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柯洁和alpha go===柯洁和alpha go谁赢了

2024-08-31 10:46:38 足球心水 蔚致远

大家好,今天小编关注到一个比较有意思的话题,就是关于柯洁和alpha go的问题,于是小编就整理了3个相关介绍柯洁和alpha go的解答,让我们一起看看吧。

阿尔法元无师自通却完爆阿尔法狗,你怎么看?

看到这个问题,只能说阿尔法元真的很强大,人工智能真的很强大。作为工具,未来或者现在,人工智能一定是人类的得力助手。

柯洁和alpha go===柯洁和alpha go谁赢了

今天凌晨一点,《自然》杂志社上一篇论文引起了广泛关注,今年5月退役的AlphaGo现如今有了最强版AlphaGo Zero。AlphaGo可以打败中国棋手柯洁,而AlphaGo Zero可以打败AlphaGO。

最强版的AlphaGo ,其厉害之处在于,它可以“自学成才”。论文里提到,阿尔法元(即AlphaGO Zero)没有使用到任何人类围棋数据,只是在自我博弈中学习了三天,就轻松击败了AlphaGo。而经过40天的训练后,它击败了“Master”版本的AlphaGo(与柯洁对战的版本)。

虽然现在阿尔法元只是用在下围棋上,不过论文中也表示,人工智能将成为创造力高于人类的存在,并帮助我们解决人类面临的一些最重要的挑战。一些类似围棋的技术,比如说,蛋白质折叠、减少能源消耗或寻找革命性的新材料等问题,将得到解决。

据外媒报道,由Google子公司DeepMind子公司研发的围棋人工智能程序AlphaGo(阿尔法狗)获得了巨大的更新,使其变得比以往任何时候都更加智能,而且可能更为复杂。在《自然》发表的一篇文章中,该公司透露最新版本的AI——AlphaGo Zero,不需要进行人力培训,以使自己更好,甚至可以打败自己的过去版本。

该公司表示,AlphaGo Zero的研发与其前身有很大不同。研究团队不是根据已知的人类发展战略使AI智能化,而是经过短暂的训练使软件能够轻松击败此前的版本。 AlphaGo Zero能不断更新自己的游戏知识,越来越好。

经过三天的不间断比赛,Zero能够击败去年已经战胜人类围棋世界冠军的AlphaGo版本。事实上,AlphaGo Zero连续赢得了100场比赛,取得全胜战绩。

AlphaGo Zero的主要研发程序员David Silver在新闻发布会上解释说:“通过不使用人类数据 - 通过不以任何方式使用人力知识,我们实际上已经消除了人类知识的限制。因此,它能够从第一原则创造知识。”

简而言之,通过不试图模仿最好的人类围棋选手,AlphaGo Zero实际上消除了任何偏见或疏忽,从而创造出更为纯粹的策略。

10月18日,《自然》杂志网站公布的论文显示,此前战胜人类围棋世界冠军的电脑程序AlphaGo的开发团队又出力作——新程序AlphaGo Zero(阿尔法元)不依靠人类指导和经验,仅凭自身算法强化学习,就以100:0的战绩击败了AlphaGo(阿尔法狗)。

此消息给世人带来了不小的震动。此前被AlphaGo 击败的世界知名围棋选手柯洁今早在社交平台上表示:“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的……对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了。”AlphaGo Zero相比与AlphaGo 的更强大之处恰恰在于:“它再也不会受到人类经验的限制,而是可以不断向世界上最强的围棋手——也就是它自己学习到非既定的能力。”

关于新版阿尔法狗的消息一出,不禁让人想到了最近《纽约客》的封面文章,描绘这样一幅未来图景:一个满脸胡须的年轻乞丐坐在未来的曼哈顿街上乞讨,身旁的机器人向他手里的杯子里投掷螺丝和螺帽,他身旁的小狗也满怀惊讶和担忧地看着旁边走过的机器狗。

几乎已经不需要想象,人工智能的发展速度将会远超人类的发展速度,这个新版的阿尔法狗用3天的时间就走完了人类五千年的围棋发展史,虽然围棋被称之为奇淫技巧,但是围棋也被称为最高智商的游戏活动,在这样的游戏中人工智能的发展让人惊愕,更让人害怕。

对于未来趋势的判断将会是这样的:

