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Nature 今天上線的這篇重磅論文，詳細(xì)介紹了谷歌 DeepMind 團(tuán)隊(duì)最新的研究成果。人工智能的一項(xiàng)重要目標(biāo)，是在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的前提下，通過完全的自學(xué)，在極具挑戰(zhàn)的領(lǐng)域，達(dá)到超人的境地。

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2017 人工智能到底有多火

01人工智能從 0 到 1, 無師自通完爆阿法狗 100-0

去年，有個(gè)小孩讀遍人世所有的棋譜，辛勤打譜，苦思冥想，棋藝精進(jìn)，4-1 打敗世界冠軍李世石，從此人間無敵手。他的名字叫阿法狗。

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今年，他的弟弟只靠一副棋盤和黑白兩子，沒看過一個(gè)棋譜，也沒有一個(gè)人指點(diǎn)，從零開始，自?shī)首詷罚约簠⑽颍?00-0 打敗哥哥阿法狗。他的名字叫阿法元。

阿爾法元的最大亮點(diǎn)，在于無需任何人類指導(dǎo)，通過全新的強(qiáng)化學(xué)習(xí)方式自己成為自己的老師，在圍棋這一最具挑戰(zhàn)性的領(lǐng)域達(dá)到超過人類的精通程度。

自學(xué) 3 天，就打敗了舊版 AlphaGo

人類其實(shí)把阿法狗教壞了! 新一代的阿法元(AlphaGo Zero)，完全從零開始，不需要任何歷史棋譜的指引，更不需要參考人類任何的先驗(yàn)知識(shí)，完全靠自己一個(gè)人強(qiáng)化學(xué)習(xí)(reinforcement learning)和參悟，棋藝增長(zhǎng)遠(yuǎn)超阿法狗，百戰(zhàn)百勝，以 100-0 擊潰阿法狗。

達(dá)到這樣一個(gè)水準(zhǔn)，阿法元只需要在 4 個(gè) TPU 上，花三天時(shí)間，自己左右互搏 490 萬棋局。而它的哥哥阿法狗，需要在 48 個(gè) TPU 上，花幾個(gè)月的時(shí)間，學(xué)習(xí)三千萬棋局，才打敗人類。

AlphaGo Zero 與此前版本有明顯差別：

AlphaGo-Zero 的訓(xùn)練時(shí)間軸

• AlphaGo Zero 僅用棋盤上的黑白子作為輸入，而前代則包括了小部分人工設(shè)計(jì)的特征輸入。
• AlphaGo Zero 僅用了單一的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在此前的版本中，AlphaGo 用到了“策略網(wǎng)絡(luò)”來選擇下一步棋的走法，以及使用“價(jià)值網(wǎng)絡(luò)”來預(yù)測(cè)每一步棋后的贏家。而在新的版本中，這兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)合二為一，從而讓它能得到更高效的訓(xùn)練和評(píng)估。
• AlphaGo Zero 并不使用快速、隨機(jī)的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo 用的是快速走子方法，來預(yù)測(cè)哪個(gè)玩家會(huì)從當(dāng)前的局面中贏得比賽。相反，新版本它依靠高質(zhì)量的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來評(píng)估下棋的局勢(shì)。

人工智能的一項(xiàng)重要目標(biāo)，是在沒有任何先驗(yàn)知識(shí)的前提下，通過完全的自學(xué)，在極具挑戰(zhàn)的領(lǐng)域，達(dá)到超人的境地。零基礎(chǔ)之上，進(jìn)而自我訓(xùn)練，實(shí)現(xiàn)超越。

通過數(shù)百萬次自我對(duì)弈，AlphaGo Zero 從零開始掌握了圍棋，在短短幾天內(nèi)就積累起了人類幾千年才有的知識(shí)。但它也發(fā)現(xiàn)了新的知識(shí)，發(fā)展出打破常規(guī)的策略和新招，與 AlphaGo 在對(duì)戰(zhàn)李世石和柯潔時(shí)創(chuàng)造的那些交相輝映，卻又更勝一籌。

