最新的AlphaGo可在不需要人类的情况下无师自通

2018-12-03MariaTemming

中国科技教育 2018年2期

Maria Temming

AlphaGo的水平提升了。

中国围棋是一项以复杂而著称的棋盘类游戏，而被称为AlphaGo Zero的最新版本计算机程序是首个不需要人类指导便可精通围棋的程序。它的前辈——AlphaGo Lee是首个击败人类围棋世界冠军的具有人工智能的计算机程序，在AlphaGo Lee进行自我博弈之前，它曾向人类的专业棋手学习了数百万招。AlphaGo Zero仅仅通过自我博弈进行训练，它以完全随机的走法开始，经过一些天的练习，对AlphaGo Lee的战绩便达到了100：0。研究人员将此发表于10月19日出版的《自然》期刊上。

“这些结果令人震惊，”来自于加拿大艾伯塔大学的计算机科学家Jonathan Schaeffer说道，他并没有参与到此项研究中。“我们正在谈论的是一项具有革命性的改变。”

类似AlphaGo Zero的人工智能程序能够在没有人机输入的情况下获取精通多重任务的能力，这使得它可以解决很多人类知识达不到的问题，来自密歇根大学的计算机科学家Satinder Singh说道。举例来说，具有超人智慧的计算机程序有可能会发现新的疾病治疗方式、设计出更加高效的能源技术，以及发明出新的材料。

AlphaGo Zero的创造者们来自于谷歌的“深度思维”（DeepMind）项目组，根据他们的设计，计算机程序在博弈练习中采取了一种AlphaGo Lee没有使用的策略。每个轮次，AlphaGo Zero都利用其过去的经验预测剩余比赛最有可能的进程，判断每一种方案下比赛者的胜率，并且据此选择自己的走法。

AlphaGo Zero使用这种“先见”与其他对手进行比赛，而不仅仅只应用于自我博弈中。AlphaGo Zero在训练中的想象，以及对未来可能性评估的能力“不仅使得它得到更快的训练，而且使它最终成为了一名更好的棋手。”Singh解释道。他对此项研究的相关评论也出现在同一期的（《自然》上。

在全面击败AlphaGo Lee之前，AlphaGo Zero在3天里进行了490万次自我博弈。相比而言，AlphaGo Lee的训练周期多达几个月。练习的同时，AlphaGo Zero不仅发现了人类历经几千年所想出的围棋策略，而且还发明出此前人类棋手所未知的制胜战术。

“对于AlphaGo Zero而言，人类的世界冠军就是一个新手。”Schaeffer说道。但是尽管具有非凡的围棋技艺，AlphaGo Zero依然是一个“愚蠢的学者”，因为除了围棋之外，它还不能从事其他工作，Schaeffer表示。如果希望人工智能程序在工程学及医学方面作出非凡的贡献，那么它们就要教会自己多种多样的任务，从而成为更具通用性的问题解决者。

王麒译自《科学新闻》2017年11月11日

木星的大红斑至少深达350千米

木星的大红斑具有深层根系。根据NASA的朱诺号航天器首次从上方穿越这个连续风暴所传回的信息显示，它的云层向下一直扩展至这颗行星的大气层，其厚度至少可达350千米。这意味着风暴的深度与国际空间站到地球的距离相等。

朱诺号自从2016年7月4日起便围绕着木星运行，1年之后，它首次完成了对于大红斑的近距离飞越探测。当航天器下降至距离巨大风暴9000千米时，朱诺号上的微波探测仪透过深深的云层，对数百千米厚的大气温度进行了测量。

“朱诺号正在对这些云层之下进行探测，并逐渐发现了大红斑的根源，”来自加利福尼亚理工学院的朱诺号共同研究员Andrew Ingersoll在美国地球物理联合会秋季会议的新闻招待会上说道。来自加利福尼亚理工学院的Cheng Li在12月12日召开的美国地球物理联合会上就此项研究作了展示。

辐射计用6种不同的微波长度对气体进行了测量，进而就整个大气层的不同层面进行了探索。Ingersoll和他的同事们发现，位于大红斑表层之下的气体随着深度增加，其温度也变得更高，在大红斑明显向下至350千米处时，相同的位置形成了一条温带。

实际上，宽约16000千米的大红斑，其底部温度要高于顶部温度，这或可帮助解释风暴的风速可达每秒120米的原因。随着热空气的上升，内部温度为风暴的翻滚提供了能量。

朱诺号的主要研究者，来自于美国西南研究院的Scott Bolton表示，大红斑可以达到我们所能见的深度，但是它有可能更深。“我并不能确定我们已经确认了真正的底部，”他说道。在未来的抵近探测中，朱诺将会试图使用引力数据对风暴的数千千米深处进行探测。如果大红斑真能达到那个深度，那么理论学家便要努力解释为什么了，Bolton说道。

此前有关木星内部的数据仅仅来自于伽利略号航天器。“我想如果外星生命向地球发送一个探测器，并且着陆于撒哈拉，那么它们将会推断地球全部都被沙漠覆盖。”来自于加利福尼亚理工大学的行星科学家Michael Wong说道，他并没有参与到此项新研究中来。“朱诺号所获得的全局视点给了我们一个了解木星内部工作机制的機会。在此之前，我们还没有真正观察到过一颗巨行星的内部。”

王麒译自《科学新闻》2018年1月20日

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特写

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