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AlphaGo之父揭開打敗柯潔的秘密：強AI是人類的終極工具
在新版本AlphaGo首戰以1/4子微弱優勢戰勝中國圍棋職業九段棋手柯潔之後，“AlphaGo之父”DeepMind創始人兼CEO Demis Hassabis、AlphaGo團隊負責人David Silver在人工智能高峰論壇上詳解瞭AlphaGo的研發並就“AlphaGo意味著什麼？”的問題進行瞭詳細解答。
“AlphaGo已經展示出瞭創造力，也已經可以模仿人類直覺瞭。在過去一年，我們繼續打造AlphaGo，我們想打造完美的AlphaGo，彌補它知識方面的空白。因為在與李世石的比賽中，它是有缺陷的。”Demis Hassabis說：“在未來我們能看到人機合作的巨大力量，人類智慧將通過人工智能進一步放大。強人工智能是人類研究和探尋宇宙的終極工具。”
為什麼計算機下圍棋非常困難？
Demis Hassabis坦言圍棋非常困難，因為其復雜程度讓窮舉搜索都難以解決。對於計算機來說，圍棋有兩項難題：“不可能”寫出評估程序以決定誰贏，搜索空間太過龐大。
圍棋不像象棋等遊戲靠計算，而是靠直覺。圍棋中沒有等級概念，所有棋子都一樣。圍棋是築防遊戲，因此需要盤算未來。小小一子可撼全局，“妙手”如受天啟。
AlphaGo如何進行訓練？
David Silver從技術角度詳細解釋瞭AlphaGo如何進行訓練。
圍棋對於機器的難點之一是評估程序的撰寫。而AlphaGo團隊用兩種卷積神經網絡去完成：策略網絡和估值網絡。策略網絡的卷積神經網絡用於決定下一步落子可能的位置，價值網絡用於評估當前棋局獲勝的概率。
為瞭應對圍棋的巨大復雜性，AlphaGo 采用機器學習技術，結合瞭監督學習和強化學習的優勢。通過訓練形成一個策略網絡（policy network），將棋盤上的局勢作為輸入信息，並對所有可行的落子位置生成一個概率分佈。
然後，訓練出一個價值網絡（value network）對自我對弈進行預測，以 -1（對手的絕對勝利）到1（AlphaGo的絕對勝利）的標準，預測所有可行落子位置的結果。這兩個網絡自身都十分強大，而 AlphaGo將這兩種網絡整合進基於概率的蒙特卡羅樹搜索（MCTS）中，實現瞭它真正的優勢。
最後，新版的AlphaGo 產生大量自我對弈棋局，為下一代版本提供瞭訓練數據，此過程循環往復。
AlphaGo 如何決定落子？
在獲取棋局信息後，AlphaGo會根據策略網絡探索哪個位置同時具備高潛在價值和高可能性，進而決定最佳落子位置。在分配的搜索時間結束時，模擬過程中被系統最頻繁考察的位置將成為 AlphaGo的最終選擇。在經過先期的全盤探索和過程中對最佳落子的不斷揣摩後，AlphaGo的搜索算法就能在其計算能力之上加入近似人類的直覺判斷。
David Silver總結：策略網絡減少寬度，價值網絡減少深度。AlphaGo做出多種模擬，不斷反復，最終形成判斷哪種方案是獲勝概率最高的。
今年的AlphaGo和去年的AlphaGo有什麼區別？
David Silver透露，去年的AlphaGo Lee在雲上有50TPUs在運作，搜索50個棋步為10000個位置／秒。而今年的AlphaGo Master是在單個TPU機器上進行遊戲，它已經成為瞭自己的老師，從自己的搜索裡學習，擁有更強大的策略網絡和價值網絡。
AlphaGo如何進行自我學習？
Demis Hassabis將AlphaGo歸類為強人工智能，強人工智能和弱人工智能的區別在於弱人工智能是預設置的，例如IBM的“深藍”就不能自我學習。
他提到強化學習框架的概念：智能體有一個特定目標要完成，它有兩種方式和環境打交道，一是觀察，智能體通過觀察進行見面，這有可能不全面。二是行動。
David Silver稱，AlphaGo先自己與自己對弈，策略網絡以P預測AlphaGo的移動。
人工智能的元解決方案
Demis Hassabis表示，目前信息過載和系統冗雜是人類面臨的巨大挑戰。開發人工智能技術可能是這些問題的元解決方案。元解決方案的目標是實現“人工智能科學傢”或“人工智能輔助科學”。“人工智能和所有強大的新技術一樣，在倫理和責任的約束中造福人類。
