人工智慧”MuZero”超強大,下棋.玩遊戲樣樣精!(下)

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最新的人工智慧”MuZero”超厲害的,不僅能陪你下棋還能陪你玩遊戲?!(下)

本系列文章為【終極版AlphaGo-MuZero 】的下篇,MuZero竟然不用靠人類訓練,就可以自我摸索出西洋棋規則?請點此看上篇閱讀了解

除了下棋⋯⋯人工智慧 MuZero 還可壓縮影片!有望降低 YouTube 成本

除了下棋玩遊戲之外,MuZero 也可以被投入商業用途。

David Silver 表示,DeepMind 正嘗試用 MuZero 來開發新型的影片壓縮技術:「如果查看整個網路世界的資料流量,會發現影片占了很大的比例,如果可以更有效地壓縮影片的大小,可以省下大量資金、縮減經營成本。」

「初步實驗顯示,只是單純壓縮影片能取得的收益也非常可觀,我們對此感到很興奮。」

▲ 思科(Cisco)預估 2022 年時,影片將佔據全球 82 %的網路流量。來源:CardMapr on Unsplash

 

由於同為 Alphabet 旗下的 Google 握有世界上最大的影音平台 YouTube,因此 YouTube 很有可能會成為最大獲益者。然而 David Silver 拒絕透露 Google 將在何時、何地使用 MuZero的功能,只表示未來一年內將會公布更多細節。

此外,MuZero 也計畫被用於解決化學或量子物理等問題,潛在應用領域也包括新一代虛擬助理、個人化醫療與搜索救援技術等。

AI 人工智慧更像人了

DeepMind 的核心理念是利用人工智慧為世界做出貢獻,MuZero 的能力與多種實際應用的可能,是 AI 走出理論的象牙塔、更貼近現實的重要里程碑。

但是突破性的進步往往也伴隨著隱憂。南安普敦大學電腦科學教授、人工智慧委員會成員 Wendy Hall 認為,DeepMind 一心追求提升 AI 性能,但對於可能造成無法預料的嚴重後果:「就像是噴射機的發明者可能沒考慮過汙染問題。人們必須要在發展與風險中取得平衡。」

MuZero 可以歸納實際情況與當下的行動,不需要通曉所有的可能性,也能表現出色。這個特色非常人性化,也很接近人類處事的模樣。但這是會讓人工智慧 成為更出色的虛擬助理呢?還是會讓 AI 離取代人類越來越接近?只能拭目以待了。

人工智慧「AlphaFold」解決困擾人類半世紀的「蛋白質」難題

全世界最知名的人工智慧公司 DeepMind 除了曾經研發過擊敗人類棋王的 AlphaGo、它的進階版 AlphaZero 以及它的終極版 MuZero 之外,還曾經開發出名叫「AlphaFold」的 AI,解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題!在過去如果要精確得知一個蛋白質的完整結構,需要數月、數年甚至數十年的實驗研究,而這個人工智慧只要花費幾小時就能完成。詳細資訊請看本篇文章:「生物學最大謎團被人工智慧 破解!DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事,談論他們如何創建出 AlphaFold和心路歷程。

 

 

 

 

 

 

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比打敗人類棋王的AlphaGo更強!無師自通的人工智慧MuZero誕生

2016 年,DeepMind 開發的人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 打敗了韓國棋王李世乭,成為第一個擊敗人類棋手的 AI。2018 年,它的繼任者 AlphaZero 從零開始,靠自學學會西洋棋、將棋、圍棋

近日,DeepMind 發表超越 AlphaGo、AlphaZero 的人工智慧系統 MuZero,就算不知道規則也能精通西洋棋、圍棋、將棋,以及 57 款雅達利(Atari)遊戲,甚至還能用來壓縮影片。

▲ 來源:DeepMind 官網。

AlphaGo還需靠真人來訓練,MuZero卻能自我摸索出規則

DeepMind 過去研發出的幾款人工智慧,都在各種棋類遊戲上展現出壓倒性的優勢。但不管是 AlphaGo、AlphaGo Zero 或 AlphaZero,都是基於已知規則,再加上人類資料訓練或是自我學習訓練而成。

而最新登場的 MuZero 與其他的 AI「前輩」們最大的不同在於,它在事先並未輸入任何的已知規則,在未知的動態環境下能自行摸索出規則,並作出最佳的判斷。ˋ

MuZero 的拿手範圍不只圍棋、西洋棋和將棋等棋類遊戲,其中還包含經典電腦遊戲公司雅達利(Atari)出品的 57 款遊戲,而且都拿出了亮眼的表現。

跟人類一樣的「規劃能力」 MuZero 以有限資訊做出最佳決策

2019 年 DeepMind 就曾透露過 MuZero 的存在,但直到 2020 年底才正式於《自然》期刊發表論文,詳細介紹它的能力與原理。DeepMind 表示,MuZero 最大的突破在於表現了「對未知環境的掌握能力」。

