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大家好
欢迎回来
我们继续人工智能发展简史的下一节
就是第三次热潮
第三次热潮它的发展时间大概是从上世纪
也就是20世纪的90年代末期
到现在
也就是我们现在所处的时代还是属于第三次
人工智能第三次热潮的这么一个时代
但也正是因为如此
在我们的社会上
人们对于人工智能有很大的热情
大家都在谈论人工智能的应用
讨论人工智能的产品讨论人工智能的课程
所以也会有我们这门课程
这是第三次热潮的一个典型的技术特点
就是在传统的基于我们前面说
基于数学逻辑推理的这种符号主义的学派
它的技术被暂时的放在了一边儿
转向了基于什么呢
基于统计的模型这些技术
那么现实证明
从20世纪的90年代末开始
人们基于统计模型来开始构建人工智能的基础的技术
获得了巨大的成功
首先要从标志性的世界
还是对于人类最复杂的一个智能的活动
也就是下棋
那么在前面的浪潮里是下简单的跳棋
这次浪潮的起点是下更加复杂的国际象棋
那么IBM公司的深蓝电脑配合人工智能的下棋的程序
在1997年战胜了当时的世界
国际象棋的冠军卡斯帕罗夫
这在当时引起了巨大的震动
那么当时专家都认为人工智能已经发展到一个
相当高的一个阶段
因为在此之前从来没有人没有计算机的程序
能够战胜顶级的世界冠军
那么深蓝它的国际象棋的下棋的基本的技术
它是基于国际象棋的规则进行搜索和
进行搜索树上的所谓的叫做剪枝
我们后面还会给向各位同学介绍到更详细的技术内容
在后面的课程当中
那么我们其实可以一般这么理解
就是说我从开局开始
我落子有几种可能
我把这个几种可能全都穷举出来
当我下了其中的一个位置之后
那么对方有可能下到
其他的可下的落子点也穷举出来
所以就这样一层一层的下棋的
可能的落子点全部给它组织起来
就变成了一颗非常庞大的可能下棋的树
那么一直延伸到
如果假设我们的技术能够延伸到下最后一步棋的时候
将来肯定胜负就是可以确定的
但是当然由于组合爆炸的问题
可能性确实是太多了
所以在这样一个庞大的搜索树上
我们不得不基于大量的这种开局终局
或者说中间的下法的这些以前归纳出来的
人类下法的这些库
比如说一些棋谱
大量的棋谱的学习来进行统计
然后统计出我下到每一个可能落子点他的估值的结果
那么我就下在估值最有可能胜的那一步
去辅助搜索树上的选择
就算是这样
实际上虽然国际象棋它的棋盘只有8×8 64格
那么但是可以落子的可能性已经相当大了
但是经过几十年的发展
在90年代末的时候
尤其是像IBM这样的公司
它能够造出容量特别庞大
然后计算性能也很高的硬件
能够在这些统计规则的基础下
能够做出这样的人工智能的程序
那么也是必然是一个计算机软件硬件人工智能
的技术发展水到渠成的一个结果
所以在这个时候人工智能能够打败国际象棋冠军
他也只是一个时间的问题
对吧
但是我们说到当国际象棋失败了以后
当时人们其实还心存侥幸
所有的人当然把目光投入到下一个棋类
中国古老的围棋
实际上围棋和国际象棋它差别还是挺大的
你看围棋只有两种棋子
黑旗白旗对一方来讲
它只有一种棋子
那么国际象棋每一方都有好几个种类的棋子
有王有象有车有兵
他们的走法的规则都不一样
他们相互吃的规则也大相径庭
那么围棋它是规则特别的简单
但是棋盘要比国际象棋大得多
那么在这种的基础上
我们刚才提到国际象棋就已经是一个特别庞大
的组合爆炸的一个搜索树了
到了围棋的棋盘
有361个落子点的这种棋盘上
它的可能的落子点就更加的庞大
你如果要通过减枝搜索这种方法
用穷尽落子点的这种搜索
它已经完全失效了
即便是我们把古今中外几千年来人类下过的
所有的大师的棋谱输进去
然后再加上各种各样的下棋规则的启发
这规则也放进去
他也无济于事
所以长期以来围棋的人工智能程序一直对于
人类棋手来讲
是绝对的下风
甚至连业余的棋手他也很难有战胜的把握
当然这个时候我们第三次热潮的时代
他在计算机的软件硬件方面
计算机的系统方面有一个巨大的转折
这个转折是一个特别显著的转折
就是互联网的发展
因为互联网的繁荣
使得我们可用的数据量剧增
因为互联网带来的物联网和带来的移动互联网
使得每一个人每一个事物都加入到网络里头
然后每天每时每刻产生大量的数据
那么这个时候由数据驱动
而不是由规则驱动的方法
就引起了就以大数据技术作为底层的技术
已经从量变引起了质变
也就不再是只是数据量的多少的问题