一是人肉机器人将会很快被真正的机器人取代。随着科技的高速发展,员工的工作速度更快、效率更高,工作环境也更健康,类似于富士康这样的快速生产线实际上已经将人类沦为了人肉机器人,但是这些被高度控制的人肉机器人实际上也是会出错的,现在最大的问题只是人类的使用成本还是比较低的,机器人的使用成本还是相对高昂的,然而随着摩尔定律的作用,机器人的使用成本一定会快速下降,而随着人口数量的减少,人类的成本却在高速上升,所以未来被取代将会是必然。

二是低端劳动人口的收入会越来越低。根据麻省理工学院的著名经济学家戴维·奥托尔的研究:“不是工作或者就业岗位本身快要没有了,而是如果靠自身劳动,那些技能水平比较低的人可能就没法挣到足够收入,负担得起像样的生活。这点我们已经目睹了。”机器人的普及将会让工人的工资缩水,让工厂的就业岗位减少,让求职者失去市场竞争的能力。

机器人要来抢饭碗了,你怎么看?

从1997年下国际象棋的深蓝,到今天下围棋的的Alpha Go,人机大战20年进化史里,智能机器人被赋予的除了超强的记忆能力、逻辑思维能力,还有自主学习能力、创造力甚至“个性”。

在复杂程度上,国际象棋和围棋绝对不属于一个量级。象棋从有到无,每一个子都有固定走法,变数较少;围棋像是在模拟宇宙的形成,这是一个从无到有的过程,棋盘上361个交叉点,落子越来越多,越来越复杂,它的变化趋势无法进行预测。

无论是20年前被输入两百多万局国际象棋比赛的深蓝,还是通过“深度学习”大败柯洁的Alpha GO,这些都是基于人类在棋坛的经验所取得的胜利。

与深蓝和Alpha GO不同的是,最近Deep Mind开发的新一代人工智能阿尔法元,不再采用人类的先验经验,而是自学成才,3天走完人类几千年的围棋历史,并以100:0的成绩完爆Alpha GO。当然,棋盘上的输赢已经不再那么重要了,科技进步下,最终的胜利者都是人。

同样的,人工智能的良性发展所带来的最终受益者也是人。2016年3月,谷歌Deep Mind首席执行官德米斯•哈萨比斯表示, Alpha Go未来的发展方向是要和医疗、机器人等进行结合。如果这个方向真的走得通,那么临床诊断辅助医疗服务、大数据医疗、基因测序等等都将不再是噱头,而是未来。

最近一年时间里,媒体对Alpha Go的一系列报道,将人工智能一词推到了风口浪尖。在四月的德州扑克人机大战中,“龙之队”对战 “冷扑大师”,“龙之队”的六名牌手纷纷败下阵来。分拣快递的小黄人、头条实验室推出的“张小明”,翻译机器人等等通过媒体的报道,相继出现在人们的视野中。人类是否会被人工智能所取代,成为一个困扰大多数人的问题。

人们对于科幻小说、电影的恐惧由来已久,深层次的原因并不是真的害怕这些小说或电影,而是源于对未知事物的恐惧。这种人类与生俱来的恐惧,才是“人工智能威胁论”可以广泛传播的根本原因。

对于未知的事物,人们往往会心生畏惧,望而却步。早在去年,霍金就发出警告:”AI可能会成为人类历史上最大的灾难。如果管理不善,会思考的机器可能会为文明划上句号”。一时间,“人工智能威胁论”甚嚣尘上,被媒体炒的沸沸扬扬,媒体为什么要往恐惧威胁人类方向引导,无非是为了刺激传播。

关于人工智能未来影响的辩论也是不断升级。以马斯克和扎克伯格为代表的悲观派和乐观派各执一词,各自为阵,事实上,他们可能不是真的有兴趣去探讨科技,而是在为公司未来的战略决策做铺垫,需要热度来让公司下一个计划实现起来,事半功倍。换句话说,都是从自身利益出发提出的观点。

人工智能的发展如日中天,随着人工智能迎来第三次高速发展浪潮,人工智能技术取得了显著进步,在无人驾驶、图像识别、语音交互等领域得到了广泛的应用,这将为新一代人工智能技术打开无穷的空间。从李彦宏乘坐的自动驾驶汽车到开发戴姆勒开发的机场扫雪车,从阿里的图片识别到直播的在线识别审核,从siri到虫洞,人工智能正在慢慢渗透进我们的生活。