「我們只是告訴人工智慧:用你自己建構的認知,去了解這個世界怎麼運作。」曾任 AlphaGo 與 AlphaZero 首席研究科學家、現正領導 DeepMind 強化學習研究小組的 David Silver 表示,「只要內部的理解成功對上了某個現實事物,那我們就滿意了。」

▲ MuZero 不需要先備知識與規則,就能精通更多的領域。來源:DeepMind 官網。

與 AlphaGo、AlphaZero 相似,MuZero 也使用蒙地卡羅樹搜尋法(Monte Carlo tree search,MCTS),匯總神經網路的預測,並選擇適合當前環境的動作。

MCTS 是一種「最佳優先」的樹狀搜尋演算法,與傳統方法(如廣度、深度優先)相比,最佳優先搜尋利用啟發式估算法,使其在未知的搜索空間中也可以找到有效的解決方案。簡單來說,該演算法不使用學習模型,而是找出「最好的下一步是什麼」。

MCTS 的每個迴圈包括四個步驟:選擇(Selection)、擴充(Expansion)、仿真(Simulation)和反向傳播(Backpropagation)。通過重覆執行這些步驟逐步建構出樹狀圖。

 

▲ 蒙地卡羅樹搜尋法應用於 MuZero 的示意圖。來源:DeepMind 官網

更簡單地來說,MuZero 會對依照三種要素建立樹狀模型:1. 當前位置、狀況的好壞;2. 最好的下一步是什麼,3. 最後會有怎樣的結果。

DeepMind 比喻,MuZero 的運作邏輯就像是「知道雨傘能讓人不被淋濕,比對雨滴建模更有用」,它只對重要的資訊進行建模,不但讓 MuZero 不懂規則也能掌握遊戲,也讓它能保持高效率、高性能。MuZero 在棋類遊戲的性能與 AlphaZero 匹敵,在雅達利遊戲上的表現更大幅超越現有的最佳系統 DQN、R2D2 與 Agent57。

▲ 雅達利曾視為家用遊戲主機的代表。來源:Lorenzo Herrera on Unsplash

 

其實人類生活在真實世界時,也常要解決沒有規則可循、沒有指南可看的問題,但人類有規劃能力,能在混沌又複雜的世界制定出下一步該怎麼走。當你看到天空烏雲密布,於是決定攜帶雨具出門,這就是一種規劃能力,因為你預測到了可能會下雨。

David Silver 說:「這是我們第一次打造這種系統,它能建立對世界如何運作的理解,並用這種理解做複雜的規劃,例如下西洋棋。」

在下棋時,MuZero 也可以用較少的運算量,達到與 AlphaZero 同樣甚至更好的結果;在需當機立斷、可以立即做出行動的遊戲像是小精靈(Pac-Man)中,MuZero 不需要算出所有可能性才能行動,如果限制它的每個行動只能選擇 6、7 個規畫模擬,依舊能取得亮眼的成績。

 

除了下棋⋯⋯人工智慧 MuZero 還可以做什麼來降低 YouTube 成本?下集請點此接續看下去!

 

 

 

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人工智慧 AlphaFold 有望突破現有生物.醫學瓶頸

《MIT 科技評論》報導表示,DeepMind 未來希望能夠將 AlphaFold 投入疾病研究,像是瘧疾、嗜睡病、利什曼病等,這些寄生蟲引發的疾病都牽涉到許多未知的蛋白質結構;亦有傳統方法難以辨別的蛋白質,用 AlphaFold 預測可能都會特別有效,例如因不容易結晶而很難透過實驗來判斷的膜蛋白。

 

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事,談論他們如何創建出 AlphaFold。

 

蛋白質可以成為催發化學反應的酵素、抗擊疾病的抗體或是胰島素等等,美國馬里蘭大學生物科學與生物技術研究所的約翰‧莫爾特博士(John Moult)表示:「蛋白質分子哪怕是微小的重新組合排列,都會對人們的健康產生災難性的影響。因此,要了解疾病和找到新治療手段就要研究蛋白質。」