這些創(chuàng)造性的時(shí)刻給了我們信心：人工智能會(huì)成為人類智慧的增強(qiáng)器，幫助我們解決人類正在面臨的一些嚴(yán)峻挑戰(zhàn) 。

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盡管才剛剛發(fā)展起來，AlphaGo Zero 已經(jīng)走出了通向上述目標(biāo)的關(guān)鍵一步。對(duì)于希望利用人工智能推動(dòng)人類社會(huì)進(jìn)步為使命的 DeepMind 來說，圍棋并不是 AlphaGo 的終極奧義，他們的目標(biāo)始終是要利用 AlphaGo 打造通用的、探索宇宙的終極工具。

AlphaGo Zero 的提升，讓人們看到了利用人工智能技術(shù)改變?nèi)祟惷\(yùn)的突破性機(jī)會(huì)。人工智能未來的發(fā)展，碼農(nóng)或?qū)⒋笈I(yè)，程序員將成為"馴獸師"。

02人工智能系統(tǒng)完爆程序員實(shí)現(xiàn)真正自主編程

讓 AI 自動(dòng)編程是人工智能領(lǐng)域長(zhǎng)久以來的夢(mèng)想之一。不久前，來自彭博和英特爾實(shí)驗(yàn)室的兩位研究人員，號(hào)稱實(shí)現(xiàn)了首個(gè)能夠自動(dòng)生成完整軟件程序的 AI 系統(tǒng)“AI Programmer”。

這個(gè)“AI 程序員”利用遺傳算法和圖靈完備語(yǔ)言，開發(fā)的程序理論上能夠完成任何類型的任務(wù)，AI 自動(dòng)編程的時(shí)代，大幕已開。

這個(gè)首個(gè)能夠自動(dòng)生成完整軟件程序的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)系統(tǒng)，全程只需最低限度的人類參與。以遺傳算法(GA)為核心，加上緊密約束的編程語(yǔ)言，將其 ML 搜索空間的開銷降到最低。

AI Programmer 的軟件架構(gòu)

從圖中可見，由人類驅(qū)動(dòng)的部分非常少，只需要在開始輸入指令，最后接收適用于某項(xiàng)任務(wù)的函數(shù)即可，剩下部分全部由機(jī)器完成。

AI Programmer 的新穎部分源于：

• 獨(dú)特的系統(tǒng)設(shè)計(jì)，包括用于效率和安全性的嵌入式手工解釋器(hand-crafted interpreter)。
• 對(duì)遺傳算法的增強(qiáng)，納入了指令基因(instruction-gene)隨機(jī)化綁定，以及編程語(yǔ)言特定的基因組構(gòu)建及消除技術(shù)。

目前這個(gè)方面的成果還非常有限，比如讓 AI 自動(dòng)補(bǔ)完編程語(yǔ)言，或者執(zhí)行簡(jiǎn)單的加法程序。

研究人員表示，他們用這個(gè)系統(tǒng)證明了長(zhǎng)久以來的假設(shè)，那就是功能完備的程序確實(shí)能夠被自動(dòng)生成。

具體到這項(xiàng)工作，AI Programmer 利用機(jī)器學(xué)習(xí)中的遺傳算法，模擬復(fù)雜的指令。雖然現(xiàn)在 AI Programmer 生成的程序，復(fù)雜程度與人類新手程序員編寫的結(jié)果相當(dāng)。但研究人員認(rèn)為，AI Programmer 編寫的程序完全可以超越傳統(tǒng)范疇，不受人類時(shí)間和智慧的局限。

AI 編寫的程序只是在測(cè)試復(fù)雜度和計(jì)算資源之間找到了最適合的點(diǎn)。換句話說，可能性無限。

研究人員還表示，我們需要重新思考，設(shè)計(jì)新的、面向機(jī)器的編程語(yǔ)言，因?yàn)楫?dāng)前的編程語(yǔ)言是面向人類的，不適用于基于 ML 的編程。“在考慮ML驅(qū)動(dòng)程序生成的未來時(shí)，我們需要放棄和重新考慮典型程序語(yǔ)言創(chuàng)建的方法。”

