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2019-09-21 17:04:18

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也许你要问,运算量和下棋有什么关系?简单来说,程序员给计算机编程下棋并非因为已经理解了人类大脑如何下棋。他们可以纯粹依靠计算机的运算速度演算所有的局面情况。这个方法被称为"博弈树"(Game Tree)。想象你在棋盘上落子,每落下一子,它就代表了下一个决策的分叉点,就像一棵正在生长的树木那样,会派生出许多可能的局面。于是,计算机会去对任何一点的未来变化做出运算。理论上,只要计算机的运算能力足够强,就可以按照规则穷尽所有的局面,排除不合法的局面(被称为“剪枝”程序)。再用同时运行的按规则计分程序评价每个局面分数的高低,并选择最高分的决策。 从围棋原理来分析,开局其实人类离“上帝”差得太远,也许我们今天觉得很好的布局定势其实是个大坏棋也不一定。更多的是靠以往的经验,比如水平差不多的人下棋,走这个定势就比那个胜率更高一些,我们就认为这个好一些。目前alphago对于开局也是靠人类高手学习出来的对局库学习出来的value network,当然开局也有mcts的搜索,但从开局模拟对局到游戏结束需要的时间更多,可能性也更多,所以“看起来”电脑的布局更像是“背棋谱”,也就是很像人类高手的走法。从人类的策略来说,开局是非常关键的。因为神经网络需要大量训练数据,超一流棋手的对局少,所以alphago只能学到一流高手的棋感,而开局mcts的帮助就没有那么大。

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如何实现不败呢?AlphaGo从大量的棋谱开始练,除非有它没见过的变化,而且远离它见过的和自己能演练到的。要下无理棋,把围棋当五子棋下…… 从2013年起Android移动操作系统就进入了欧盟视线,当时微软和诺基亚支持的行业团体提交了投诉。去年欧盟展开正式调查,审查谷歌与智能手机和平板电脑制造商的协议。过去欧盟曾关注过谷歌在Android捆绑应用如地图、YouTube和Chrome,质疑这种做法损害了其他应用的独立开发者。

大发11选5新出的: 平时,我们形容一个人下象棋下的好,我们可能会说“他脑子很会算,能算到5步以后呢”。这个意思就是说,这个人在选择下一步走法的时候,他评估每一步走法,会往后继续多想几步——“如果我这么走,对方会怎么下呢?那对方这么下之后,那个时候我可能选择的最佳走法又是什么呢?”以此类推。对人类来说,他在大脑中会进行多次推演,来选择最好的走法路径。所以能够想到5步之后,已经是很厉害的人类了!但这种思维方式,恰恰是计算机特别擅长的。MinMax算法就是一个这样的算法,成功应用在很多棋类AI中,基本思想和之后要讲的AlphaGo的MCTS算法也有相通之处。 Uber在这方面走在了前面,它计划逐步以机器人来替代司机。“无人驾驶技术拥有大幅减少车祸伤亡,让交通出行更加经济实惠的潜力。”Uber发言人向CNBC说道,“那是令人兴奋的未来,Uber想要参与其中,但由于技术、监管、普及等方面的原因,实现大范围的转变将需要一定的时间。”

这,才是真正的奇点,人工智能的奇点,这个奇点将会造成人类能力的空前进步,人类创造力的空前释放,人类文明的空前繁荣。 但是换个角度来看,整个地球是一个协作的生态系统,植物把太阳能变成动物能吸收的食物,老板通过对外宣传来推广我们的产品和协调我们的长短期计划。马龙通过程序交换信息从而更好的帮助人类实现商品交换……。

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所以虽然有了个强力的助手,却不能增进我们对事物的显现知识的了解,至少不是详细的了解,但却不妨碍我们把事情做得越来越好。当然,这没什么大不了的,其实我们早就生活在一个自己无法完全了解的世界里了,想想相对论,想想量子力学,想想大脑的认知结构,你真的掌握了相关的专业知识吗?你确信自己不只是在重复科学家们、课本里、甚至只是媒体上的观点而已吗?多数人之所以相信相对论是正确的,并不是自己能做出清晰的证明,而只是知道爱因斯坦被公认为20世纪最伟大的科学家,并因此对他的言论产生的信任甚至盲目崇拜吧。 “今天与其说是机器赢了人类,还不如说一个人+ 一台电脑打败了另一个人。”芮勇指出,如果以后一个电脑设计了一个程序打败了人,那个时候强人工智能将近,奇点才会到来。但是,从目前俩看,强人工智能还要走很远的路。芮勇表示,目前人类只是在语音识别、语音合成、计算机视觉等方面做得比较不错,但采用的还是监督式的学习训练方式。俞志晨称,正是因为这样,人工智能打败人类还为时过早,现在都是定向的研发。

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当1997年深蓝多次击败顶级象棋棋手之后,人们都以为这个游戏终结了。但他们错了。在那场比赛之后,卡斯帕罗夫率先提出了“人加机器”(Man-plus-Machine)的概念,即在比赛中使用人工智能增强国际象棋手的水平,而不是让双方相互对抗。这种比赛在之后被称为自由式国际象棋赛,它们和混合武术比赛相似,选手们可以使用任何技巧对弈。你可以独自参赛;或者带一台人工智能照着它的路子下棋;亦或偶尔否决人工智能的选择,就像我们开车时用GPS的感觉。在2014年的自由式国际象棋对抗锦标赛上,纯粹使用人工智能的选手赢得了42场比赛,而人机一起参加的选手赢得了53场。当今世界上最优秀的国际象棋选手队伍Intagrand就是由人类和象棋程序一起组成的。 关于剩下的四场比赛的结果,预测的人也很多,笔者在这里也不就不掺和了。但毕竟李世石已经达到一个巅峰,而“阿尔法狗”尚还处于学习状态,并且它能够在每一场棋局中学习李世石的风格,并计算出有效的应对方式。或许李世石后面的比赛会越来越难。但李世石毕竟是一位职业棋手,这种快速调整心态的能力应该是不差的。只要心态不出问题,后面再扳回来也是有可能的。

新华社记者 李世民

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