当前位置: 首页 > 运动场馆

谷歌程序战胜围棋冠军 并非计算机打败了人类

发布日期:2019-07-14 19:01:25 | 编辑:有氧运动网| 阅读次数:

高龙

[编者按]软件和微电子毕业的北京大学工学院的研究生,业余5段去,去,现在从事网络教育发展项目。

“珍珠港遭到空袭!这不是演习!这不是演习!这不是演习!“

- 2016年1月28日上午

从昨晚开始,船上19的航点,声称一定的AI击败范二段快乐,论文已被登上自然新闻刷爆了我的朋友圈。起初,就像以前的“大新闻”,因为每个人都认为是标题党,甚至有些业余7段也检查了他的论文尚未通过审查性质。

随着时间的推移,越来越多的近距离详细新闻,人们开始相信消息的真实性。各种微信群,围棋的朋友圈都在不断争论的圈子,我相信会有越来越多的人,人谁也不相信固执己见。

最后,接近凌晨两点,而最近的一份报告来了,这还附带了棋:“面对谷歌转到AI,最后人类智力骄傲的是即将崩溃 。“(尽管这个消息是真实的,但有点标题党的嫌疑),在这一点上,几乎所有人都看到了棋认为:人工智能AlphaGo,实现了里程碑式一步。

首先,客观上一定的水平的进步实现AlphaGo

从昨晚开始,超过范二段板首批19客场胜利,声称一定的AI点快乐,论文已被登上自然新闻刷爆了我的朋友圈。起初,就像以前的“大新闻”,因为每个人都认为是标题党,甚至有些业余7段也检查了他的论文尚未通过审查性质。

随着时间的推移,越来越多的近距离详细新闻,人们开始相信消息的真实性。

各种微信群,围棋圈的朋友圈都在不断的争论,我相信越来越多的人,人们不相信自以为是谁。

\

最后,接近凌晨两点,而最近的一份报告来了,这还带有棋:过去,最强的国际象棋AI,大致CrazyStone,禅和几个银星围棋。

而AlphaGo做出比在程序(无银星围棋)4分的情况多了一些,它取得了约80%胜率。据此,我们可以基本确定的人工智能自己的水平一下子提高五个子上限。

樊麾二段,著名的欧洲冠军,虽然,但实际上圈内人人都知道他是个中国旅游欧洲教学职业球员。

虽然远离东亚的专业线,但水平仍然是教师范毫无疑问,他仍然拥有一支专业水平(虽然更弱的工作),6比他更于一般工业。

AlphaGo 5在比赛进行到范老师:0(国际象棋已经可见),加上一个非正式的比赛,以总比分说8:2(确认),再加上国际象棋在AlphaGo表现出惊人的表现,我们可以我们认为,人工水平随身情报已经进入了专业门。

(最新消息:据一些顶级球员的国际象棋的鉴定,该水平应在业余段6 AlphaGo强孰弱的职业之间,和顶部之间的缝隙大约有一个先来,首先从人类两个)

\

多说明白点,与蒙特卡罗算法的帮助下,AI之前已经取得了革命性的进步,打败绝大多数的人类,但人类可以克服这些AI的数量可能仍然水平近百万。

而且,由于AlphaGo今日(其实已经是三个月前),可以击败AI在旅途中板的人的数量可能不到一千。

根据Facebook的人工智能研究所的田源董老师说,这个消息应该有相关的研究界已经不是什么新闻。

昨天,连扎克伯格突然声援他们的团队在Facebook上,还记得因为球队知道在谷歌一天即将公示的结果,所以我想占据舆论的位置。

(参与研究团队Facebook的田老师,谷歌现在是最大的竞争对手,田老师应该是他们使用的是不一样的,虽然他们落后的方法,但我也很期待他们的进步在接下来的步骤)

总之,从这一事实似乎这不是演习已经是显而易见的事实。

再谈谈人工智能他个人的事情不求甚解。

蒙特卡罗算法后,我看到了一个新的天地

近年来,尽管蒙特卡罗算法的帮助下,AI达到实现可以击败大多数人的水平(中度业余第5款)一个革命性的进步,但与对摩尔定律的终点移动,计算机硬件发展的步伐旧路暂时不能按以前的速度爆下去,我们认为,单纯的蒙特卡洛算法无法帮助克服人类AI。

基于个人的理解,我还以为过程中变为分为四个步骤进化:国际象棋知识→→→法官计算感。

大约一年前,我是七和李喆对这一问题进行简短的讨论,那么我认为蒙特卡洛算法的成功主要是建立一个“棋感”为人工智能,人工智能和过去只在“常识‘和'计算”有着天然的优势。

蒙特卡洛算法之前,虽然具有强大计算能力的计算机可以积累很多的“常识”,但由于缺乏“棋感”的AI不能有效筛选计算的方向,不禁但最终降级蛮力搜索。

虽然你可以搜索和蛮力实现“计算”,甚至很多其他游戏的高级别已经击败了人工智能在一定程度上这部分,但是由于去过于复杂和摩尔定律的限制,在年底计算机的发展前景,仍不能走到这一步,让人工智能战胜人类。

(注:图为计算机下棋落子眼中的想法,下图为计算机围棋落子目光从谷歌deepmind官方网站AlphaGo想法|谷歌DeepMind)