研究人員表示，只有這樣做，我們才能開始設(shè)想一個(gè)由 AI 系統(tǒng)驅(qū)動(dòng)，以人類創(chuàng)造力和設(shè)計(jì)為指導(dǎo)的計(jì)算機(jī)軟件開發(fā)的新未來。

GitHub 2017 年度報(bào)告見證人工智能有多火

GitHub Universe 是 GitHub 的年度盛會(huì)，今年 10 月10-12 日，GitHub Universe 大會(huì)在舊金山召開。同時(shí)，GitHub 也在其官網(wǎng)發(fā)布了 2017 年年度數(shù)據(jù)報(bào)告 —— GitHub Octoverse 報(bào)告。

報(bào)告顯示，2017 年 GitHub 社區(qū)共匯集了 2400 萬開發(fā)人員，150 萬個(gè)組織和企業(yè)，6700 萬個(gè)存儲(chǔ)庫(kù)，其中有 2500 萬個(gè)公共存儲(chǔ)庫(kù)，用戶遍布世界 200 多個(gè)國(guó)家，“全球最大的同性交友網(wǎng)站”實(shí)至名歸啊!

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GitHub 每年都會(huì)在年度盛會(huì)中推出數(shù)據(jù)報(bào)告，其中列出了一些年度的數(shù)據(jù)，包括其網(wǎng)站中最受歡迎的編程語(yǔ)言、開源項(xiàng)目等。今年的數(shù)據(jù)更是讓人眼前一亮，Python 這匹編程語(yǔ)言中的黑馬，勢(shì)不可擋!

01.終結(jié)語(yǔ)言之爭(zhēng)，GitHub 得分最高的語(yǔ)言

編程語(yǔ)言之間的戰(zhàn)爭(zhēng)是一場(chǎng)持久戰(zhàn)，程序員們雖然對(duì)于這樣的內(nèi)容有些審美疲勞了，但是每次看到還是瘋狂的為自己的應(yīng)用打 Call。而 GitHub 作為一個(gè)豐富的資源庫(kù)，其中包含有337種獨(dú)特的編程語(yǔ)言開發(fā)的開源項(xiàng)目。

那么，在 GitHub 中哪種語(yǔ)言可以封王呢?JavaScript，你想到了嗎?JavaScript 這一年在 GitHub 中共獲得 230 萬 pull request，比第二名 Python 多了兩倍還不止。

Python 今年的請(qǐng)求比去年增加了 40%，成功擠掉 Java 上升為第二位。Typescript 也是今年的黑馬語(yǔ)言，它在 GitHub 上的 pull request 比去年多了四倍。

2017 GitHub 上最受歡迎的前 15 門語(yǔ)言

排名前十五的語(yǔ)言(按先后順序)：

• JavaScript
• Python
• Java
• Ruby
• PHP
• C++
• CSS
• C#
• Go
• C
• TypeScript
• Shell
• Swift
• Scala
• Objective-C

從 2017 GitHub 上最受歡迎的前 15 門語(yǔ)言可以看出：JavaScript 穩(wěn)居第一， 遙遙領(lǐng)先于第二名 Python，這可能和 GitHub 上關(guān)于 Web 前端的項(xiàng)目、開發(fā)者的數(shù)量龐大有一定關(guān)系。

值得注意的是：Python 已代替 Java 從去年的第三突進(jìn)了第二，相比去年它新增了 40% 的 PR 數(shù)。

近幾年 Python 的增長(zhǎng)勢(shì)頭一直非常迅猛，Python 雖然是腳本語(yǔ)言，但容易學(xué)，同時(shí)，Python 有非常多優(yōu)秀的深度學(xué)習(xí)庫(kù)可用，現(xiàn)在大部分深度學(xué)習(xí)框架都支持 Python。所以，Python 作為 AI 時(shí)代頭牌語(yǔ)言的位置基本確立。

再來看看 Java，Java 則被擠到第三位，不過 Java 9 剛發(fā)布不久，而且它的模塊化特性深受開發(fā)者喜愛，霸主地位還是很難撼動(dòng)的。