面对人工智能的兴起与发展,人类不断创造出比自己更聪明的东西。作为一个普通人,每一个人都应当做好终身学习的准备,因为随时会面临新的就业机会,如果不能主动进行学习,那么到了人工智能普及的那一天,就是你失业的那一天,只有迅速适应时代的发展变化,才不会在将来的某一天被Alpha GO们取代,从而丧失自我价值。

因为阿尔法元完全从零开始,没有任何人类经验和既有成见,任何招法它都可以穷尽运算对比从而得出最优解。以此所得自然要优于有人类经验的算法和感悟。一言以敝之,计算才是围棋的根本!什么感觉在穷尽计算之后都是未必可靠的!!

如果让阿尔法GO模仿武宫正树的宇宙流,胜率如何?

让Alphago模仿宇宙流需要人类先走布局,原因在于Alphago并不认同宇宙流的下法,它会给宇宙流降低胜率。

如果是AI之间的左右互搏,那么宇宙流在布局阶段的损失将在很大程度上影响最终结果。因为AI实力接近的情况下,一分一毫就能左右胜负,此时宇宙流的缺点会被无限放大,导致失败。

如果是AI模仿宇宙流去与人类高手下,那么布局阶段的劣势都是浮云。因为围棋的中盘及官子阶段是人类容易出错的阶段,并且一旦出错就难以挽回。AI在面对人类棋手时,它的计算深度和稳定性都是完胜人类的。所以AI模仿宇宙流跟人类下,人类很难有机会赢。

打个比方,好比AI是车子。赛跑1000米的情况下,宇宙流好比先让200米。如果是车子跟人跑,那么200米的差距,车子很容易就能追上。但若是车子与车子之间赛跑,200米的优势足以让比赛失去悬念。

围棋的行棋手法大致分为两类,取实地与取外势。实地可以量化,外势的价值却难以估量掌握。喜欢极端取势的人类职业选手比较少,代表性的比如武宫,号称“宇宙流”。武宫九段是以强大的中腹作战能力来驾驭外势的,强悍的中盘力量是“宇宙流”的核心。说到这个有位很有意思的棋手——武宫的绝配对手赵治勋,极端实地主义的代表,“钻地鼹鼠”,与武宫对局永远是天与地的碰撞,攻击与治孤是他们对局的主旋律。可是这位赵九段在遇上比他还能捞实地的对手时,玩起“宇宙流”来也是有板有眼的,赵九段的中盘力量也是极强悍的。至于ALPha Go,众所周知有大致四个版本,ALPha lee ,ALPha Master,ALPha Zero,ALphaz. ALPha lee在击败了李世石后就功成身退了,人类熟知的是六十连胜并3:0击败柯洁的ALPha Master,然后能管窥一下ALPha Zero的身姿,最后一个版本貌似没有信息流出。ALPha Master以无敌的身态横扫人类职业选手,留下不败的传说。人类在与Master的对战棋谱中发现它似乎极为喜爱实地,对“宇宙流”貌似无感无爱,可是事实真的如此吗?在从未踏入人类围棋江湖的ALPha Zero与ALPha Master的对局棋谱中,Master频频展现“宇宙流”,在Master为数不多的胜局中,使用“宇宙流”而获胜的比重较大。也许只是人类职业选手在Master面前太过弱小,它不需要使出浑身解数就已轻松获胜。而在与比它更为强大的ALPha Zero对局中,Master只能拼尽全力,使出十八般武艺才能艰难地获胜。所以Ai并非不下“宇宙流”,只是人类还不能把它逼到那一步而已。

人工智能离我们还遥远吗?