而是呢使得整个的研究的技术方法发生了本质的改变
那么第二个就是通过这样有了很多的数据之后
我们在统计上就可以通过大量的样本来进行建模
而把建好的模型在应用于分类
对应一些进一步的这种工作
那么使得人工智能它的在对于现实世界的理解
方面就会有一个显著的变化
那么第二大技术就是我们在第二次浪潮里热潮
当中提到的主义的神经网络
那么在我们第三次热潮里头
多重的神经网络进能够更构建出更多更复杂的神经网络
比如说多重神经网络
它可以建立出更加复杂的模型
它具有更高维度的这种分类的能力
那么这都使得我们对于机器的学习能力有了
非常大的增强
然后第三个就是在第三次热潮以来
计算机硬件有一个飞速的发展
我们现在可以做到多达数万台的高性能计算机
同时并行计算
这样我们人类所能够掌握的算力
那是以前时代从未有过的
那么这样的强大的算力就使得我们可以满足对于大数据处理
对于复杂的学习模型的一个计算能力的一个需求
现在不光是一些大公司一些研究机构
甚至我们家庭个人每个学生每个学校
他都可以轻易地拥有以前时代所从来没有过的
千万倍的这种算力
那么比如说像机器翻译
原来以前的翻译是基于规则
比如基于语法规则
基于词典的对应进行查找这些关系
但是这在用了统计模型之后
那么实际上所有的结论都是机器
并不是根据规则
也不是根据词典
而是根据统计数据得出来的
那么统计的机器翻译
其实拿一句白话来说
就是如果别人都这么翻
或者说大家都这么翻译的话
那么人工智能我的这个程序那也能这么翻
所以这个是现代第三次热潮
基于统计方法的这种翻译
它整个在方法上发生了一个变化
以前是我们叫基于大量的规则来进行
我们现在有了大量的样本之后
大量的数据之后
我们从数据当中统计出来
这一这句话其他人都是怎么翻译的
如果在大多数的情况下都这么翻译的话
我这个机器翻译的人工智能程序也采用
相同的翻译方法来翻译
对吧
所以这是一个规则技术上的底层的变化
那么通过这些具体的来说
就是通过我们对于一些单字对于一些短语
进行统计的一个对应
而不是对于词典对于规则的对应
然后由机器来自动提取出你每一句话的特征
然后机器自己计算出来哪些文本
就是英文中文
或者说其他文字的文本
它是如何进行相互对应的
那么当然这里头的前提也是因为有了巨大数量
的文本的样本
以及强大的计算力和复杂的神经网络模型
就是机器学习的模型
这三者同时具有了以后才可能做这件事情
那么当然第二个也是
比如说更加复杂的图像分类
我们就以前时代基于规则的分类
大概是要把图像进行变换
进行增强
找到它的边缘
然后看他在哪交叉
然后再跟我们已经掌握的这些规则
然后去一一对应出来是哪个那就是哪个
但是现在新时代的技术出现之后
就使得用了新方法
用更复杂的模型
有了大量的样本数据和强大的计算力之后
那么图像分类的手段目的
最后也导致了整个分类的错误很快的下降下来
识别的精度也不断的提高
那么我们在这个图上可以看到
在现在这个时代
图像识别的分类的错误率已经低到了3%这么低
这个已经比人去识别还要再低了
也就是说在图像分类这个领域上
人工智能已经超过了一般人
那么当然在下棋领域也是这样
最终我们的样本数据
我们的强大的模型和强大的算力
最终导致了人工智能领域对于人类下棋智慧的
最后的堡垒
围棋的一个彻底的攻破
从2017年的3月份开始
AlphaGo连续的打败了
国际的围棋冠军李世石和中国的柯洁
那么AlphaGo的研究成果也被写成了论文
发表在了顶级的技术科学刊物上
那么这都标志着第三次热潮
它的一个巨大的一个发展
那么实际上第三个是热潮
为什么说跟前两次有所不同
其实这里头主要还是在应用
我们其实曾经提到过
人工智能他作为一个技术
它是不可能单独发展
它必须要依赖于计算机技术
信息技术在整个社会的一个广泛的应用
所以我们第三次热潮里头
人工智能跟前两次的话有什么不同
首先我们这一次的计算机人工智能的热潮当中
很多的产品
它都是能够投入到生活当中实际的使用的
它具有强大的实用性
那么第二个是社会需求
那么我们看到当互联网物联网移动互联网
这些普及了之后
当信息技术都到了每一个人的指尖
当我们的计算机进入到每个人的家庭
介入到生活当中的时候
那么人工智能就开始能够解决许多的这些问题
整个社会对于人工智能的需求也日渐的增加
那么一个强大的使用的实用性
一个是快速增长的社会需求
两者都推动了第三次热潮的人工智能
到一个更新的更高的一个高度