新闻分析：AlphaGO将怎样挑战“星际争霸”_网易财经
新闻分析：AlphaGO将怎样挑战“星际争霸”
（原标题：新闻分析：AlphaGO将怎样挑战“星际争霸”）
新华社北京３月２９日电　新闻分析：ＡｌｐｈａＧｏ将怎样挑战“星际争霸”
新华社记者黄堃
人工智能程序ＡｌｐｈａＧｏ在围棋比赛中战胜韩国顶级棋手李世石后，近日有消息称，它将电子游戏“”。如果这个计划成真，那么将是对人工智能的更严格考验，具体采用什么挑战方式也引人遐想。
早在围棋“人机大战”时，开发出ＡｌｐｈａＧｏ的下属“深度思维”公司创始者德米什·哈萨比斯就在接受媒体采访时表示，“星际争霸”这样的游戏是接下来想要攻克的目标。与围棋棋盘上所有棋子都对双方可见不同，此类游戏中有“战争迷雾”，一方需要猜测和侦察对方的行动，属于“不完美信息博弈”，对人工智能的要求更高。
“星际争霸”这款游戏已面世很多年，现在流行的是第二代。前几天在“星际争霸２”中国站决赛之际，游戏开发商暴雪公司的相关负责人蒂姆·莫滕在接受媒体采访时也表示，正在与谷歌方面洽谈用该游戏进行“人机大战”。看来，两个巴掌拍响是有可能的。
如果此事成真，那么ＡｌｐｈａＧｏ用什么方式与人类选手对战，是一个让人感兴趣的问题。围棋“人机大战”是由一名人类棋手根据电脑屏幕上的指令替ＡｌｐｈａＧｏ走棋，而玩过“星际争霸”的人都知道，在此类游戏中不可能使用这种方式。
一种观点是，ＡｌｐｈａＧｏ与人类选手的外部条件应完全一样。即给它接上摄像头和机械臂，让它通过图像识别技术，先屏幕上的信息，然后通过机械臂操作键盘和鼠标来进行游戏。
在这种方式中，ＡｌｐｈａＧｏ的输出端其实不难，现在的机械臂已经很灵巧了，在网上能搜到多只机械臂一秒钟还原魔方的视频。难的是信息输入端，模式识别一直是人工智能的短板，相信许多人还记得去年推出的人脸识别应用“Ｈｏｗ－ｏｌｄ”闹出的各种笑话。“星际争霸”中有大量的地形、不同的兵种，还有各种战斗特效，要电脑通过视频画面分析出其中的关键信息，不限时也许还行，在紧张的游戏对抗中的效率恐怕难以与人脑相提并论。
另一种观点是，ＡｌｐｈａＧｏ既然本身是电脑程序，就应该允许它在对战时接入游戏主机，直接获取游戏规则下允许看到的相关信息，并直接控制游戏单位。
这样的话，ＡｌｐｈａＧｏ就会占有很大优势。因为“星际争霸”等游戏中有一个“手速”的概念，用ＡＰＭ（每分钟操作指令数）来衡量，许多普通玩家的ＡＰＭ值只有几十，职业选手可以达到２５０到３００。在网上流传的一段“星际争霸２”视频中，１００只低级兵“小狗”消灭了２０辆坦克，通常状况下这些坦克应该可以完胜小狗，但电脑利用高达８０００的ＡＰＭ对每一只小狗进行精细操控，完成了在人类玩家看来不可能的任务。
许多“星际争霸”职业选手纷纷表示有信心战胜ＡｌｐｈａＧｏ，其信心的主要来源还是在信息不透明的环境下，人类可以采取伪装、偷袭等各种战术。人工智能究竟能否经受住这类考验，还有待实战的检验。
本文来源：新华网
责任编辑：齐栋梁_NF2865
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分享至好友和朋友圈人工智能AlphaGo挑战《星际》！Boxer回应：乐意迎战
日 来源：腾讯游戏 编辑：稻草人
& &围棋人机大战以人类的惨败拉下帷幕，据说AlphaGo下个的项目会是《》，这下圈的大神们可坐不住了。近日韩国选手Boxer在采访中表示，无论AI变得多么智能，它也永远无法战胜星际选手。
& &&我不知道AlphaGo有多聪明，哪怕它可以战胜围棋高手，但是它肯定无法战胜星际选手。如果有人觉得AI能够在《》击败人类就大错特错了，《星际争霸2》中的战术和变化要比围棋丰富很多，AI在这一领域毫无胜算。《星际争霸2》中的变数太多了，比如侦查。当然包括地图、种族平衡、微操作、思路较 量等等。&
& &&哪怕AI整合了无数的实战数据，让它具有了一定本能反应，它也无法达到职业玩家的水准。如果它掌握了许多星际战术，我也可以开发出新的战术击败它。