同時(shí)，我們注意到 Objective-C 排行下降，從中可以看出移動(dòng)開發(fā)的熱度在減退。今年提交的 PR 甚至比去年還少不少，而 OC 是 iOS 開發(fā)的最主要語(yǔ)言，再聯(lián)想到 Java 排名的下降，可以看出，移動(dòng)開發(fā)的火熱度在下降，而且今年可能是首次下降。

究其本質(zhì)原因是，智能手機(jī)已經(jīng)越來越普及，當(dāng)你身邊的爺爺奶奶都擁有一部智能手機(jī)的時(shí)候，那只能說明，智能手機(jī)的市場(chǎng)份額已基本到頭了。

再加上現(xiàn)在流量基本被一些頭部的大廠占領(lǐng)，移動(dòng)時(shí)代的流量獲取越來越難，移動(dòng)創(chuàng)業(yè)也就越來越難，自然移動(dòng)開發(fā)的市場(chǎng)需求沒法再持續(xù)增長(zhǎng)了。

不過，移動(dòng)開發(fā)市場(chǎng)沒那么火熱是事實(shí)，但并不意味著移動(dòng)開發(fā)找不到工作，現(xiàn)在穩(wěn)定發(fā)展的公司移動(dòng)開發(fā)崗位是不可或缺的，缺的是真正有能力的人才。

所以，如果你已經(jīng)在從事移動(dòng)開發(fā)，不必過多焦慮，專注提升自身技術(shù)才是王道，而如果你是想學(xué)習(xí)編程轉(zhuǎn)行的，那么現(xiàn)如今不建議再?gòu)?0 學(xué)習(xí)移動(dòng)開發(fā)了。

02.2017年誰(shuí)是最贊的開源者?誰(shuí)是最棒的開源項(xiàng)目?

GitHub 自 2007 年成立，如今已經(jīng)十年了，如今已經(jīng)是全球影響力最大、最權(quán)威的開源社區(qū)了，每年都有大量的企業(yè)和個(gè)人將自己的項(xiàng)目開源到這里進(jìn)行交流學(xué)習(xí)。

那么今年哪些項(xiàng)目最具價(jià)值?哪些項(xiàng)目獲得了程序員的廣泛討論?哪些項(xiàng)目又收集到了最全的資料呢?

被 fork 最多的前十個(gè)項(xiàng)目

TensorFlow 當(dāng)選第一，TensorFlow 是谷歌的第二代機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，這也反映了越來越多的人對(duì)人工智能感興趣，并且正在學(xué)習(xí)準(zhǔn)備投入到機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)中。

也側(cè)面說明了，現(xiàn)如今，很多開發(fā)者還是積極擁抱未來的，因?yàn)殚_源社區(qū)，讓我們的心態(tài)更加開放，也讓我們接受、了解、學(xué)習(xí)新事物的成本低了太多。經(jīng)歷了被稱為“人工智能元年”的 2016 年，人工智能在 2017 年也迎來了更大的發(fā)展。

貢獻(xiàn)者最多的前十個(gè)項(xiàng)目

review 最多的前十個(gè)項(xiàng)目

discuss 最多的前十個(gè)項(xiàng)目

上面四個(gè)排行榜，TensorFlow 在其中三個(gè)都留下了自己的名字，再一次證明人工智能火熱的同時(shí)，也從側(cè)面反映了越來越多的開發(fā)者對(duì)未來人工智能的發(fā)展充滿信心。

03.2017 年，GitHub 的參與人群出現(xiàn)了新變化

與 2016 年相比，2017 年 GitHub 有了更多的參與者。這些貢獻(xiàn)者中接近半數(shù)是學(xué)生，28% 是專業(yè)人士，22% 是編程愛好者。在經(jīng)驗(yàn)方面，只有 10% 的程序員是有經(jīng)驗(yàn)的，其中有 45% 的程序員是完全新手。

GitHub 參與人群變化

毫無疑問，開發(fā)人員永遠(yuǎn)都是 GitHub 的核心。2017 年 4 月，GitHub 擴(kuò)展了其開發(fā)者計(jì)劃，其中 GitHub 的開發(fā)人員以及付費(fèi)用戶的開發(fā)人員都包括在內(nèi)。這個(gè)計(jì)劃也使得 GitHub 上的開發(fā)人員大漲。

