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AI的围棋深度学习才干再强 也与人脑相去甚远
2016-03-01 17:16:25  来源:中国消费商网  作者:  分享:

[摘要]深度学习背面是由数学模型支持,所以人工智能的实质仍仅仅处理疑问的算法。

AI的围棋深度学习才干再强 也与人脑相去甚远

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文/东方亦落(微信大众号:最极客)

近来,人工智能在学习才干方面又有了一个较大的前进。斯坦福大学的一个研讨小组发现,人工智能系统现已具有了通过人类当时所做的动作猜测其下一步行为的才干,而这一才干首要是通过人工智能对于故事的学习构成的。

研讨人员将该系统与贮存了60多万个故事的写作社区Wattpad相连,这些故事包括主人公在进入房间后需求开灯、被称誉后会害臊、开会时就不会接电话等。人工智能则通过学习这些故事来完结猜测人类行为的才干。

人工智能的首要方针是使机器可以担任一些一般需求人类智能才干完结的杂乱作业。因而,深度学习的才干在其间显的尤为首要。跟着技能的展开和人工智能的前进,其深度学习才干也有了一个飞速的前进。

可是,深度学习的背面是由数学模型在支持的,所以人工智能的实质仍仅仅处理疑问的算法。与真实的人类大脑对比,人工智能依然相去甚远。

一、与围棋大师一较高下,人工智能深度学习才干前进

在对上述人工智能的初次现场测验中,其可以准确区别人与物体的概率高达91%,能精确猜测出咱们下一步行为的概率为71%,这一效果与以往对比是很优异的。

而人工智能再次遭到重视,则是因为行将到来的围棋名将与人工智能系统的一场大战。据外媒报导,3月9日,韩国围棋名将李世石将在首尔承受来自()的人工智能系统AlphaGo的应战。

而这场行将开端的围棋竞赛是十分首要的,乃至被以为可以与1997年国际象棋大师卡斯帕罗夫与超级核算机“深蓝”之间的对决比肩。

1997年5月3日至5月11日,时年34岁的卡斯帕罗夫与IBM公司的国际象棋电脑“深蓝”举办了六局对抗赛。在前五局以2.5比2.5打平的状况下,第六局仅走了19步就使卡斯帕罗夫认输。“深蓝”取得成功,标志着核算机技能的展开又上了一个台阶,也变成了科技史中的里程碑事情。

而这次人工智能系统AlphaGo与围棋大师一较高下,则有着愈加首要的含义。

围棋是具有2500多年前史的、凝集着我国陈旧才智的游戏,从数学范畴来看,围棋的杂乱程度要比象棋高出N个等级,是国际公认的最为艰难的棋类游戏。

为了使AlphaGo可以十分好地应对这种杂乱的游戏,googleDeepMind团队的人工智能专家们做出了许多尽力。

首要,他们往AlphaGo中输入了包括3000万步走法在内的棋谱数据。虽然3000万这一数字看起来许多,但与悉数的围棋走法对比就显得微缺少道了。因而,还要采纳一些更领先的办法。

专家们并未像对待“深蓝”那样,为AlphaGo开发一些固有的程序,而是赋予了AlphaGo自我编程的才干,使之变成“数字自学者”。随后,核算机开端进行自我对弈,也即是深度学习,直到其把握高端的围棋窍门。

对此,google的研讨人员Demis Hassabis标明:“传统人工智能办法为一切或许方位树立查找树。对围棋来说,这种办法行不通。因而,当咱们企图打破围棋的难题时,咱们采纳了不一样的办法。咱们开发的系统将高档查找树与深度神经网络联络在一同。这些神经网络以围棋棋盘描绘作为输入,并通过包括数百万个类神经元衔接的12个不一样网络层次进行处理”。

由此可见,AlphaGo将比“深蓝”愈加凶猛。而当年“深蓝”所把握的程序中简直包括了其对手卡斯帕罗夫的悉数对局剖析,仅此一项,就足以将任何高段的围棋大师碾压。那么,愈加领先的AlphaGo的呈现,无疑使人类棋手面对着人工智能提出的愈加高难度的应战。

二、深度学习背面是数学模型支持,与人类大脑相去甚远

事实上,AlphaGo以往的效果现已证实晰其优异程度。AlphaGo曾在与别的围棋人工智能系统进行的500盘对弈中,赢得了499盘。上一年10月,AlphaGo在五番棋的竞赛中,以5比0的效果打败了作业围棋手、欧洲围棋冠军樊麾,这也是人工智能初次打败作业围棋手。

对于行将到来的“谷李大战”,围棋界专业人士也宣告了自个的观点。台北“红面棋王”、九段围棋手周俊勋标明,之前曾坚定地以为李世石会以5比0完胜AlphaGo,但在看过一些报导以及科技界人士对于AlphaGo的剖析往后,他的情绪转变为慎重。

周俊勋以为,从AlphaGo与樊麾对决的5局棋谱来看,在特定的条件下,格外是官子期间,核算机的精确度有显着的前进。“不夸大地说,每个有些的定型收束不见得比全盛年代的‘石佛’李昌镐差。假如再这么前进下去,中盘战斗力也会显着前进”。

这一打破具有严重含义。在曩昔的几十年时刻里,围棋软件一直无法打破人类的初级水平,更遑论与人类中的高手相抗衡。现在人工智能围棋系统日新月异的局势,与其深度学习的才干是分不开的。

虽然人工智能范畴的展开如火如荼,但与真实的人脑对比,依然存在很大的距离。

深度学习是人工智能的首要才干,可是深度学习的实质离不开数学模型。说白了即是由人类方案好一个结构,然后人工智能系统依据这一结构去进行一系列运作。

以“深蓝”与卡斯帕罗夫的对决为例。卡斯帕罗夫可以核算X个回合中或许发生的Y个改变,而“深蓝”则可以对于Y中的某一有些进行推导,然后演化出M个改变。

在这一进程中,可以显着地看到M大于Y。那么在一样的竞赛时刻中,人类棋手卡斯帕罗夫一定会在M和Y的差值改变中呈现缝隙,这也即是卡斯帕罗夫输给“深蓝”的首要要素。

对于行将到来的“谷李大战”,周俊勋标明,与AlphaGo对比,李世石的最大优势就在于其具有只归于人类的想象力以及发明力。在中盘时呈现一些“不可思议”的招式,可以对google评价AlphaGo提出新的应战。

由此可见,google对于胜者的100万美元奖赏也仅仅小投入。重头戏则在于通过与全球公认的优异围棋手李世石的博弈,为AlphaGo供给验证其价值评价系统的顶尖样本。

对于人类的科学界来说,这是一个很大的打破。可是对于人工智能本身来说,仿照人类进行学习与考虑是不太准确的方向。

法国思想家帕斯卡尔曾说:“人是一支有思想的芦苇”。人类可以在围棋中爆发自个的才智并从中感遭到趣味,所以围棋对于人类是有含义的。而对于人工智能来说,它仅仅在履行一些数学模型的运算罢了,并不能从中感遭到趣味。因而,人工智能仍与人类大脑相去甚远。

正所谓“授之以鱼,不如授之以渔”。对于机器而言,真实的智能应当是具有自个一起的考虑办法。比方当人工智能看到成堆数据时,它可以以自个的办法去考虑,而不是单纯地对人类的思想办法进行仿照。

在完结上述景象的进程中,最首要的是人工智能的可改善性。一个优异的人工智能,应当做到通过本身修正基地代码,来习惯周围变幻不定的生存环境。乃至是应当让人工智能到达自动发明的境地。当然,要完结这些并非易事,人工智能仍需阅历长时刻的展开。

 

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