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人工智能革命:永生or灭绝

2016-03-09 20:03:00来源:20区编辑:转角遇见你

人工智能革命:永生or灭绝


首局比赛李世石投子认输!!!

今天,韩国九段顶尖围棋选手李世石在韩国首尔应战谷歌Deep Mind团队开发的人工智能系统Alpha Go的挑战。双方都公开表示,深信自己将赢得最终的胜利。就目前来看,人类大脑首局败北。。。

你认为此次比赛谁将取得最后胜利,请投出你的一票。


说起来,这已经不是人工智能第一次和人类比赛下棋了。早在1997年,一台叫做“深蓝”的超级计算机在国际象棋上下赢了国际象棋冠军卡斯帕罗夫。

那么,跟“深蓝”计算机相比,谷歌Alpha Go的性能又怎么样呢?

此前谷歌曾经在《自然》杂志上发表过关于这个人工智能系统的文章,其中称Alpha Go人工智能的计算机装有48个CPU和8个GPU。而这硬件参数并不是最厉害的,对比下天河2号你就知道了,天河2号由16000个节点组成,每个节点有2颗基于Ivy Bridge-E Xeon E5 2692处理器和3个Xeon Phi,累计共有32000颗Ivy Bridge处理器和48000个Xeon Phi,总计有312万个计算核心。他的最突出的一点在于它拥有人工智能领域新一代的机器学习(machine learning)形式——深度学习(deep learning)和强化学习(reinforcement learning)。

何为深度学习?

深度学习的概念换句话说,就是让计算机像人脑一样去学习和思考。和传统的机器学习不同,深度学习是把计算机科学和人类的神经学结合起来,让计算机自主学习。比如,不是由人告诉计算机这是一只猫,然后让它来进行识别和印证。而是给计算机提供大量的图片数据,让它自己学习和分析,然后自主形成“猫”的概念,就像人类大脑的视觉皮层那样反应。

何为强化学习?

强化学习一词来自于行为心理学,这一理论把行为学习看成是反复试验的过程,从而把动态环境状态映射成相应的动作。它类似于传统经验中的“吃一堑长一智”,强化学习可以做出策略选择,广泛应用于下棋、走迷宫这一类别中。这种依赖于大数据和强大计算能力的被称为“深度学习”的无监督或半监督机器学习,使计算机可以在无需人力参与的情况下,完成原本只有经过高度专业化训练的专业人士才能完成的任务,甚至超过专家。




不过谷歌董事长施密特表示,即使机器真的赢了,人类仍是赢家。即使AlphaGo机器最终赢了李世石,对于人工智能是否会“碾压”人类,依然存疑,我们不必过于焦虑,人工智能可能还有很长的路要走。

转载自科普中国

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