假設 AlphaFold 的預測精準度未來可以再升級,不僅可以突破現階段的醫療瓶頸,還能讓人類更能應對新病毒、新疾病,亦能加快新藥開發時程。

AlphaFold 的不足與未來展望

AlphaFold 的確可以協助預測蛋白質折疊的結構,但想準確預測,仍然有諸多限制。

中央研究院生物醫學科學研究所研究員黃明經表示,人工智慧預測的是最終蛋白質摺疊的結果,和自然界蛋白質折疊的軌跡有差異。換句話說,AlphaFold 並不是因為理解過程而解碼這個問題,是靠電腦分析大量資料的技術;AlphaFold 雖然可以預測單一蛋白質結構,但仍無法精準預測較複雜的蛋白質複合體。

故即使 AlphaFold 在 CASP14 中表現驚人,但競賽中仍有約 1/3 的蛋白質是 AlphaFold 尚無法精準預測的。

得知蛋白質的結構只是第一步,目前人工智慧還尚未能準確地預測蛋白質摺疊後的功能,亦無法完全取代傳統的實驗方法,但絕對可以協助科學家在複雜的實驗數據中縮小找尋結構的範圍,從中幫助解出困難的結構;AI 也可以透過學習到更多的結構、得到更準確的預測,所以 AI 和傳統方法絕對是相輔相成的。

未來,有更多重要的問題等著人工智慧與人類一起攜手突破。

 

 

 

 

 

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因為開發出橫掃棋壇的圍棋 AI「AlphaGo」而廣受世人所知的人工智慧實驗室 DeepMind 日前又傳出捷報──這次他們開發出名叫「AlphaFold」的 AI,解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題,以往要精確得知一個蛋白質的完整結構,往往需要數月、數年甚至數十年的實驗研究,而人工智慧竟只要花費幾小時就能完成。

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而且由於蛋白質的結構影響它的 功能,許多疾病又和蛋白質的功能有關,如果能夠解決這個難題,就表示醫療領域可以再進一大步,未來人類將能更了解包括新型冠狀肺炎等疾病,亦能加速新藥物的開發。

蛋白質折疊:生物學最大謎團之一

胺基酸是構成蛋白質的基本單位,蛋白質是由一條氨基酸鏈摺疊成特定三維結構所構成,而蛋白質的功能就取決於這個三維結構,甚至被稱為「理解生命的密碼」。這半個世紀以來,科學家一直試圖掌握不同蛋白質的形狀,希望能夠深入理解它們的作用及引起疾病的方式。然而因為氨基酸鏈摺疊的可能性太多,「蛋白質摺疊」(Protein folding)難題便成為生物學最重大的挑戰之一。

 

▲ DeepMind 上傳說明影片,解釋何謂「蛋白質折疊」。

 

自 1972 年,諾貝爾化學獎得主克里斯蒂安.安芬森(Christian Anfinsen)就表示:若要從胺基酸序列預測蛋白質架構,折疊的可能方式會多到無法估計;生物學家塞瑞斯.列文塔爾(Cyrus Levinthal)具體指出,蛋白質折疊有「10 的 300 次方」種可能方式,想靠人工計算來暴力破解,花費時間可能比宇宙存在的時間都長。

這也是為什麼 DeepMind 開發出可以預測蛋白質最終結構的 AlphaFold,會讓全世界震驚於 AI 的突破。

能預測蛋白質結構的 AI 系統「AlphaFold」

DeepMind 表示,AlphaFold 可以藉由胺基酸序列,快速且準確預測蛋白質的三維立體結構。

AlphaFold 的神經網路上添加了注意力機制(Attention Mechanism),並且用資料庫中 17 萬種已知蛋白質結構、6 千萬筆胺基酸序列來訓練,它分析目前已知蛋白質形狀後,就能預測其他蛋白質的形狀,前後只需要花費幾小時、甚至幾分鐘內的時間。

▲ AlphaFold 主要神經網絡模型架構。 圖片來源:DeepMind 官網。

 

DeepMind 團隊表示,可以將蛋白質折疊看作一個「空間圖」(spatial graph),節點表示殘基(residue),邊緣將殘基緊密連接起來。這個空間圖對於理解蛋白質內部的物理交互至關重要。

團隊使用深度學習的端對端(End-to-End)進行訓練,以理解空間圖的結構,並使用進化相關序列、多重序列比對(MSA)和氨基酸殘基的表示等方法來細空間圖。

已於 CASP 大賽中二次奪冠的 AlphaFold

從 1994 年起,John Moult 教授和 Krzysztof Fidelis 教授創立了蛋白質結構預測關鍵評估實驗(Critical Assessment of Structure Prediction,CASP)。CASP 的競賽模式為:主辦單位會選擇近期才經過實驗確認的蛋白質結構,讓參賽團隊測試自己的蛋白質結構預測方法,最後將預測結果與實驗數據進行比對。

