比尔·盖茨:中美更可能寻求折中方案 而非直接对抗

记者 郑菁菁 

刘成林教授表示,谷歌人工智能机器人AlphaGo的围棋水平相较于之前的计算机围棋系统有了很大的提高,主要得益于其研发团队Deepmind采用了最先进的深度学习技术,利用深度神经网络对棋盘的局势进行了预测,并且AlphaGo在前期搜集了大量围棋对弈的历史数据,其中也包括很多围棋名人的棋谱,而且,它已经具备了从大规模数据中学习的能力,所以它仅仅在几个月内实现了人类若干年才能够达到的学习效果。这样惊人的学习能力是人类可望而不可即的。王思聪新增投资

然而,19*19的围棋棋盘和最简的落子规则却衍生出无穷无尽的变化。理论上,排除不合法的落子位置,如没有“气”的位置,每一步的行动可能局面是3361种,是个171位的数。即便人类有记载的棋谱总数至今不过几千万盘(8位数)。这样的复杂度能够通过机器全部运算得到吗?即使程序可以通过数据库把棋谱全部收录,但它能够应对所有的棋局变化吗?所以,人们普遍认为机器不可能在围棋上胜过人类。全国经济普查出炉

另一种可能是,AlphaGo的估值网络出了问题。因为估值网络的权重是,而不管快速走子从一个局面开始重复了多少次,它的权值也是。对于一个局面,估值网络只得到一个数,而从这个局面往下走子,走多后会得到很多个数,统计上应该更为重要,但是AlphaGo不是这样想的,两边各自算得胜率后直接对半平均了。所以如果估值网络对某个局面得到的结果不对,则会极大地影响对该局面的胜率估计。注意这里得到很多个数的原因是按照文章,叶结点在积累了一定盘数后(40)才展开,而不是第一次访问就展开,以提高DCNN的效率。DarkForest没有用到估值网络,在L11的挖之后正确地返回了L12和L10这两个应手,据李喆六段说,都是正确的应手,这间接支持了这个推断。AlphaGo在87手之后才意识到自己已经大大落后,可能也是由于同样的问题,比如说把右边的黑大龙看成活的。马云非洲综艺首秀

由于在线广告服务收入的增加并未带来成本的成比例增加,在线广告服务的毛利率从上季度的%提高至本季度的%。海康威视套现百亿

中国领先的互联网技术,在线游戏和无线增值业务提供商网易(NASDAQ: NTES),今天宣布了公司截止到2004年3月31日的第一季度财务报告。山西煤矿爆炸事故

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