樹洞 Tree Hole 2.0

Reading, Caffeine, Alcohol, Peanuts, Cynicism…

只有愛是不夠的 — May 22, 2017

只有愛是不夠的

李開復老師一天前在臉書上發表他對臺灣在人工智慧領域發展的意見,分析精闢,非常誠懇。臺灣在人工智慧不是沒有機會,但是做為領跑者,嗯哼…..

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簡而言之,認清自己的位置和優缺點,比什麼都重要,李老師說的好,與其去做自己不擅長而且不太可能成功的事情,不如知己知彼,知道自己在哪裡有優勢,知道人工智慧能做不能做什麼,找到發揮自己優勢的機會

至於對臺灣的愛….

看到調查結果,許多網民是這麼回復的: “+1,我們可以成為人工智慧領跑者”。我相信,他們這麼說肯定是基於愛台灣。

就像 Novak Djokovic 希望靠著愛把 Andy Murray 拉下世界第一的位置,只有愛,不練球,是不會成功的…

更新:

  • 果然兩天後,就有不一樣的意見了,不過不同意見來自阿里巴巴就有意思了。我的看法還是一樣,臺灣不是沒有機會做些事情,但是要做領跑者,太難。而且數位時代那篇文章的讀者留言真是 TMD 太有道理,想想臺灣的政治環境,李開復講的很含蓄了。
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棋道一百,「我」只知其七 — April 27, 2017

棋道一百,「我」只知其七

月初,DeepMind 的共同創辦人 Demis HassabisCambridge Society For The Application Of Research 之邀,在劍橋發表演講 Explorations at the Edge of Knowledge 談 AlphaGo ,月光博客根據這演講,寫(or 轉載)了一篇文章概述這次演講的內容。

文章的標題:人类数千年的围棋下法是错的,似乎有標題黨之嫌,其實是呼應2016年底到2017年一月初,AlphaGo 化名 Master,在網上下了60 盤快棋,狂虐人類棋手之後,據稱是目前人類第一高手的柯潔,在微博上感慨的說新的風暴即將來襲

人類千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們,人類全都是錯的。

老一輩高手聶衛平沒有那麼 sentimental,但他也明確指出,這件事讓我們明白「棋道一百,人類只知其七」的道理。

看了40多盤 Master 對年輕高手們的對局,深感當年日本名譽棋聖藤澤秀行老師說的那句話「棋道一百,我只知七」是何等地深刻貼切!Master 改變了我們傳統的厚薄理念,顛覆了多年的定式,在看似不能出招的地方出招,而且最後證明它的選擇都成立,都不是錯的

月光博客的文章整理的相當好,值得仔細品味,這裡就只簡短說幾句吧!

之前我在 Bots War 一文裡面說,AlphaGo 用他自己的學習策略,找到合乎規則的走法,但 AlphaGo 的思路和之前人類下棋的思路未必一樣;機器人江湖和我們的江湖雖然看起來雷同,其實是形似神不似,自有一套邏輯。

深度學習與增強學習的演算法,在「不斷學習」之後,探索(explore)出新的「空間」,合乎原有規則的新玩法,給予我們的不僅是人類棋手被虐的震撼,更是指出不僅圍棋,所有我們以為已經明白透徹的東西,還有巨大的空間等著我們人類去挖掘(聶衛平語)。

信哉斯言,大道一百,「我」只知其七


延伸閱讀:

人工智慧技術進化史 — April 2, 2017

人工智慧技術進化史

英國每日電訊報(The Daily Telegraph)製作了一個不到兩分鐘的影片,介紹人工智慧技術的進化 How artificial intelligence has evolved over time,影片裡提到的是一般大眾能從大眾媒體看到聽到的技術成就,不是理論上的突破或爭論(比如 Deep Learning 和 AI vs. IA 的對抗)。

影片從 1872 年的小說 Erewhon 開始,進入二十世紀,從 1950 年 Alan Turing 的預言,1956 年 John McCarthy 首次使用人工智慧這個詞彙,一直到 IBM 的人工智慧律師 ROSS。奇怪的是,影片竟然漏掉了 2016 年尾最震撼的 AlphaGo 。

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影片中重要紀年如下:

來塗鴉吧! — March 31, 2017

來塗鴉吧!

Google 的人工智慧研究團隊,設計了一個 A.I. Experiments 網站,展示人工智慧技術能做些什麼,裡面有個 QuickDraw 遊戲,讓你用滑鼠或是手指,依照畫面指示用20秒畫出指定的圖形,比如鴨子、犀牛、房屋、汽車,Google 研究員們利用神經網路技術,判斷你畫的像不像。這個遊戲用手指玩比較方便,用滑鼠畫畫比較不容易。

如果玩者同意,畫的圖形就提供給研究員加入資料庫,大家都聽說過了,神經網路技術技術能發揮作用靠的就是龐大的訓練集(training set),畫的越多,資料越多,QuickDraw 就越準。

有意者盍興忽來,來玩吧

Bots War 機器人江湖 — March 30, 2017

Bots War 機器人江湖

今年二月份 PLOS 發表一篇文章 Even good bots fight: The case of Wikipedia,維基百科使用的撰稿機器人,彼此會拆臺,改對方的稿子,乍聽很有趣,但是細細想來,令人不寒而慄。就像論文摘要說的,機器人也自成江湖1了。

The online world has turned into an ecosystem of bots. However, our knowledge of how these automated agents are interacting with each other is rather poor.

 

照論文作者的說法,撰稿機器人沒有感情、沒有慾望,一心只有把自己份內工作做好的念頭,更別說結黨營私拉幫結派,在組織內搞派系。若是它們寫的稿子品質過關,那就是你好我好大家好啦。

Bots are predictable automatons that do not have the capacity for emotions, meaning-making, creativity, and sociality and it is hence natural to expect interactions between bots to be relatively predictable and uneventful.

但是事情沒這麼簡單,撰稿機器人會把別的撰稿機器人的稿子改掉,而且這是經年累月持續的鬥爭,並不是偶發事件。活脫脫就是人類江湖的世代恩怨故事的演繹。更可怕的是,作者還加了一句話「就像人類一樣,在不同文化環境下,機器人的行為也會跟著不同」,這根本就比科幻小說還科幻,比 Matrix 還 Matrix。

We find that, although Wikipedia bots are intended to support the encyclopedia, they often undo each other’s edits and these sterile “fights” may sometimes continue for years. Unlike humans on Wikipedia, bots’ interactions tend to occur over longer periods of time and to be more reciprocated. Yet, just like humans, bots in different cultural environments may behave differently.

在 AlphaGo 狂虐人類棋手的時候,聶衛平等棋界大佬就說,AlphaGo 用他自己的學習策略,找到合乎規則的走法,但 AlphaGo 的思路和之前人類下棋的思路是不一樣的。今天,網際網路裡的機器人(bots)也形成了屬於它們自己的江湖,雖然思路不同,追求的目的也不相同,但是廝殺與恩怨卻與人類如出一轍。所以,機器人的江湖,和人類的江湖是形似而神不似,自有一套屬於「非人」的「思路」。

前兩天,我說到李飛飛要提醒我們的事情不簡單,人工智慧究竟是一頭不擇食的猛獸,還是為人類福祉孜孜矻矻,「擡頭看路,低頭拉車」的老黃牛,我們一點都不明白。

古龍有句名言,「人在江湖,身不由己」,機器人進了江湖,又是怎樣呢?


  1. 老外沒聽過江湖,用的是 ecosystem 這個字