如今AI就像娃：玩得轉(zhuǎn)游戲卻搞不定數(shù)學(xué)

隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，幾乎每次有新的成果，都會有人擔(dān)心，我們離被機(jī)器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過，最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣：至少它們現(xiàn)在還和普通孩子沒什么區(qū)別。

“我不是在玩游戲，我是在學(xué)習(xí)！”

這是很多孩子被抓到偷玩電腦時(shí)經(jīng)常說的一句話。不過在 AI 領(lǐng)域，這還真就是這樣。因?yàn)?，相比棋類運(yùn)動這類單純依靠策略的訓(xùn)練，游戲往往能夠更好地模擬出現(xiàn)實(shí)世界的混亂。

在 2015 年， Google 旗下人工智能創(chuàng)業(yè)公司 DeepMind 就通過自我學(xué)習(xí)打通了包括彈磚塊在內(nèi)的 49 款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。但這其中，并不包括經(jīng)典的吃豆人。

吃豆人這款看似簡單的游戲，其實(shí)其背后蘊(yùn)含的策略，要比圍棋復(fù)雜得多。要玩好這個游戲，對 AI 來說，它需要完成四件事情：走迷宮、吃小球、吃水果和躲避敵人。而真正的難點(diǎn)，在于如何讓 AI 在不到 1 秒的時(shí)間內(nèi)基于這四種情況做出最佳選擇。簡單的說，就像是讓四個分屬不同部門的人在 1 秒內(nèi)完成對當(dāng)前狀況的評估并就如何行動達(dá)成一致，還不能出錯。

此前，這款游戲已知的最高分由人類威爾遜（Wilson Oyama）保持，為 266,330 分。但在幾天前，這一紀(jì)錄被加拿大的一家創(chuàng)業(yè)公司打破。他們訓(xùn)練的 AI 成功拿到了之前被認(rèn)為只能通過作弊來獲得的理論上最高成績—— 999,990 分。

（ 26 萬分需要打到第 35 關(guān)。圖源：High Score）

無論是圍棋也好、吃豆人也罷，隨著時(shí)間的推移， AI 在游戲方面的能力已經(jīng)越來越強(qiáng)。可在其他領(lǐng)域呢？

看不懂話、寫不明白題，AI 參加高考顯不足

當(dāng)讓 AI 和人類一樣做數(shù)學(xué)題的時(shí)候，AI 就顯得力不從心了。當(dāng)然，這里的技術(shù)難點(diǎn)其實(shí)并不在于如何做題，而在于與出題人、閱卷人溝通上。

據(jù)正在領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)高考機(jī)器人 Aidam 的陳瑞峰所說，讓 AI 參與高考，有三大難關(guān)。

首要難關(guān)是需要讓 AI 理解題目的意圖，并將其轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的、可被機(jī)器理解的語言；其次，是邏輯推理，通過已有的題庫來推測最佳的解題路徑并得出結(jié)論；最后，則是輸出關(guān)。機(jī)器需要再度把之前思考的過程轉(zhuǎn)換為人類能夠理解的語言，輸出到試卷上。

（想讓機(jī)器理解這個笑話，估計(jì)還有點(diǎn)難度。圖源：Disp）

簡而言之，想要答好題， AI 不僅要讀懂、解答題目，還需要讓人用看得明白的方法答題。這些難關(guān)聽起來簡單，但要讓 AI 真正準(zhǔn)確做到，確實(shí)難償所愿。

據(jù)報(bào)道，在今年 6 月 7 日， Aidam 再度挑戰(zhàn)高考。這次，它回答了全國卷二文科數(shù)學(xué)卷，獲得了 134/150 分的高分，卻依舊不敵同場競技的高考狀元們。

