人類棋手的失利,機器人 AlphaGo 乘勝追擊、再下戰書,挑戰圍棋頂級選手柯潔的消息一夜間走進世界的聚光燈下。然而懶人族表示:機器人都玩轉圍棋了!做家務可比下圍棋簡單多了,你們怎么還沒造出一款能解放人類的全能家務機器人呢?

      其實,人工智能的發展還要打敗很多大小怪獸。即便是戰勝了人類圍棋高手的AlphaGo目前也僅具備弱人工智能水平!雖然科幻電影里被機器人接管的世界距離我們還有些遙遠,但科研人員們正在努力“打怪升級”,爭取讓能為人類提供服務的機器人早日來到我們身邊。

      假如你說:“機器人,把桌上的蘋果拿去洗洗,給大家吃吧!”為了聽懂并服從這個命令,機器人到底要具備哪些本領呢? 

      首先,機器人要理解這句話的含義。這就涉及到語音識別和自然語言處理兩個研究領域。語言識別,就是把機器人聽到的聲波轉成文字。自然語言處理,就是把一句按人類習慣說的話,解析成計算機能理解的信息。這一過程并不容易——Amazon近期發布的智能音箱Echo,重點攻關了遠距離以及有噪音情況下的語音識別這一難題,但也只能進行有限的對話,更不用說像人類一樣理解對話中復雜的情境和上下文了。

      假設機器人已經正確識別出這句話。接下來的難題是:什么叫“桌子”?“蘋果”是什么?什么叫“洗洗”?誰是“大家”?什么叫“吃”?這些都屬于人類知識庫里的常識問題。 人和人的溝通大量依賴常識,而這些都是機器不具備的。這種常識的學習對機器人而言是挑戰,因為這些知識既無法預測,也無法泛化,更無法預先植入。機器人必須具備某種持續的自主學習能力,才能推理出用戶的命令究竟是什么意思。 

      自然語言處理過程中的上下文問題,個人常識的搜集、表達和存儲,以及如何利用這些常識實現人機自然交流——這些都是英特爾中國研究院的小伙伴們目前正在努力研究的課題。其中最大的挑戰在于發現信息之間的相關性,并在適當時機,激活最可能相關的信息,為人機交流補足上下文。相信不久后就有更會聊天的機器人來陪伴你啦!

      假設機器人能正確識別出桌子和蘋果,下一步就是找到蘋果。這就涉及到計算機視覺難題——就是讓計算機長出一雙人類的眼睛,能分辨出人可以看到的景象,提取出人能提取的信息。假設機器人能夠完美捕捉三維信息,接下來就是如何理解“看到”的圖像。 

      AlphaGo 與柯潔華山論劍,人工智能一手遮天指日可待?

      人類輕松識別出來圖中是“幾個蘋果放在桌子上”

      AlphaGo 與柯潔華山論劍,人工智能一手遮天指日可待?

      對計算機來說,“幾個蘋果在桌子上”的畫面只是很多0或1的數字流

      現在需要回答:這些0或1到底代表什么?計算機用像素來代表一張圖片, 每個像素都有一組數據代表該像素的顏色和光照信息,可以用下面的數學表達式來代表計算機圖像識別的工作原理: 

      I=P(O,W)

      其中I表示圖像,O表示包含多個不同類別的物體集合,W表示影響因素

      一張圖像首先包含多個不同類別的物體集合。同一類的物體本身就存在差異,物體自身也是五顏六色。即使是同一個物體在圖像中的像素值也會受到很多因素的影響,包括光照強度和方向、相對攝像機的位置和姿態、物體之間的遮擋關系、物體自身的運動、攝像機參數等。在數學分析中,從圖像(I)中感知物體集合(O)就必須同時恢復這些相關參數(W)。這是一個高維度數學問題,而答案的不唯一極大地增加了計算難度。與之相比,“棋圣”AlphaGo需要求解的未知參數僅僅是下一步棋子的坐標,參數維度大大降低。這是機器人下圍棋比做家務更為簡單的原因之一。

      現在我們的機器人已經成功拿到了蘋果,接下來它該怎樣走到人的正面并送出蘋果呢?“送蘋果”涉及很多技術,比“找蘋果”更加復雜。機器人要有房間地圖,要能定位自己的坐標,還要判別靜態和動態障礙物,之后才能規劃運動路徑,搜索所有的區域。在搜索過程中利用“眼睛”找到大家——各種姿態、各種朝向、各種運動狀態的人。然后運動到每個人面前,向大家打招呼,把蘋果遞過去。讓機器人順利完成“找人”一直是英特爾的研究重點。目前,我們的機器人已經可以在實驗環境中找到人,并識別出人的正面、背面和側面。研究員們正在努力讓機器人變得更聰明,更穩定,在幫人類“偷懶”的道路上走得更遠。

      蘋果終于被送出去了,機器人總算松了一口氣。別忙,它還有一件重要的任務——學習記憶。通過這次經歷學到了什么?當然要牢記學習成果,犯過的錯可不能重蹈覆轍。那么,機器人應該如何記憶呢?

      AlphaGo 與柯潔華山論劍,人工智能一手遮天指日可待?

      記憶分類

      記憶是人類的高級行為,記憶的內容某種程度上相當于形色各異的知識。將觀察所得轉換為知識還有很長的路要走,因此在機器人身上模擬人類記憶難度極大。受限于現階段傳感器的技術水平、人類行為和動機的理解局限,以及對人類大腦工作原理的未知,讓機器人具備有效的記憶功能充滿了挑戰。我們目前正在重點探索如何為機器人構建可學習、可推理、可搜索的記憶

      機器人領域的研究任重道遠,但又潛力無限,科研人員們正在上下求索。也許在未來的某一天,你我身邊也會出現像電影里大白那樣的智能型知心好伙伴。

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      英特爾中國研究院專欄。 以通俗筆墨解讀創新科技,一探萬物智能互聯的當下與未來。 佳作每兩周更新,敬請期待。
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