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为什么踢足球亚博体育, 而不是下象棋, 是征服人类的关键疆域?.

2018-10-08 20:54:18  by亚博国际

为什么踢足球亚博体育, 而不是下象棋, 是征服人类的关键疆域?.

1997 年,IBM 的人工智能Deep Blue 打败了当时的象棋世界冠军Garry Kasparov.从此以后,人类对AI 的认知便改观了.Deep Blue 让人类认识到:就算象棋这种大家认为人类专属的活动也可以被AI 侵略.但其实,这并不能说明科技取得了突破性的创新,因为说到底,下象棋就是由快速的计算机和聪明的算法驱动,而围棋并非如此.

围棋要求更加复杂的算法、更完整的策略思考,蕴含更多的交互和策略分析,对于AI 的挑战更大.围棋依赖更多的模式认知,需要对全局和细节进行更微妙的评估.围棋的下一步很难预测,几乎没有哪种算法能够成功预测围棋的每一步.

在本世纪之前,围棋的AI 机制进步得非常缓慢,可以被业余选手打败.但在2006 年,这种状况改变了,因为AI 引进了两种技术:Monte Carlo 树形搜索和深度网络.Monte Carlo 树形搜索算法并不会检验所有可能发生的步骤,而会进行一个分离的选择,以一种成熟的方法来结合选择对象,以此做出更好的预测.而深度网络是神经网络的转换方式,它从1960 年代就开始测试,现在已经变得更便宜、更强大、拥有更多的数据,来训练学习算法.

这两种技术的结合让AI 的围棋技术有了巨大的提升.终于,在今年3 月,谷歌人工智能AlphaGo 打败了世界顶级围棋棋手李世石,人类开始恐惧AI 的强大力量.

现在,AI 要征服下一个疆域:踢足球.

AI 的未来是体力活动

自从1997 年AI 打败象棋世界冠军后,科学家们开始相信AI 最能够征服的就是脑力游戏.而对于AI 而言,要征服那些体力游戏则更难,比如踢足球.

足球对于人类来说并不是一项有难度的运动,但是对于AI 则不然,对于来说,要用双腿跑步、用腿控制球、与队友沟通、避免摔倒,可比下象棋要难得多.现在,世界上只有极少数实验室能够设计出会行走的人形.而现在,由科学家Hiroaki Kitano 和Manuela Veloso 领导的团队旨在2050 年之前打造出一支足球队,来对抗世界杯冠军,并且赢得比赛.现在他们正在努力,并已经进行了多届"世界杯".

到今年,"世界杯" 已经举办了20 次了,其目标一直是提升和挑战AI 和的能力.具体来说,这种能力并不是抽象的脑力能力,而是体力运动能力以及实时交互能力.从第一届"世界杯" 举行了之后