& &如果将来有机会的话，我非常愿意迎战。参加《星际争霸2》的比赛在我看来就是我的本分，作为人类迎战AI的代表我非常荣幸。&
& &同样向人工智能发出宣战的还有前《星际争霸》职业选手&暴风虫族&Yellow，他在个人ins上说，最近到处都在谈AlphaGo，如果以后要挑战星际， 就让我上去，给大家展示一下人类的完胜。Yellow认为，《星际争霸》这个游戏眼睛看到的并非全部，还必须得了解玩家视线之外发生的一切。
& &当然，这并非易事，包括《星际争霸》在内的RTS游戏中需要大量的操作、局势判断等复杂因素，这也是开发的首要最大困难
星际争霸你感兴趣吗？
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科大讯飞副总裁
关键字: 科技人工智能机器人深度学习AlphaGo机器人高考人工智能取代人类
观察者传媒北京报道：大家都知道，刚刚大胜李世石九段的AlphaGo要去打星际争霸了对不对？但是您是否知道，国内科大讯飞的人工智能则在努力成为一名优秀的高考选手。人工智能真是考试和游戏两不误。
3月27日，专注于人工智能领域的新智元智库在北京召开成立大会，笔者作为一枚人工智能降临派成员，也去现场观摩一众中国科技大佬，于是就听到国内著名企业科大讯飞的高级副总江涛说到他们在做人工智能考试这个事情。他们的目标是让机器人参加高考，未来3-5年可以考上一本，5-10年考上清华北大，PK掉99.9%以上的人类！还列出了目前的测试成绩单，成绩不错呢，三本已经没问题。
笔者默念：好吧，以后清华北大就让他们机器人去上好了，人类考生还是来我们上海大学吧。然后开脑洞：这下“替考”灰色产业有利好了。所以开发这个项目的目的到底是什么呢？会后，笔者专访了江涛先生。
观察者传媒：开发人工智能考试系统的目的是什么？只是为了训练图像识别和语义识别？还是有其他产业目的？开玩笑的地说，是替考产业的利好么？
江涛：首先要感谢观察者传媒一直以来对中国高科技产业的支持，在中国做产业化确实不容易。人工智能考试系统的产业意义大了去了。开发考试机器人，是认知智能的一个典型挑战。计算机在学习这个领域模仿人类，像人一样理解概念理解知识并且能够自我学习。
观察者传媒：所以说，考试项目和围棋一样首先是一个人工智能的自我挑战项目。比写唐诗更有挑战意义吗？
江涛：这个要这样说。我现在谈的人工智能主要是“弱人工智能”，而非“强人工智能”，也就是可以具有创意、情感、想象力的智能。现在对人脑的研究还达不到支持开发人工智能的能力，那种只存在于科幻电影里。
弱人工智能的第一层典型第一层是计算智能，主要是使用穷举和匹配搜索，计算机的储存资源和计算资源可以做得比人强大很多，在使用大存储和超算之后，整个系统一定程度上表现出智能的特性。典型事件就是1996年，世界国际象棋大师卡斯帕罗夫与“深蓝”的对决。
第二层是感知智能，包括您说的图像识别，声音识别。这个和人类的语言能力无关。产业目的主要是替代人类的体力劳动。比如无人驾驶，比如工业生产线上的机器人。
第三层是“认知智能”，基础是对人类的知识存储、神经元系统的模拟。它具有概念和推理能力，可以自我学习。比起感知智能，认知智能的产业意义是替代人类的部分脑力劳动，比如医生文员律师，甚至CEO的部分工作也可以被代替。以家庭教师来说，知道哪些知识孩子具备，哪些知识孩子不具备并教给他，这是认知技能，可以由机器替代。但因材施教、点亮孩子的心灵，启发想象力，这些人工智能还做不了，无法替代。再拿律师来说，记住法律条款，判断在什么情况下适合什么条款，这些人工智能都可以做到。但是精彩的法庭辩论人工智能就不行了。
观察者传媒：嗯嗯，代替律师和文员，听起来不错（坏笑）。就考试人工智能来说，如果说产业化，首先是可以代替人类阅卷是吗？很好奇阅卷机器人打出的满分作文或者0分作文是啥样的。
江涛：人工智能能够阅卷，仅仅是能够考试前面的一个必须的过程，就像你会跑之前必须会走一样。人工智能高考项目，主要是为了表达自己的综合能力。考试是很难的。到时候验收的时候，把试卷扫描进机器。难的地方在于语义理解，一道题到底什么意思？题中带有图形就更难认知了。
