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2019年07月19日 14:24 来源: 3分快3正规网_骗局_游戏

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AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。不论人工智能如何发展,其在本质上还是物理程序层面的问题,哪怕其具备“自思考”能力,其思考的边界也是开发者所赋予、设定的。从这次谷歌AlphaGO产品的本身来看也是如此,它的前置条件是开发者设定了一种相对复杂的自学习模式,而后通过输入3000多种棋谱数据之后开始各种计算。而这其中决定着谷歌AlphaGO产品“智能”程度的关键要素就是开发者,而不在于谷歌AlphaGO的“智能”。也就是说谷歌AlphaGO产品的“聪明”与否的关键因素首先是开发者所设定的自学习模式,其次是开发者所输入的基础知识的质量。

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