這已經(jīng)不是 AI 在標(biāo)準(zhǔn)化測試考試中的第一次嘗試。

早在 2015 年，華盛頓大學(xué)也研發(fā)了一個 AI ,專注于 SAT 數(shù)學(xué)幾何部分的解答，其正確率也只有可憐的 49%。

而在 2016 年，日本的東 Robo 機(jī)器人在屢屢沖刺東大失敗后，也放棄嘗試，轉(zhuǎn)而投身數(shù)據(jù)分析事業(yè)。

總而言之，盡管科技界一再警示我們 AI 發(fā)展將給我們社會帶來的沖擊，但就目前而言，它依舊處于早期發(fā)展階段。在 AI 發(fā)展出與人類順暢交流的能力之前，我們暫時(shí)還不用擔(dān)心它對人類社會帶來的傷害。

隨著 AI 技術(shù)的發(fā)展，幾乎每次有新的成果，都會有人擔(dān)心，我們離被機(jī)器統(tǒng)治的距離還有多遠(yuǎn)。不過，最近幾條關(guān)于 AI 的消息可以讓我們松一口氣：至少它們現(xiàn)在還和普通孩子沒什么區(qū)別。

“我不是在玩游戲，我是在學(xué)習(xí)！”

這是很多孩子被抓到偷玩電腦時(shí)經(jīng)常說的一句話。不過在 AI 領(lǐng)域，這還真就是這樣。因?yàn)?，相比棋類運(yùn)動這類單純依靠策略的訓(xùn)練，游戲往往能夠更好地模擬出現(xiàn)實(shí)世界的混亂。

在 2015 年， Google 旗下人工智能創(chuàng)業(yè)公司 DeepMind 就通過自我學(xué)習(xí)打通了包括彈磚塊在內(nèi)的 49 款雅達(dá)利經(jīng)典游戲。但這其中，并不包括經(jīng)典的吃豆人。

吃豆人這款看似簡單的游戲，其實(shí)其背后蘊(yùn)含的策略，要比圍棋復(fù)雜得多。要玩好這個游戲，對 AI 來說，它需要完成四件事情：走迷宮、吃小球、吃水果和躲避敵人。而真正的難點(diǎn)，在于如何讓 AI 在不到 1 秒的時(shí)間內(nèi)基于這四種情況做出最佳選擇。簡單的說，就像是讓四個分屬不同部門的人在 1 秒內(nèi)完成對當(dāng)前狀況的評估并就如何行動達(dá)成一致，還不能出錯。

此前，這款游戲已知的最高分由人類威爾遜（Wilson Oyama）保持，為 266,330 分。但在幾天前，這一紀(jì)錄被加拿大的一家創(chuàng)業(yè)公司打破。他們訓(xùn)練的 AI 成功拿到了之前被認(rèn)為只能通過作弊來獲得的理論上最高成績—— 999,990 分。

（ 26 萬分需要打到第 35 關(guān)。圖源：High Score）

無論是圍棋也好、吃豆人也罷，隨著時(shí)間的推移， AI 在游戲方面的能力已經(jīng)越來越強(qiáng)?？稍谄渌I(lǐng)域呢？

看不懂話、寫不明白題，AI 參加高考顯不足

當(dāng)讓 AI 和人類一樣做數(shù)學(xué)題的時(shí)候，AI 就顯得力不從心了。當(dāng)然，這里的技術(shù)難點(diǎn)其實(shí)并不在于如何做題，而在于與出題人、閱卷人溝通上。

據(jù)正在領(lǐng)導(dǎo)開發(fā)高考機(jī)器人 Aidam 的陳瑞峰所說，讓 AI 參與高考，有三大難關(guān)。

首要難關(guān)是需要讓 AI 理解題目的意圖，并將其轉(zhuǎn)換為準(zhǔn)確的、可被機(jī)器理解的語言；其次，是邏輯推理，通過已有的題庫來推測最佳的解題路徑并得出結(jié)論；最后，則是輸出關(guān)。機(jī)器需要再度把之前思考的過程轉(zhuǎn)換為人類能夠理解的語言，輸出到試卷上。

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