蒙特卡罗算法的出现,具有大储量象棋游戏的,通过赢得下一个点作为计算方向的概率来判断,计算效率大大提高,所以AI的水平才得以实现的革命性进步。

这一次AlphaGo,利用神经网络和蒙特卡罗树搜索到深度的方法。

基于自然纸已经可以看到(可见雷锋网的文章:“谷歌人工智能围棋击败欧洲冠军,AlphaGo到底怎么做?“),研究人员补充AlphaGo深度在两个神经网络,以价值网络来评估大量选定点,并以政策网络选择落子,并开发新的算法,蒙特卡罗算法和多两个神经网络相结合。

(注:在图表上AlphaGo所使用的神经网络的示意性结构,从原来的纸)

在这个组合中,注册成立了研究人员监督学习和深度学习国际象棋的AI大量积累的参考人的专业游戏从实施培训和提高AI围棋实力。

蒙特卡罗算法后,我看到了一个新的天地。这种组合和新的想法,让人感到无限的发展前景。

最后说说,我认为我们应该保持的态度。

如何处理与人工智能?

在这里,首先我想引用李喆早上七点地说:

“我们是来两次,结不管你是否愿意,这是一个需要接受的事实。免工具的善良与邪恶,善良与邪恶的人。在通向未来之路在哪里,将决定我们自己。“

从清晨至上午,在评论部分朋友圈一直争论不休,甚至一个世界冠军一直说“不相信”,毕竟,在没有钉板见过的,在感情上他们也不愿意相信。直到另外两个一线球员告诉他,你已经可以看到棋牌。

与此事件面前,接下来将会有很多打破各种姿势的新闻报道和讨论。

我们想知道:

一。 AI确实取得了很大的进步。

进度可能是革命性的,在AI的结果已经宣布这个消息是不是一个“标题党”。

二。 人工智能一直没有战胜人类(所谓的“人类最后的骄傲秋天”的“标题党”)。

但是,在这个方向上迈出了一大步,但在很多人的情况下,是不是AI的蒙特卡洛后的进一步发展持乐观态度,来了个突然袭击(谷歌的研究从一开始产生结果,然后释放,一直保持一个大的新闻真的可以能够憋了这么久)。

三。 人工智能克服了时间的人的时候,你可能要考虑比许多人要早得多。

之后不是之前预期的生物计算机或量子计算机的出现,甚至之后的新材料来代替硅晶片,有可能在这个时代有过。也许5年后,也许二十年后,甚至十年后。

开始小个小时,我迷恋许峰雄教授和研究成果为计算机象棋程序,一直追查到97年,“深蓝”击败卡斯帕罗夫。(也就是说,在那之后,我转过身来,国际象棋从转到。)

(注:上图为第一台计算机击败人类的国际象棋程序“深蓝之父” - 许峰雄)

从高中到大学,我一直追求一种动态教授许,他着书立说各种文章,他写道,“”深蓝“秘密”轮到我都烂了,我甚至在高中一直想为未来的发展方向这项研究是由研究。

许教授离开后,IBM,准备去亚洲,声称IAS致力于计算机去挑战最后一个问题,我仍然期待着一年的后续行动,深切关心许教授。

然而,在过去的十年,漫长的等待,但无数新人。

这也是非常不错的,人性是新人不缺。

\

徐教授告诉要看研究的一年,最大的感受是:

事实上,没有一个计算机击败人类,但人类击败人类。

大量的计算机专家,拥有大批的专业棋手在算法的创新,然后采取摩尔定律在东部地区,继续失败了一遍,然后失去了修订,它终于解决了计算机国际象棋的问题。

卡斯帕罗夫,智慧丢失了数百名人类专家的。

去将是相同的,计算机 - 说人工智能是比较合适的今天,战胜人类的那一天会来迟早,大多数人从来没有否认。

辩论中,总是迟早这一天。

球员和围棋从业谁,可以理解的感情,总是希望并相信,这一天不会来得这么快,但他们也不会拒绝这种进步甚至仇恨。

事实上,我看到很多人都在期待着,赞美人工智能的进步,甚至很多专业的专家也亲自参与和帮助计算机围棋的研究项目。我们努力打造一个“大玩具”,一个能够克服自己的“大玩具”。

那么到底成功就是我们人类的成功,不应该害怕电脑。

与此同时,这个“大玩具”不仅好玩,现代人工智能科学技术,甚至有很大的意义的未来发展,这意味着甚至超越了原子弹研究的下一年度股息。

所以,不要害怕,不要担心,让我们期待有一天,人工智能战胜人类进来随身。

之前,我一直在我的有生之年想我不能看到这一天,但现在看来,我错了。

我并不失望,但很兴奋,很激动,并期待着谷歌和Facebook的前沿研究团队,由他们进一步的表现带动。最后的最后,谷歌祝贺,祝贺,祝贺的人。

(来源:雷锋网)

本文链接:谷歌程序战胜围棋冠军 并非计算机打败了人类

上一篇:赵熙诺

下一篇:谷歌联合中国厂商推出第二代Jump VR相机 售价1.7万美金

友情链接:

佛经大悲咒 心经 佛教典籍

Copyright © 2017 有氧运动网 版权所有 All Rights Reserved. 网站地图

苏ICP备18043316号