俺对围棋一知半解,仅限于知道怎么算目数,但这不妨碍我和大伙一起看这场AlphaGO和李世石的热闹。
这些天加班之余,断断续续看了些观网的技术贴、评论贴,一些胡思乱想不可遏止的冒出来,于是打算写下来,以作见证。
1、开向未来的火车
锤子手机的罗永浩说了一句评论,深以为然:
“人工智能就像一列火车,它临近时你听到了轰隆隆的声音,你在不断期待着它的到来。他终于到了,一闪而过,随后便远远地把你抛在身后。”
我们终于到了这个时刻!相信全球观战的人类心底都会有这种感觉,有些焦虑、甚至不知所措。。。
这是一辆开往未来的火车,不管我们愿不愿意,它就是来了,它走了,它远了。。。
2、关键不是大数据,是算法
这些天学习了关于人工智能的不少新概念,个人觉得具有决定性意义的是——神经网络算法。
先ctrl+v上一段解释:
【来自百度】
人工神经网络
就是模拟人思维的第二种方式。这是一个
非线性动力学
系统,其特色在于信息的分布式存储和并行协同处理。虽然单个神经元的结构极其简单,功能有限,但大量神经元构成的网络系统所能实现的行为却是极其丰富多彩的。
回到人机大战,AlphaGO是怎么赢的呢,可以看看这篇文章:
http://www.guancha.cn/chenjing/2016_03_12_353697.shtml
个人总结,核心是谷歌基于神经网络算法,把ALphaGO的训练过程搞成了一套“流水线”,靠这个流水线,加上数以千万计的左右互搏,自动调整、优化神经元的各种参数,最终形成更优(不是最优)的策略网络。
这里面的关键是算法,数以千万计的对局产生的大数据,是AlphaGO的优化算法的基础,但最终是回到算法。
这让我想起古龙的武侠小说,傅红雪成千上万次的拔刀,最后形成了超绝的刀法。
3、围棋、规划,还有AlphaGO
人工智能突破了,出于职业习惯,不由自主会想到规划。
我发现有围棋和规划其实有个共通点:就是区位。
围墙盘算的是落子区位,规划盘算的是功能区位:
比如服务设施要放在中心聚集的区位、工业设施要放在生产便利的区位,居住用地要放在环境良好的区位。
再想一个极端的例子:假设城市方格路网和围棋经纬一样规整,每个格子的人群需求、交通出行完全一样,总客流恒定,由中百超市和武商超市两家分别布局便利店,来争夺客流。这是什么一个情况?好像就是围棋了,落子争气,好吧,AlphaGO可以上场了。
4、AlphaGO做规划还是有可能成为科学的
目前规划还是一个经验学科,各类汇报中漫天飞舞的“案例借鉴”就是明证,而经验——不是科学,这一点围棋也是如此,而AlphaGO已经证明可以把经验变成科学,变成大量、复杂的计算。
我现在看AlphaGO的感觉,其实跟我小时候看Casio科学计算器时差不多,妥妥黑科技、狂拽酷炫吊炸天。。。
目前来看,制约AlphaGO做规划的,主要有两个难点:
一是算法,规划的基本算法远比围棋复杂得多,但这不是不可以突破的,就像刚才的便利店布局规划,先把它做成一个的神经网络单元,再想想其他的功能设施布局的算法,好比是先搞清楚眼睛,再慢慢搞清楚鼻子、嘴巴。。。 最后形成人的模样。。。
二是计算,其实计算不算问题,我们现在每个人的手机CPU的运算能力,已经远远超过当年还要超频啥啥的586。现在我国总是引以为豪的“天河2号”超级计算机,每秒5.49亿亿次,说不定过个几年,未来个人手机CPU(不知道到时候还有没有手机
)又会超过天河2号。规划中的复杂要素计算,包括空间、时间,甚至还有非物质要素,肯定也会被突破。
真到那时候,要什么自行车,哦,不,要什么规划?
可能规划还是要的,不过已不是我们想象的样子——底层的空间区位选择可能不再需要人介入了,人主要确定原则:生产优先、生活优先还是生态优先?后面AlphaGO自动形成方案(可能还是多方案)。
AlphaGO可能会让城市规划变成真正的科学,一个可以自我学习进化的城市“操作系统”,操作员就是市长。
规划师呢?自然就是代码狗了。。。
5、碳基、硅基生命体
虽不算忠实的科幻迷,但断断续续也看了不少科幻小说。
有一个不记得名字的,但印象很深,它的世界观设定是——人是基于碳基的生命体;而机器人(电脑)是基于硅基的生命体。
想想有点道理,化学元素周期表上,碳6,硅14,正是在一列,有很多共通特性。
现状机器人有了人工智能,会不会进化为硅基生命体呢?
想想人类生命会的东西:思考、劳动、繁衍,好像机器人不会的只有啪啪啪了。。。
好吧,我胆寒了,不敢多想了,先写这么多,胡言乱语,博君一笑。
加班去——