阿爾法元并未否定AI需要“人類師父”
10月19日，《自然》雜志刊登了谷歌DeepMind團隊新成果，一個名為AlphaZero（阿爾法元）的機器人完全靠增強型自我學習，只訓練了3天就戰勝了AlphaGo（阿爾法狗），比分是100：0。
阿爾法元無師自通、零基礎自學成才，許多人聞訊瞠目結舌。有人說：過去我們相信‘知識就是力量’，現在看來，數據和機器學習比知識和人類經驗更有力量。甚至悲觀地認為：人工智能以后可能就不需要人類師父了。
果真如此嗎？答案顯然是否定的。阿爾法元雖然確實通過機器學習超越了人類經驗，發現了人類專家還未探索過的博弈路徑，但并未否定人工智能機器人仍需要人類經驗和知識。
阿爾法元的突破之處在于，第一次讓機器在不學習任何棋譜、只設定規則的情況下，從一張白紙的狀態開始，迅速成為圍棋大師。與阿爾法狗不同，阿爾法元完全摒棄了阿爾法狗學習人類經驗、變身許多圍棋高手的集大成者的那一套做法，而是無監督的自我博弈、學習，在這個過程中，自己是自己的老師。
這也只表明，在某些特定領域例如有明確規則的圍棋人工智能或許不再需要人類知識。但這并不表明，m.haojoj.com，人工智能完全不需要人類知識的指引。在日前曙光公司舉辦的智能峰會上，中國工程院院士李國杰就此發表了看法，他認為，一方面，我們絕不能低估機器學習的強大威力對于結構性的問題，比如蛋白質折疊、尋找新材料等，無需人類知識的機器學習可能會取得令人驚嘆的新突破；另一方面，對于規則不明確的探索未知的研究工作，工業機器人維修，領域知識仍然十分重要，不能無限夸大機器的能力。
人工智能發展至今，已進入2.0時代的軌道。但在人工智能基礎理論領域，仍存在許多未知等待人類去探索。美國曼哈頓工程的負責人奧本海默在二戰勝利以后曾說過這樣一段話：（在二戰期間）我們得到了一棵碩果累累的大樹，并拼命地搖晃，結果得到了雷達和原子彈其全部精神實質在于對已知的瘋狂而粗暴掠奪，庫卡機器人驅動器維修，而毫無對未知的認真而謙恭的探索。
這段話之于當下人工智能的發展仍有啟發。經過60年的培育，人工智能已經長成碩果累累的大樹。我們是拼命地搖晃這棵大樹，在地上撿一些零星的果實，還是懷抱著對未知的認真和謙恭，自己新種幾棵樹苗？答案不言自明。
事實上，在人工智能領域，非常需要更多的領域知識。比如，深度學習為何如此有效？現在還沒人能講得清楚。以色列學者提出，深度學習和量子力學中的物理重整化幾乎是完全相同的過程。像這類非常基礎的根本性的問題，還需要人類師父繼續探路。