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深度學習搭配強化學習,「AlphaGo之父」預言:AI未來也懂跨領域

2019-04-16
今周刊/譚偉晟
深度學習搭配強化學習,「AlphaGo之父」預言:AI未來也懂跨領域
圖片來源 : pixabay
 SmartM解讀】AI近年來發展迅速,而藉由深度學習搭配強化學習,「AlphaGo之父」黃士傑認為未來30年,AI將會有巨大的發展性。而DeepMind最重要的目標,就是打造「在多個領域、不用太多人類干預與人類知識」的通用型AI。

 

「我建議同學除了學寫程式,也要多學深度學習的東西,因為發展很大。」被譽為「AlphaGo之父」的DeepMind工程師黃士傑這麼說。

 

人在倫敦的他,透過視訊參與了交通大學資訊工程系的座談會,儘管已經是當地時間凌晨三點,但一談起AI,他的精神依舊無比振奮。在2016年替AlphaGo落子對弈李世乭,最終讓AlphaGo取得四勝一敗戰績,使得黃士傑一夕之間成為AI界備受關注的一員。

 

對於當前AI的發展趨勢,身處DeepMind團隊的黃士傑顯得相當樂觀,「從技術進步來看,這真的發展非常快。」

 

事實上,從2018年底開始,AI發展可能遭遇瓶頸的討論不斷,電腦視覺與AI領域專家Filip Piekniewski甚至以「凜冬將至」形容當前AI的發展。但黃士傑以自身觀察,強調AI仍在高度發展,更可望在他有生之年看見「能自主學習」的AI出現。

 

「我當初做電腦學習的時候,也沒有用上機器學習。」黃士傑自嘲,真正開始熟悉機器學習,完全是2012年加入DeepMind之後的事情。也因此,機器學習帶來的技術突破,讓黃士傑十分驚喜,「第一年的成果,就遠遠超過我博士班的那些東西。」

 

黃士傑口中說的,是在博士班時期開發的圍棋程式Erica,Erica曾於2010年奧林匹亞電腦遊戲程式競賽中取得圍棋冠軍表現。但在2016年,靠著深度學習打造的AlphaGo,打敗的不是其他團隊開發的程式,而是圍棋九段的李世乭。

 

隨後又一年時間開發出來的AlphaGo Zero,靠著自我對弈的學習方式,成為能力超越所有版本的圍棋AI。而這樣的技術發展仍在繼續,在2017年宣布結束AlphaGo專案後,黃士傑與DeepMind團隊轉往AI在遊戲領域的挑戰,並於2019年1月展示了最新的AI成果AlphaStar。

 

「AlphaStar用了更大的演算法,」黃士傑指出,AlphaStar已經在《星海爭霸2》的電競賽事中擊敗頂尖玩家,取得10勝1敗的戰績。而DeepMind也將在近期發表論文,向外界說明他們的開發方式。

 

不斷的突破,讓黃士傑對AI發展充滿信心,他更分享了2019年圖靈獎三位得主Geoffrey Hinton、Yann LeCun、Yoshua Bengio的故事,「這三位教授,我都在DeepMind聽過他們的演講。」黃士傑強調,在深度學習發展的早期階段,他們仍不斷培育學生、希望將深度學習的技術發揚出去,「在深度學習的寒冬、不被看好的時候,堅持要訓練出一批高手。」如今,深度學習成為AI發展最重要的關鍵技術,這三位圖靈獎得主的用心也終於獲得肯定。

 

對於未來的突破,黃士傑認為藉由深度學習搭配強化學習,AI將會有巨大的發展性。而DeepMind最重要的目標、也就是打造「在多個領域、不用太多人類干預與人類知識」的通用型AI,黃士傑也相信能在2050年發生,「我在DeepMind看最近的發展,我個人覺得,這是有可能的。」

 

 

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人與AI互相學習的時代

原文出處

今周刊

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