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記者瞭解到，陳某某並不是一個黑客高手。他是南平市一所駕校的教練，去年8月份，在網上偶然認識瞭一個名叫“一世浮華”的網友。三個多月，兩人多次網上聊天，還打過電話。去年11月中旬，“一世浮華”主動聯系瞭陳某某，“讓我幫他刷別人的支付寶，刷完以後給我兩成提成。我因缺錢，就答應瞭他。”之後，兩人“緊密合作”，相繼實施瞭兩起支付寶盜竊案。其中，僅在盜竊尹先生賬戶的過程中，“一世浮華”就給瞭陳某某1.3萬元提成，直接打入他的支付寶賬戶。
原標題：“黑客”入侵支付寶 盜走七萬元
合肥市民尹先生在傢吃飯，莫名其妙地收到瞭銀行短信通知。當他點開支付寶記錄，驚訝地發現賬戶裡的7萬餘元存款“飛”走瞭。記者瞭解到，幕後黑手通過遠程操作等方式，大肆盜竊支付寶用戶的餘額。日前，記者從合肥市廬陽區檢察院獲悉，該案一名犯罪嫌疑人陳某某已因涉嫌盜竊罪正在被審查起訴。這也是合肥首例“黑客”侵入支付寶實施盜竊的案件。
[經過]
一小時內刷光七萬餘元
去年11月14日11時許，合肥市民尹先生正在傢中吃飯。突然，他的手機收到瞭一條銀行的提醒短信。他立即點開查看，卻大吃一驚。原來，短信中寫道，尹先生的銀行卡被轉出瞭2400元，並且是通過支付寶劃扣的。當時，尹先生根本沒有使用支付寶，他立即點開支付寶查看，頓時就嚇壞瞭。原來，他支付寶賬戶內的67600元在短短50分鐘內都被盜刷瞭。相關的消費記錄顯示，有人利用尹先生的支付寶購買瞭3萬元的雀巢威化餅幹、1萬多元的百度糯米紅包。此外，對方還利用他的支付寶通過大眾點評網在上海的一傢網店進行瞭消費。隨即，尹先生聯系瞭支付寶客服，並向合肥警方報警。
竊賊還實施另一起台灣零食排行榜盜刷
警方很快發現，案發時，有人在福建省南平市登錄瞭尹先生的支付寶賬戶。去年12月3日12時許，南平市公安局民警在南平市延平區市立醫院新生兒科一樓大廳抓獲瞭犯罪嫌疑人陳某某。警方進一步調查查實，陳某某還涉嫌實施瞭另一筆支付寶盜竊案。在盜竊瞭尹先生支付寶賬戶後僅5天，去年11月19日，陳某某又冒充浙江女子費某某登錄瞭她的支付寶賬戶，在半個多小時內先後盜刷瞭4萬多元。目前，陳某某因涉嫌盜竊罪被移送審查起訴。
[調查]
幕後“高手”隱藏在網上
記者瞭解到，陳某某並不是一個黑客高手。他是南平市一所駕校的教練，去年8月份，在網上偶然認識瞭一個名叫“一世浮華”的網友。三個多月，兩人多次網上聊天，還打過電話。去年11月中旬，“一世浮華”主動聯系瞭陳某某，“讓我幫他刷別人的支付寶，刷完以後給我兩成提成。我因缺錢，就答應瞭他。”之後，兩人“緊密合作”，相繼實施瞭兩起支付寶盜竊案。其中，僅在盜竊尹先生賬戶的過程中，“一世浮華”就給瞭陳某某1.3萬元提成，直接打入他的支付寶賬戶。
通過遠程操控成功消費
目前，“一世浮華”尚未落網。陳某7-11零食推薦某介紹，“一世浮華”大約30歲，是上海人，外號叫狗熊。“一世浮華”通過陳某某實施的兩起盜竊案件中，購買的物品很多都是上海當地企業的商品。陳某某說，作案時，“一世浮華”是在自傢附近的網吧上網的。當時，“一世浮華”通過QQ將尹先生的支付寶賬戶和支付密碼發給陳某某，並且還發瞭很多消費鏈接。按照“一世浮華”的要求，陳某某在網上點開這些消費鏈接，在支付頁面上輸入尹先生的支付寶賬戶和密碼，點擊確認消費。當時，網頁上提示消費存在風險，中斷瞭交易。隨後，“一世浮華”通過QQ遠程操控，消費成功。
[延伸]
全國首例支付寶盜竊案
2月23日，最高法院和中央電視臺聯合評選的“2015年推動法治進程十大案件”揭曉，全國首例通過支付寶盜竊案入選。被告人朱武進、鄭毅預謀通過批量獲取電信用戶手機號碼及登陸密碼，篩選開通支付寶賬戶的號碼，設置短信攔截功能，利用攔截短信對支付寶賬戶密碼進行篡改。
來源：中安在線-安徽商報 作者：李進 郭劍 童欣 劉吉平
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