03.2017年 machine-learning 是最被廣泛使用的標(biāo)簽

2017 年 GitHub 增加了一個(gè)新功能"主題-存儲(chǔ)庫(kù)標(biāo)簽"，支持用戶通過技術(shù)、行業(yè)等等搜索項(xiàng)目，那么經(jīng)過一年的運(yùn)營(yíng)，哪些標(biāo)簽成為了 2017 年的主旋律標(biāo)簽?zāi)?

毫無疑問，游戲是 2017 年的大熱門，從全民王者榮耀就可見一斑，但"游戲"并不是天下無敵的，至少機(jī)器學(xué)習(xí)就可以和它平分秋色。

被使用最廣的標(biāo)簽

以下為標(biāo)簽詳情：

● machine-learning：https://github.com/topics/machine-learning

● game：https://github.com/topics/game

● iOS：https://github.com/topics/ios

● API：https://github.com/topics/api

● blog：https://github.com/topics/blog

● website：https://github.com/topics/website

● deep-learning：https://github.com/topics/deep-learning

● library：https://github.com/topics/library

● arduino：https://github.com/topics/arduino

● plugin：https://github.com/topics/plugin

● database：https://github.com/topics/database

● bot：https://github.com/topics/bot

整體數(shù)據(jù)概述：

• 2400 萬用戶
• 150 萬組織
• 6700 萬 Repostitories
• 130 萬學(xué)生開發(fā)者
• 用戶橫跨 200 個(gè)國(guó)家
• 四分之一的 GitHub 企業(yè)賬戶來自美國(guó)以外的國(guó)家
• 自 2016 年 9 月，公開發(fā)表 10 億 Commit
• 自 2016 年 9 月，2530 萬活躍項(xiàng)目
• 自 2016 年 9 月，1250 萬活躍 Issue
• 自 2016 年 9 月，新增 670 萬開發(fā)者
• 自 2016 年 9 月，新增 45.1 萬個(gè)組織入駐 GitHub
• 自 2016 年 9 月，120 萬人提交了他們的第一個(gè) Pull Request
• 自 2016 年 9 月，410 萬人創(chuàng)建了他們的第一個(gè) Repo
• 自 2016 年 9 月，130 萬新 Pull Request ，包括 Linus Torvald 的第一個(gè) GitHub Pull Request：https://github.com/Subsurface-divelog/subsurface/pull/155
• 合并了 100,000,000 次 Pull Request
• 關(guān)閉了 68,800,000 個(gè) Issue
• 62.4 萬 Pull Request 被 review
• 140 萬人在他人的 Issue 下討論
• Emoji 表情在 GitHub 上被用得很多
• 19.1 萬人 star 或 fork 了項(xiàng)目但沒有提交代碼
• 不包括框架和語(yǔ)言，下面的標(biāo)簽被使用得最多
• machine-learning
• game
• iOS
• API
• blog
• website
• deep-learning
• library
• arduino
• plugin
• database
• bot

最后點(diǎn)有趣的，emoji 表情排行榜，妥妥的排行第一，看來程序員很喜歡相互點(diǎn)贊的呢。

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隨著社區(qū)的不斷發(fā)展，開源項(xiàng)目的不斷增長(zhǎng)，GitHub 的報(bào)告對(duì)于我們對(duì)未來的技術(shù)趨勢(shì)判斷有很大的參考意義。

互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)最怕的是固步自封，不與時(shí)俱進(jìn)，做技術(shù)的一樣，我們要時(shí)刻更新自己，不人云亦云，但是要擁抱變化，只有這樣，我們才能在時(shí)代的潮流中立于不敗。

最后，感謝 GitHub，感謝開源精神，讓我們做技術(shù)的可以與全世界接軌，更改變了我們學(xué)習(xí)新事物的方式。感興趣的不妨點(diǎn)擊“閱讀原文”查看完整報(bào)告。