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超級智能時代:智慧革命中,前2%的人掌握世界,其餘98%將被淘汰

超級智能時代:智慧革命中,前2%的人掌握世界,其餘98%將被淘汰

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9789863613466
吳軍
高寶
2016年11月16日
140.00  元
HK$ 119  






ISBN:9789863613466
  • 叢書系列:RICH致富館系列
  • 規格:平裝 / 352頁 / 25k正
    RICH致富館系列


  • 商業理財 > 經濟/趨勢 > 觀念/趨勢

















    世界經濟論壇:第四次工業革命來臨,2020年前,將有500萬個工作機會消失……





    推薦序一 智慧時代的推手

    推薦序二 智慧時代,未來已到

    前 言 第四次工業革命,將是人類的勝利



    第一章 下一次革命

    第二章 將智慧問題轉為數據問題,電腦從此無敵

    第三章 我們想知道的,都在數據裡

    第四章 在未來,大數據和人工智慧就像水和電

    第五章 大數據和智慧革命的技術挑戰

    第六章 未來的智慧化產業

    第七章 成為前2%的人



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    作者序



    第四次工業革命,將是人類的勝利




      2016年是人工智慧史上一個具有紀念意義的年分,它是一個時代的結束,也是新時代的開端。距離1956年約翰•麥卡錫(John McCarthy)、馬文•閔斯基(Hyman Minsky)、納薩尼爾•羅切斯特(Nathaniel Rochester)和克勞德•夏農(Claude Shannon)等人提出人工智慧的概念,正好過去了六十年,按照中國的習慣來說,正好經過了一甲子。而當年在達特茅斯會議提出此概念的十位科學家中,最後一位科學家閔斯基,也在該年年初離開了人世。這或許表示人類在人工智慧領域第一階段的努力,落下了帷幕。



      就在閔斯基去世後的兩個月,Google的圍棋電腦AlphaGo,在與世界著名選手李世?的對局中,以四比一取得了壓倒性的勝利,成為第一個戰勝圍棋世界冠軍的機器人。它的意義要遠遠超過1997年, IBM的電腦深藍(Deep Blue)戰勝西洋棋大師卡斯帕洛夫(Garry Kasparov),因為從難度上講,圍棋比國際象棋要難六到九個量級。這件事不僅是人類在人工智慧領域取得的又一個里程碑,且表示一個新的時代——智慧時代的開始。



      從電腦發展的角度看,智慧型機器在所有棋類中戰勝人類,其實只是時間問題,因為機器運算能力的提升是指數級增長,而人類智力能做到線性增長就不錯了。因此,在所有的棋類比賽中,智慧型機器總有一天會超過人。在1997年 IBM的深藍戰勝卡斯帕洛之後,圍棋不僅是電腦尚未超越人類的最後一項棋類,而且還蘊含著上千年的東方文化,即棋道。雖然大部分人相信,電腦最終可以在圍棋上超越人類,但總覺得那仍是幾年後的事情。



      就在AlphaGo 和李世?比賽之前,李世?本人也認為前者的水準和他相差一到兩個子,也就是說,即使他讓先也能以五比○獲勝。中國圍棋界的泰斗聶衛平也認為,電腦是不可能戰勝人類冠軍的。就連曾經在Google 工作過的 IT業老兵李開復博士,也不相信AlphaGo 能贏。這並非李開復等人對人工智慧的發展狀況不夠了解,而是因為下圍棋本就是一件太難的事情。



      2015年年底,AlphaGo 僅僅贏了樊麾二段而已,離九段還差得遠。但大家忘記了一件事,那就是AlphaGo 在水準的提升上,並不需要人那麼長的時間。事實上,在Google 內部,大家在開賽前已經知道AlphaGo 的水準並不在九段之下。



      2016年3月9日,AlphaGo 和李世?的世紀大戰開始。AlphaGo 在第一盤出人意料的輕鬆獲勝。當然,大部分人在讚譽AlphaGo 的同時,依然認為這可能是李世?在試探電腦而已,畢竟那是五盤棋的比賽,用一盤棋試探對手未嘗不是明智之舉。但是,當AlphaGo 在第二盤獲得連勝,並且下出許多令人預想不到的好棋後,對人工智慧抱持懷疑態度的聶衛平等人,都對它產生了敬意。



      AlphaGo證明了,人是打不過電腦的



      在AlphaGo 獲得第三盤勝利之後,很多超一流棋手都渴望與它一戰,希望以此檢驗自己的水準,並且提高技藝。雖然李世?在第四盤抓住AlphaGo 的一個失誤,打了一場漂亮的勝仗,但是AlphaGo 在最後一盤仍穩穩掌控局面,直到勝利。在那次的人機大戰之後,圍棋界對人工智慧,從懷疑變成了頂禮膜拜,大家都意識到,按照AlphaGo 在過去幾個月內的進步速度,只要Google 願意繼續進行研發,很快的,所有圍棋高手都無法和它過招了。



      電腦之所以能戰勝人類,是因為機器獲得智慧的方式和人類不同,它不是靠邏輯推理,而是靠大數據和智慧演算法。在數據方面,Google 使用了幾十萬盤圍棋高手之間對弈的數據來訓練AlphaGo,這是它獲得所謂智慧的原因。在計算方面,Google 採用上萬台伺服器來訓練AlphaGo 下棋的模式,並且讓不同版本的AlphaGo 相互對弈上千萬盤,才保證能做到算無遺策。



      而具體的下棋策略,AlphaGo 有兩個關鍵的技術。第一個關鍵技術是把棋盤上當前的狀態,變成獲勝概率的數學程式,這個程式沒有任何人工規則,而是完全靠前面所說的數據訓練出來。第二個關鍵技術是啟發式搜索算法——蒙特卡羅樹搜索演算法(Monte Carlo Tree Search),它能將搜索空間限制在非常有限的範圍內,保證電腦能快速找到好的下法。雖然AlphaGo 的訓練使用了上萬台伺服器,但它在和李世?對弈時,僅用了幾十台伺服器(一千多個CPU的內核以及一百多個GPU)。



      相比國際象棋,圍棋的搜索空間要大很多倍,AlphaGo 的計算能力與深藍相較,其實並沒有提高這麼多,它靠的是好的搜索演算法,能夠準確聚焦搜索空間,因此能在很短的時間內算出最佳行棋步驟。由此可見,下圍棋這個看似智慧型的問題,從本質上講,是一個大數據和演算法的問題。



      當然,Google開發AlphaGo的最終目的,並非要證明電腦下棋比人強,而是要開發一種機器學習的工具,讓電腦能夠解決智慧型問題。AlphaGo和李世?對弈,實際上是對當今人工智慧水準的測試。從樊麾到李世?,他們是用自己的專才在幫助Google測試當今人工智慧的水準。在人機對弈的第四盤,李世?反敗為勝的過程中,他無意中發現AlphaGo的一個缺陷。因此,Google的成功也有李世?等棋手的功勞。從這個角度來講,AlphaGo的勝利也表示人類在人工智慧達到了一個嶄新的水準,因此它是人類的勝利。

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