观察者传媒：期待你们未来搞一次公开的考试大战，让考试狗和高考状元一起答题~期待未来继续交流。
江涛：谢谢，以后多交流。
（观察者传媒余亮采写）
以下是新智元整理的江涛演讲全文：
【科大讯飞江涛】人工智能的三大挑战
日，在新智元超智能时代新书发布会，新智元智库成立大会暨新智元基金启动仪式上，科大讯飞作为战略合作伙伴参与了这次大会。科大讯飞高级副总裁江涛在大会进行了主题演讲。
江涛说，前两轮人工智能的高潮和中国没有太大关系，但是在新一轮人工智能爆发的前夜，中国有很多科学家、工程师和企业已经做好准备，和世界同行走在同一起跑线上，未来人工智能大的变革中一定有中国的一席之地。
而要完成人工智能使命，我们必须解决人工智能的三大挑战。江涛从计算智能、感知智能和认知智能三个因素，以产业界的角度进行了解答。
以下是科大讯飞江涛的发言全文。
江涛：尊敬的李院士，各位专家，各位嘉宾，下午好！
最近人工智能比较火热，我被问的最多的问题是人工智能未来会不会威胁人类？未来会不会有一张天网统治地球？这些都是关于人工智能和人类PK，也就是人工智能如何替代人类的问题。但我更愿意把这个问题解读为：现在阿尔法狗取得的成果是人类在机器的帮助下突破了自己的极限，就像一百多年前我们发明了汽车，突破了我们跑步的极限一样，人类现在通过机器突破了自己下棋的局限。
这之间大家比较关心的是人类和机器之间的挑战的问题，我今天跟大家分享一下。在这之前，先回顾一下人工智能发展的历程。刚才李院士提到达特茅斯会议。达特茅斯会议之后，人工智能获得了高速发展，到了1970年，当时50多个数学原理中有30个能用机器来证明，大家都觉得再过10几年它就能把所有的原理都证明完了，但实际并不是这样。后来，随着Hopfield网络和BP算法的出现，人工智能又重新抬头，包括日本在内的国家，都雄心勃勃地提出第五代计算机的人工智能计划，但后来也出现了停滞。当下这一轮人工智能的爆发，它的技术除了深度神经网络，更重要的是云计算、移动互联网带来的大数据超大的运算能力。这一轮人工智能的爆发是真正的产业爆发，是能够进入千家万户带来很多产业变化的爆发。
前两轮人工智能的高潮和中国没有太大关系，但是在新一轮人工智能爆发的前夜，中国有很多科学家、工程师和企业已经做好准备，和世界同行走在同一起跑线上，未来人工智能大的变革中一定有中国的一席之地。
人工智能比想象的要来的快。这是Gartner的预测，2018年超过三百万员工要向机器人老板汇报工作。看起来很吓人，但这完全是有可能的。未来我相信不只三百万人的工作要由机器管理调度和评价，其实这就是向机器老板汇报工作。
麦肯锡也做了一个研究报告，认为45%的人类活动工作是可以由机器来替代的。图右是进一步的分析，哪些工作是可以被替代的。坐标图中横轴是每个小时的工资，纵轴是可替代的比例，大家看到有不同的点，未来几年，CEO的工作每小时的工资是非常高的，但也有20%的工作会被机器替代。而文员、速记员之类工作更大的比重会被机器替代。当然，有一些脑力和体力复合的工作，反而替代率不是很高，比如说园丁的工作只有20%被替代。
德勤也出了一个报告，认为认知技术未来会成为80%世界百强的标配。Science也讨论了这个问题，认为到了2045年机器会替代人工的工作。我们现在就业率是60%，在这个基础上可能会降到50%，有很多工作会被机器替代。
机器替代人的工作是好事还是坏事呢？至少孙正义觉得是好事。他提出来了一个孙正义公式。中国GDP已经占到了全球第二，我们大量承接了全球的产业转移。现在中国产业工人的年薪大概是四万左右，承接中国转移的越南这些国家是两万左右。孙正义说如果未来日本做出三万台工资达到这个水平的机器人，这些机器人24小时工作，相当于给日本增加九百万就业人口。在2050年，日本有可能击败中国重新取得全球第一GDP的位置。
作为人工智能的从业者，我们也感受到这一份沉甸甸的压力。未来人工智能的竞争，一定程度上是大国与大国之间的竞争，决定中国在整个世界的国际地位。