因為嚴苛的評比規則,CASP 一直被稱為預測技術評估的「黃金標準」,CASP 也是期望能透過兩年一次的競賽,來廣邀各方投入相關研究,但都沒有找到成效顯著的方法。

直到 AlphaFold 於 2018 的 CASP13 亮相,首次參加國際比賽就已達到有史以來最高精準度,而且第二名的準確率與 AlphaFold 相差甚遠;並且,在近日舉辦的 CASP14 中,AlphaFold 更上一層樓,中位分數為 92.4(滿分100分),而在 AlphaFold 之前的參賽者,中位分數從未超過50。

「這是該研究領域激動人心的一刻。」DeepMind 聯合創始人兼執行長傑米斯‧哈薩比斯(Demis Hassabis)表示。「人工智慧今天已經足夠成熟強大,足以被應用於真正具有挑戰性的科學問題上了。」

同時他也表示,DeepMind 可能要等到明年才能公開詳細實驗內容,團隊也正在準備相關論文,以適時提交給同行進行評審。

 

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前世界冠軍與人工智慧讓西洋棋起死回生

經過雙方的合作研究,最終在 2020 年 9 月發表一篇長達98頁的論文:《使用 AlphaZero 評估遊戲平衡:探索西洋棋中的替代規則》(Assessing Game Balance with AlphaZero: Exploring Alternative Rule Sets in Chess),由 Deepmind 的 Nenad Tomasev、Ulrich Paquet、Demis Hassabis 以及克拉姆尼克共同撰寫。

在此篇論文中,團隊一共發表了九種西洋棋變體型式,AlphaZero 則負責在幾個小時內模擬出數十年遊戲會怎麼發展、探索不同規則的西洋棋具有什麼樣的可能性。有 AlphaZero 的助力,使研究團隊可以看到在不同規則下的人類玩家能開創出什麼別出心裁、出乎意料的玩法。

AlphaZero 測試出的九種西洋棋變體規則:

  1. 禁止「國王入堡」(No-castling):整個棋局都禁止使用「國王入堡」走法。這種走法讓棋國王躲進由其他棋子組成的防護後面,減少國王被威脅的機會,但也會令比賽變得沉悶。
  2. 10 步內禁止「國王入堡」(No-castling (10)):在前10步以內禁止使用「國王入堡」下法。
  3. 兵走一格(Pawn one square):兵棋(Pawn)只能前進一格。目標為增加彈性,減緩遊戲速度。
  4. 無子可動時即勝(Stalemate=win):其中一方無子可動時,即為另一方勝利(原先為平局)。
  5. 水雷(Torpedo):兵可以選擇在棋盤的任何地點走 1 或 2 格。這意味著隨時都可以使用吃過路兵(En passant)走法。
  6. 半水雷(Semi-torpedo):兵只有在第 2 或 3 線時才能移動 2 格。
  7. 兵可以後退(Pawn-back)棋子可以向後移動到一個正方形內的格上,只能返回到 2nd/7th 橫線上(此時的移動不計入「50步規則」內)。
  8. 兵可以橫走(Pawn-sideways):棋子也可以橫向移動一格。(此時的移動不計入「50步規則」內)
  9. 自己吃棋(Self-capture):可以吃自己的棋子,用自己的棋子開路。

▲ 在 AlphaZero 的幫助下,研究團隊設計出引人入勝西洋棋變體規則。(Photo by chess.com)

 

 

 

克拉姆尼克說,如果大家願意對既定規則做出一些小小的改動的話,一幅令人著迷的西洋棋新圖景就有可能展現。「人類已經玩了1500年的西洋棋了,調整規則不是什麼新鮮事,抱怨電腦讓這個遊戲變的無聊也不算新鮮。」

論文共同作者之一的 Nenad Tomasev 表示:「開發西洋棋 AI 目的一開始是想看看人工智慧能不能打敗人類。現在,像 AlphaZero 這樣的人工智慧將會跟人類一起探索西洋棋的創造性,而不是讓人類成為AI的手下敗將。」

這是 AI「獻給西洋棋界的禮物」

AlphaZero 早已展示了它無師自通、自我學習的能力,而研究團隊便物盡其用、借助它來更快地探索西洋棋的新玩法,而不是像過去人類折騰了幾十年、甚至幾個世紀,才能夠摸清楚這個複雜遊戲的美麗與缺陷。Nenad Tomasev 對此表示:「你當然不希望自己花了幾個月、甚至幾年才摸清楚這個遊戲,卻意識到『噢,不,這遊戲一點都不美。』」

