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人工智能的胜算(2)


    人工智能到底有多强,研发“阿尔法围棋”的Deepmind公司联合创始人德米什·哈萨比斯去年曾说,当看到AlphaGo能在围棋规则内发明出新东西,有令人震惊的感觉。这得益于深度学习算法让AlphaGo在“人机大战”比赛中表现出了越来越厉害的势头。
    数字神经网络被发明于20世纪50年代,但是计算机科学家花费了几十年时间学习如何驾驭数百万甚至数亿神经元之间多如天文数字的组合关系。深度学习算法由此而生,当其被移植到GPU集群上时,速度有了大幅提升。
    AlphaGo拥有强大的计算能力,可以预测每次落子后的诸多变化趋势。通过蒙特卡洛树搜索,借助估值网络(value network)与策略网络(policy network)两种深度计算模式完成评估、选点。它会在比赛中分析每一步棋的风险系数,比如在未来20步棋的多种变化情况下,它立即就能判断出在哪个点落子的胜率最高。
    深度学习算法,可以让计算机能从自己过去的经验、数据中直接学习,而且在许多任务类型中都是通用的。深度学习代码本身不足以产生复杂的逻辑思维,但它是当下所有人工智能产品的基本组成部分,这些产品包括IBM的“沃森”、DeepMind、谷歌的搜索引擎等。由并行计算、更大量的数据、更深层次的算法组成的完美风暴,让酝酿了60余年的人工智能仿佛一夜间获得成功。
    今天,与人类不同的人工智能思维方式正在不断涌现,过往被认为只有人类能够做到的事情,也正在被人工智能改变。诸如脸谱网通过加强他们的人工智能,能让它在看过一个人的照片后就能从网上约30亿人的照片中识别出此人,人脑无法提升到这种程度,这种能力完全是非人类的。
    当然,人机博弈还将继续下去,而结果还在遥远和不确定的未来。 (责任编辑:admin)