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来源:走势图发布时间:2020-04-09  【字号:      】

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也许你要问,运算量和下棋有什么关系?简单来说,程序员给计算机编程下棋并非因为已经理解了人类大脑如何下棋。他们可以纯粹依靠计算机的运算速度演算所有的局面情况。这个方法被称为"博弈树"(Game Tree)。想象你在棋盘上落子,每落下一子,它就代表了下一个决策的分叉点,就像一棵正在生长的树木那样,会派生出许多可能的局面。于是,计算机会去对任何一点的未来变化做出运算。理论上,只要计算机的运算能力足够强,就可以按照规则穷尽所有的局面,排除不合法的局面(被称为“剪枝”程序)。再用同时运行的按规则计分程序评价每个局面分数的高低,并选择最高分的决策。

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这项工具由伊利诺斯大学的团队开发,在使用过程中无人机将捕获高分辨率的数据并生成施工现场的四维模型,从而形成一个可以自动追踪施工进程的预测性分析工具。利用该工具,项目参与人员以及投资者们可以清晰地了解到施工现场的施工进度。网易科技讯 3月8日消息,昨日晚间,中国AI公司异构智能联合极客帮创投与聂卫平围棋道场在北京共同举办了一场发布会。会上,针对明日谷歌AI系统AlphaGo挑战世界冠军李世石的世纪比赛,中国“棋圣”聂卫平发表了看法。

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HTT的CEO德克·艾尔伯恩(Dirk Alhborn)一直在全球各地寻找愿意接受Hyperloop概念的外国政府。最终,他们找到了正在大力投资科技的斯洛伐克。艾尔伯恩称赞该国是“科技领先者”。该交易的细节目前尚未明确。

神彩争霸软件_神彩争霸软件官网最近一段时间谷歌AlphaGO与人类的挑战赛成为了热门话题,也就是人工智能与韩国围棋手李世石之间的挑战赛。其实从人工智能出现至今,关于人工智能的一切一直以来都是热门话题,比如机器人,如果机器人没有人工智能这个关键因素,其本身而言只是一种自动化的生产要素,只是一台“机器”。但由于机器人加入了人工智能这一“大脑”要素,就决定了其从机器本身之外有了“人”的元素,这种元素对于人类而言是极具想象意义的。关于谷歌AlphaGO与人类挑战赛事件的背景本文就不再阐述了,因为它是媒体近期的热点,不论是正面的、反面的、中立的,各种观点都有。其实重要的不是这次比赛输赢的本身,而是这次事件对人类与人工智能到底会带来哪些影响。

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基于深度学习的人工智能将带来什么改变呢?我们将看到无数的商机和产品,能够解决问题、拯救生命、产生巨大的商业和用户价值。未来,?自动交易能得到更高的投资回报和风险比例,自动诊断+基因排序会达到个性化精准医疗,推荐引擎将能推荐你最可能会买的产品、想吃的菜,想认识的人。在拥有大数据+大计算+专家调节的领域,就不必再跟人类相比了,因为人类根本差的太远了(就像没有人能打败搜索引擎一样)。

众多国际知名品牌也纷纷开始加入到VR行业中来。虚拟现实作为一个新兴领域的市场前景有多大谁都无法预期,只是有战略眼光的品牌都早早的加入到VR这个有望改变行业格局的产品中来,成为了前沿电子的“先驱者”。

在跟李世石的首局比赛中获胜,是人工智能发展史上有一个里程碑。也有人猜测,首局比赛中李世石为了避免下出AlphaGo曾经学过的棋路,特意采取了一种比较冒险的下法,导致最终的失利。并且,作为一个人类棋手,李世石的决策还受到了心理因素的影响,而不像冷酷无情的AlphaGo,自始至终的每一轮的计算都是那么的理性和缜密。我们拭目以待接下来李世石会以什么样的策略继续迎战AlphaGo,就算AlphaGo最终还是输了,以它现在每天不吃不喝左右互搏的学习能力,假以时日赢过人类也也是非常有可能啊。

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AlphaGo是个通用的大脑,可以用在任何领域吗?AlphaGo里面的深度学习、神经网络、MCTS,和AlphaGo的扩张能力计算能力都是通用的技术。AlphaGo的成功也验证了这些技术的可扩展性。但是,AlphaGo其实做了相当多的围棋领域的优化;除了上述的系统调整整合之外,里面甚至还有人工设定和调节的一些参数。AlphaGo的团队在Nature上也说:AlphaGo不是完全自我对弈end-to-end的学习(如之前同一个团队做Atari AI,用end-to-end,没有任何人工干预学习打电动游戏)。如果AlphaGo今天要进入一个新的应用领域,用AlphaGo的底层技术和AlphaGo的团队,应该可以更快更有效地开发出解决方案。这也就是AlphaGo真正优于深蓝的地方。但是上述的开发也要相当的时间,并且要世界上非常稀缺的深度计算科学家(现在年待遇行情已达250万美金)。所以,AlphaGo还不能算是一个通用技术平台,不是一个工程师可以经过调动API可以使用的,而且还距离比较远。

从围棋原理来分析,开局其实人类离“上帝”差得太远,也许我们今天觉得很好的布局定势其实是个大坏棋也不一定。更多的是靠以往的经验,比如水平差不多的人下棋,走这个定势就比那个胜率更高一些,我们就认为这个好一些。目前alphago对于开局也是靠人类高手学习出来的对局库学习出来的value network,当然开局也有mcts的搜索,但从开局模拟对局到游戏结束需要的时间更多,可能性也更多,所以“看起来”电脑的布局更像是“背棋谱”,也就是很像人类高手的走法。从人类的策略来说,开局是非常关键的。因为神经网络需要大量训练数据,超一流棋手的对局少,所以alphago只能学到一流高手的棋感,而开局mcts的帮助就没有那么大。




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