同時,AlphaZero 並不會受到傳統的棋藝理論束縛,而會發展自己的直覺與策略,帶來全新的想法,顛覆了長久以來人類對這些棋藝遊戲的思考。

克拉姆尼克從他們與AI一起建立的新規則中看到了令人振奮展望,例如「可以吃自己的棋子」(self-capture)是屬於極端的新規則,克拉姆尼克說,這條規則實際上會讓棋手有更多可能,例如選擇犧牲一顆棋子來取得優勢。「總而言之,這只會讓遊戲變得更加美麗。」

AI真的會毀滅西洋棋嗎?克拉姆尼克與DeepMind告訴我們不會,並且人類可以與AI並肩作戰、開拓出更多嶄新的可能。如果沒有人工智慧的助力,或許就難以達成這個願景了。

 

 

 

 

 

 

 

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以西洋棋賽為主題的 Netflix 影集《后翼棄兵》最近大受好評,其中最刺激精彩的棋局對弈,不僅讓這齣劇高佔台灣熱門排行榜第一名,也讓原本對西洋棋不了解的觀眾產生興趣、紛紛探查起這個歷史悠久的二人對弈遊戲。而西洋棋——這個世界上最流行的遊戲之一,現在正遭受人工智慧的破壞與威脅?而前西洋棋世界冠軍又正和 AI 聯手拯救西洋棋?

 


 

▲ 現在的西洋棋比賽,贏家幾乎都是人工智慧。(Photo by Felix Mittermeier on Unsplash)

 

人工智慧與西洋棋的愛恨情仇

西洋棋在世界各地有數以百萬計的粉絲,而編寫出一個能與人類對弈的軟體程式,曾經是科學家追求的目標。

首個挑戰人類棋王的電腦系統為 1997 年 IBM 的「深藍」(Deep Blue),更成為首個在標準比賽時限內擊敗人類冠軍的電腦系統。其後依然有數次「人機大戰」,但是人類始終難以在 64 格的天地裡戰勝電腦。

人工智慧公司 DeepMind 的 AlphaZero 登場時,AI 只是憑藉自我對弈的不斷學習,在完全沒有輸入人類的棋譜、沒有特別設計的專用計算程式的情況下,就已經征服西洋棋、將棋、圍棋等最複雜的棋類遊戲,打敗這些領域中最頂尖的人類玩家了。

在科學家們將 AlphaZero 稱為「深度學習 AI 的終極解答」、欣喜於人工智慧技術的快速進步時,另一方面也有人開始擔憂 AI 正在毀滅這些棋類遊戲——因為棋手們開始死記硬背 AI 的下棋手法來擊敗對手,讓棋類遊戲失去了原先的美麗。

前西洋棋世界冠軍克拉姆尼克就是憂心忡忡的其中一人。不過,他現正與開發 AlphaZero 的DeepMind團隊合作,嘗試開發出西洋棋的若干變種形式,試圖找回棋類遊戲的迷人風采。

64 個方格構成無限可能的世界

▲ 西洋棋下棋示意圖(Photo by JESHOOTS.COM on Unsplash)

 

曾為世界冠軍多年的俄羅斯職業棋手弗拉基米爾.克拉姆尼克(Vladimir Kramnik)認為,西洋棋也是一門美麗的藝術。思維在棋盤上彼此碰撞,優雅而又複雜的挑釁、反擊、你來我往——「這是一種創造。」克拉姆尼克這樣表示。

克拉姆尼克熱愛西洋棋,他於 2000 年至 2007 年間坐擁世界西洋棋冠軍的寶座,在國際西洋棋奧林匹克上獲得了三枚團體金牌和三枚個人獎牌。儘管如此,克拉姆尼克依然還是決定退休。他於去年宣布退出西洋棋比賽,表示自己心愛的棋類遊戲變得越來越缺乏創造力了。

他認為部分原因仍需歸咎於科技,因為電腦欠缺靈魂的計算,打造出一個龐大的開局、進攻和防守的下法資料庫,人類選手便紛紛開始死記硬背這些下法。「即使是在最頂級的比賽當中,常有將近一半、甚至是整場比賽的下法都是靠記憶走完的。你甚至都沒有自己的下法,全都是電腦的下法。」

即使對現狀感到憂慮,但克拉姆尼克並未因此放棄希望。他設想了幾種讓西洋棋革新的方變體規則,並與「敵人」──也就是開發出 AlphaZero 的 DeepMind 團隊合作,讓研究人員向這個超人玩家 AlphaZero 發起挑戰,看後者能不能學習選擇出來的九種西洋棋的變體,進而讓棋手進入到富有創新、創造力的新模式。

 

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