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来源:幸运之门彩票网发布时间:2020-02-18  【字号:      】

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可以看到,AlphaGo通过当前很火的深度学习,更有效的模拟了人类的下棋策略。并且通过不间断的自我学习,不断优化这个策略。通过Policy Network和Value Network共同筛选出MCTS搜索中下一步最应该优先探索节点,AlphaGo才能在有限的计算资源下,更快速准确地找到最佳下一步。

计算机博士、《人工智能学家》主编刘锋:这次AlphaGo挑战李世石的比赛只能算是一次中考,不能够真正的代表其能力的确定。在AlphaGo强大程序的背后,不要忘了有一个更强大的工程师或者产品经理队伍,不停的调整AlphaGo的人工智能程序背后的参数。

人工智能取代人类工作岗位将会成为实实在在的现象。人类通过技术进步造就了经济发展,但技术进步和经济发展反过来又在造成人类的失业。这个问题看起来非常矛盾,甚至是悲剧。

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。

Chinook诞生的时候,有评论对此不以为然。在不少人眼里,国际跳棋的变化不多,规则也不复杂,以至于较为流行,人类高手在对战时会经常打成平局。但即便如此,这个竞技项目也需要你拥有准确的判断和直觉,10*10的棋盘大小需用超过40步以上的准确落子来获取胜利。而对计算机来说,它的计算量也得到达棋盘上千亿个可能的位置,所以1992年的Chinook只能够运算出每一步之后的17个动作变化。国际象棋的复杂度显然要高出跳棋不少,棋子各自的特点和规则增加了其需要运算的局面。所以97年的“深蓝”拥有30个并行处理器,共同处理数据,同时还存有70万份大师对战的棋局数据。 但无论是哪一种棋类,至今都无法超越围棋的运算量。

苹果芯片供应商Dialog Semiconductor周二预计,其截至今年3月的财季营收将会低于分析师们的预期,但全年来看它将会取得单位数的营收增幅。加拿大皇家银行分析师阿米特·德莱纳里(Amit Daryanani)在研究报告中写道,那意味着iPhone在截至3月财季的出货量可能会偏低,新机型要今年晚些时候才能带来贡献。




(责任编辑:温州实施出行管控)

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