1樓:敞亮還敦厚的行家
當2016年3月,阿爾法狗以4:1的大比分戰勝了圍棋世界冠軍、職業九段的李世石時,其實就已經宣告了人類在棋牌領域的失敗。因為阿爾法狗的學習速度遠遠超過人類的思考發展速度,並且在那一局梁桐的失利,讓阿爾法狗研發團隊發現了它殲告的一些邏輯bug,並進行了重新修復與完善。
我認為去年直接讓柯潔對戰阿爾法狗,還有可能獲勝,今年可能性就已大大降低。人類只是希望這一次能夠戰勝阿爾法狗,讓我們撈回點面子罷了。 <
但是,現實還是太過殘酷,不僅首輪失利,並且最終以3:0落敗。其實,我覺得這沒有什麼丟臉的或者失望的,正如阿爾法狗的設計團隊,哈薩比斯在賽前演講中說的那樣,他並不同意這是人機大賽,而是人利用電腦發現新的知識。
無論結果如何,最終勝利都屬於人類。我認為,這個阿爾法狗即使設計的再聰明,它仍然目前還是機器,這時候的比較就像用汽車和人類比賽速度競技一樣,被機器打敗並不丟人,我們只要能控制機器,利用機器就好了,其實人類從發展以來不就是不斷被自己馴化、發明創造的東西超越的過程嗎?
由此來看,說人工智慧是圍棋的上帝,這不就相當於是說,在速度競技上先是馬匹是競技的上帝,有了汽車之後,汽車是競技的上帝,現在高鐵是競技的上帝?這種說法豈不是非常的搞笑嗎?所以我認為人工智慧不是圍棋的上帝,它只是我們在圍棋領域探索與深入發展的工具,與我們駕車出行沒有任何本質的區別。
只是,現在人工智慧表現出一定的學習總結能力讓我們感到吃驚罷了。我認為,隨著科技的發展,解決某些問題並非我們智慧人類的獨有特權,我們可以設計出更好的工具,像阿爾法狗一樣的智慧型機器幫我們從氏渣明一些反覆思考的事務中解放出來,從事頂層的邏輯設計與思考,這才是人類不斷發展與前進的目標。
另外,現在有人工智慧的阿爾法狗獲取了勝利。誰能知道未來會不會有新的更好的技術模式來設計機器的思考學習能力,讓它碾壓現在不可一世的阿爾法狗呢?因此,無論機器的何種能力超越人類,只要我們始終能夠做好預防控制,讓機器的技能更好的為我們服務,那麼我們就永遠是所有機器,所有領域的真正的上帝!
2樓:夏娃視聽
alphago贏得首輪勝利,就算alphago贏得所有的比賽,我也不認為人工智慧真的會是圍棋的上帝,畢竟這個alphago是人工智慧,這說明什麼,這說明alphago是人類智橡畢遊慧的結晶,也是人類製造出來的。
只是alphago的程式套比人類的大腦要厲害一下,alphago把人類所能想到的梁銷一切智慧都集中在一起,把人類圍棋高手的技術融合在一起,可以說見招拆招,數廳只要有招就能去解,除非你智高一籌,在思維上比alphago快乙個節拍,才有可能贏得alphago,否則真的很難贏下alphago的。
上帝是萬能的,alphago不是萬能的,他的萬能只是暫時的,他的萬能是人類操作的,是存在可能輸掉比賽的可能的。
後alphago時代嶄露頭角的圍棋al都有什麼?
3樓:旅遊小幫手一齊
絕藝,星陣,鳳凰。
阿爾法圍棋(alphago)是第乙個擊敗人類職業圍棋選手、第乙個戰勝圍棋世界冠軍的人工智慧機器人,由谷歌(google)旗下deepmind公司戴密斯·哈薩比斯領銜的團隊開發。其主要工作原理是「深度學習」。
2017年5月27日,在柯潔與簡絕阿爾法圍棋的人機大戰之後,阿爾法圍棋團隊宣佈阿爾法圍棋將不再參加圍棋比賽。2017年10月18日,deepmind團隊公佈了最強版阿爾法圍棋,代號alphago zero。
操作過程。阿爾法圍棋(alphago)為了應對圍棋的複雜性,結合了監督學習和強化學習的優勢。它通過訓練形成乙個策略網路(policy network),將棋盤上的局勢作為輸入資訊,並對所有可行的核咐掘落子位置生成乙個概率分佈。
然後,訓練出乙個價值網路(value network)對自我對弈進行**,以 -1(對手的絕對勝利)到1(alphago的絕對勝利)的標準,**所有可行落子位置的結果。這兩個網路自身都十分強大,而阿爾法圍棋將這兩種網路整合進基於概率的蒙特卡羅樹搜尋(mcts)中,實現了它真正的優勢。新版的阿爾法圍棋產生大量自我對弈棋局,為下一代版本提供了訓練資料,此過程迴圈往復。
在獲取棋局資訊後,阿爾法圍棋會根據策略網路(policy network)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。在分配的搜尋時間結束時,模擬過程中被系統最頻繁考察的位置將成為阿爾法圍棋的最終選擇。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,阿爾法圍棋的搜尋演算法就能在其計算能力之上改核加入近似人類的直覺判斷。
擁抱人工智慧第三次浪潮:alphago是如何戰勝人類棋手的?
4樓:琚豔齊
alphago 是由 google deepmind 開發的一款能夠下圍棋的人工智慧電腦程式。它在 2016 年以 4 : 1 的成績戰勝了世界頂級棋手李世石,引領了人工智慧的第三次浪潮。
alphago 可以戰勝人類棋手主要歸功於以下兩點:
深度神經讓蔽網路學習: alphago 首先通過大量的圍棋資料和如慶人類棋譜進行學習,形成自己的圍棋知識庫。它使用了深度神經網路的演算法,自動學習感知棋局的特徵,並且通過強化學習演算法,自我完善,不斷優化自身的決策策略。
蒙特卡羅樹搜尋演算法: alphago 在進行下棋決策時,採用了蒙特卡羅樹搜尋演算法。簡單來說,就是對目前的棋局進行大量的模擬和嘗試,並且根據已經學習到的知識和策略進行決策選擇。
這個過程重複進行,直到得到最優解。這種方法可以避免遇到侷限性很高的固定模式,同時也充分渣滑握考慮了要與對手的下棋思維彼此博弈的策略。
當然,alphago的勝利其實也代表了人工智慧技術的一種里程碑式的突破,為人工智慧的發闢了新的境界。
alphago的勝利=人工智慧已經超越人類了?
5樓:中公教育it培訓優就業
說到深度學習,大家第乙個想到的肯定是alphago,通過一次又一次的學習、更新演算法,最終在人機大戰中打敗圍棋大師李世石。那麼alphago的勝利真的意味著人工智慧已經超越人類了嗎?
答案是否定的。雖然我們看到了alphago連連擊敗李世石,然而,alphago只不過是在模擬專業圍棋選手的走子方案,而且這種模擬依賴於歷史比賽的記錄。
alphago在演算法層面上並沒有太多新的東西,主要是通過把已有的技術整合在一起,並利用大量的訓練資料和計算資源來提高準確性。歸根結底,強大的計算平臺和工程能力是核心。
深度學習作為人工智慧領域的乙個應用分支,不管是從市面上公司的數量還是投資人投資喜好的角度來說,都是乙個重要應用領域。目前深度學習在影象識別和語音識別上得到了不錯的發展,也有不少專家非常看好在自然語言處理上的發展,比如智慧型助手等。
6樓:秦楠說就業
alpha go真的贏了人類嗎?看看中科院專家怎麼說。
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