正是因为人工智能如此重要，世界各国都把人工智能作为未来非常重要的发展方向。除了现在正在进行的深度神经网络的研究以外，对人脑的神经网络深度的研究，包括奥巴马在白宫发布的大脑活动图谱计划、欧盟发布人类大脑项目计划。我们中国相关的人工智能计划也列入了国家计划。
前面讲到了三个典型的领域，计算智能、感知智能、认知智能分别正在进行人和机器的挑战。计算智能领域最典型的挑战是从象棋到围棋，棋类的挑战。
96年曾经有过有一件有意思的事情，那就是深蓝计算机战胜了国际象棋大师加里·卡斯帕洛夫。围棋的棋盘比象棋的棋盘大，难度更大，所以过了20年，人工智能才在围棋上取得突破。围棋的棋盘是19X19，一共是361个点，每个点有三种状态，3的361次方，加上下棋的顺序是361的阶层，这个乘起来是什么数字呢，10的100多次方，比全宇宙的原子数还要多。人类的计算并不是穷举所有的可能性，那样所有的计算机加起来都不够，而是真正的通过搜索和评价网络等等，把它压缩在有限的空间里，进行运算和决策。
阿尔法狗战胜了人类，标志了在计算智能，在下棋这种在确定的规则和确定的评价手段、确定的目标领域，计算机已经战胜了人类。
另外，在感知智能领域典型的项目是无人驾驶汽车，像人一样能够感知外界的变化，它不完全是感知智能，也涉及到一些计算智能。但是最核心的环节就是感知智能。感知智能目前在什么现状呢？在结构化的环境下，或者说可预测的环境下，机器和人差不多了。在非结构化下机器和人差的很远。例如高速公路就是结构化环境，而沙漠环境则属于非确定结构，如果把谷歌的自动驾驶汽车放到沙漠，或者说放到中国的农村土路上就跑不起来。目前感知智能的挑战中，机器在结构化的环境下已经逐渐达到人类的水平。
比感知智能更有意思的是认知智能，也就是对人类的理解、推理、学习这些高级认知活动的模拟。认知是人类自然语言系统的基础，在此之上，形成概念上的逻辑推理。在这方面，IBM的Watson做的不错，用的比较传统的技术，即知识图谱的技术，这在相对窄的领域内可以表现的比较好。
但是更宽的领域，当前最热点PK是人和机器关于考试的PK，这个挑战中间，现在中国，美国和日本走在前列，美国由华盛顿大学图灵中心在做，目标是在美国高中生物考试中超过人类，这个图灵中心目前由保罗以及由微软的联合创始人支持。日本方面，是由日本国立情报研究所带队的团队做的，目标是2021年让机器人考入东京大学。日本高考九百分，考上东京大学至少六百分，据说目前机器人至少考到三百分。
中国的则是科技部的项目，类人答题项目，让计算机考上一本。在高考领域PK掉80%的人类，我们希望机器人十年之后考上北大、清华，PK掉99.9%以上的人类。
这个课题要解决的核心问题是什么？语言理解、知识表示、联想推理、自主学习。文科的题目容易一点，理科的题目尤其是读图非常难。现在有哪些阶段性成果呢？第一个是口语翻译，人工智能已经达到六级水平。科大讯飞参与年翻译比赛中拿到第一名。
口语测评已经替代老师了，广东省高考有口语考试，2012年是人工考试，请了一千多个老师人工打分，时间长，强度大，后来实在是没有办法，就在全球范围内找相关的技术替代人工，科大讯飞的相关度和平均误差的各个层面，计算机准确度都已经超过了人类。
另外，开放式的主观评价可以为计算机四六级打分，老师打分以后机器再过一遍，机器打的分数四万多份。另外一万多份机器和人打分不一样，结果78.6%、93%、88%、93%都是机器打的更准，在这个领域已经超过了国家级的评测员。
科大讯飞发布了讯飞超脑的开放平台，把我们这些成果开放给业界伙伴。
过去一年中开放平台总用数从4.4亿到7亿，日均交互数从4.8亿达到14亿，第三方开发者从4.3万去年年底增加到11万。整个智能硬件创业也是发展非常迅速，有更多的开发者参与，整个人工智能产业生态会蓬勃发展起来。
未来几十年是人工智能大的产业周期中面临的巨大产业机遇，未来五到十年人工智能像水和电一样进入我们生活的方方面面，会成为一个重要的基础设施。这其中一定会诞生出一些伟大的公司，我相信中国很多公司就有这样的机会，讯飞也有这样的机会。
谢谢大家！
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责任编辑:钟晓雯}