现在我们已经用上AI人工智能了,智能手机、智能电视等等,连汽车都在实验人工智能驾驶了,从你的问题题目看,AI人工智能已经应用在我们的社会生活里了。

现在电视广告中也有人工智能的广告,网上还有人和智能音箱对话,甚至有让几个不同品牌的智能音箱互相对话。

可是从你对问题的描述看,从人工智能到第四次工业革命还有很长的路要走。现在只是人工智能的初步普及阶段,要第四次工业革命还需要很多的技术升级才可以做到。

以现在只是仿脑初级阶段的人工智能看,那真是“路漫漫其修远兮”,人类将上下而求索啊。

在今年5月份《环球科学》的产业一栏中有篇文章《虚拟工厂,智能制造的创新路径》提到的用虚拟现实打造的虚拟工厂,我想现在也只能是个想法。

再从第四次工业革命看,它的代表技术也还没有大规模进入产业应用,如清洁能源、量子信息技术等,而我以为只有这些代表技术大规模投入应用以后,才会掀起第四次工业革命。

比如现在的超级计算机手机化或者出现量子手机,可能量子手机是第四次工业革命中期才会发生的。

还有以脑科学为代表的交叉研究取得突破也会助推第四次工业革命的发展。

现在以工业、农业、服务业自动化、智能化的初期阶段只是第四次工业革命的前夜而已。

虽然这个前夜还有点长,但也是必须经历的过程。这个过程还要件随着媒体和投资的泡沫。

可是应当看到第四次工业革命前景的光明!

谢邀

其实仔细观察可以发现我们的生活中,已经处处都是人工智能了。

手机中的智能语音助手(Siri、小爱),还有智能音箱天猫精灵、京东叮咚其本质都是语音处理在人工智能方面的应用。直接从图片中提取到文字,然后对文字进行翻译,对不同的语言进行智能转换,这些是人工智能在自然语言处理方面的应用。细心的你,也许已经发现了手机在拍照的时候,会自动识别拍照的场景,然后对拍照时的相关参数进行自动调整,以达到最佳的拍照效果,这是人工智能在图像处理发面的应用。这也许是离我们最近的人工智能了。

稍微离我们远一点的人工智能有,无人超市、无人驾驶。在无人超市中比较火的要属天猫无人超市(淘咖啡)了,2017年7月8日在杭州落地。从进店到购物到结账整个都是没有服务人员的,当消费者进店的时候,无人超市会提取消费者的人脸信息进行人脸识别来完成身份验证,完成"刷脸进店"。然后再通过物品识别和追踪技术,结合消费者的行为识别,来判断消费者的结算意图,最后再通过智能闸门,完成“无感支付”。在无人驾驶方面,最厉害的要属百度的无人驾驶了,无人驾驶通过交通场景物体识别技术和环境感知技术,实现高精度车辆探测识别、跟踪、距离和速度估计、路面分割、车道线检测,为自动驾驶的智能决策提供依据。在2018年的春晚,百度的无人驾驶Apollo在央视的春晚亮相,在港珠澳大桥开跑,并在无人驾驶模式下完成“8”字交叉跑的高难度动作。也许大家觉得无人驾驶可能离我们有些遥远了,其实无人驾驶已经开始在试运营了,在上海嘉定区已经规划了一条5.6公里安全性高、风险等级低的道路,作为第一阶段智能网联汽车开放测试道路,下一步将分级逐步开放更多的道路环境,用于智能网联汽车测试。

在今年5月16号,微软的智能机器人小冰,一首由小冰作词并演唱的新歌《我知我新》亮相,小冰采用了多个智能创造模型,加入换气声自动合成能力,通过歌声与气息的融合,使人工智能生成的歌声更富有感染力;通过在深度学习建模中增加控制的方式,字与字、音符与音符之间的过渡更加连贯顺畅;通过进一步优化的深度神经网络结构,以及大幅度补充的训练数据,使小冰并行学习来自不同人类歌手的演唱风格,并脱离手工参数输入,自行完成演绎等。关键是这首歌还好听,大家可以去听一听。

上面说的只是人工智能应用的一部分,其实人工智能已经被应用到各行各业中。人工智能的第四次工业革命,也许离我们还有一些距离。因为我们现在所说的人工智能,都还是只处于弱人工智能阶段。弱人工智能是指不能制造出真正地推理(Reasoning)和解决问题(Problem_solving)的智能机器,这些机器只不过看起来像是智能的,但是并不真正拥有智能,也不会有自主意识当强人工智能来临时,我相信那时候将是由人工智能掀起的第四次工业革命来临的时候。

到此,以上就是小编对于柯洁和alpha go的问题就介绍到这了,希望介绍关于柯洁和alpha go的3点解答对大家有用。