close
台中坐月子中心費用
圍棋一戰，AlphaGo顯示出大局觀遠勝人類，自由且無法捉摸。而這一切，也是人類對人工智能的期盼 思維的超脫，以及將人力從重復勞動中解放。
《財經》記者劉浩南／文 王小／編輯
5月23日午後3點，中國烏鎮圍棋峰會會場附近的空氣松弛下來。當前世界圍棋排名第一的中國選手柯潔以四分之一子惜敗於人工智能阿爾法狗（AlphaGo），結束雙方首回合比賽。這個結果完全在各界預料之中，但結果塵埃落定前難免讓人扔抱有一絲念想 畢竟此刻的柯潔，角色是全體人類的代表。
繼2016年3月以4:1大比分擊敗李世石，並在2017年1月化名 Master 在線上狂取60連勝後，AlphaGo再次展現瞭它在圍棋領域壓倒性的實力。本回合比賽過後，AlphaGo也以 擊倒人類最後一個堡壘 的象征意義，為人工智能技術掀開新的圖景。
慢棋：柯潔的規則福利
（柯潔）開局不錯，有些優勢。 圍棋職業台中產後照護九台中月子中心親子房段、世界冠軍羅洗河對《財經》記者分析， 後面雙方陷入膠著，中後盤AlphaGo優勢越來越突出，柯潔的落後就明顯瞭。
根據清華航院AI神算子公佈的數據，雙方行棋至106手，柯潔勝率一度提升至45.91%，隻落後7目；至108手，柯潔勝率仍有45.63%，總體優於去年與AlphaGo對弈的韓國選手李世石。
這盤棋在我來看，阿爾法狗優勢已經逐漸在縮小瞭。快到終點時，雖然雙方差距縮小，但是阿爾法狗的優勢不可動搖。由於阿爾法狗的構思招法遠勝於人類，柯潔在不知不覺中就中瞭阿爾法狗的招瞭，不知不覺就落後瞭。 棋聖 聶衛平在新浪直播間點評稱。
和去年AlphaGo與李世石比賽時不同，本次比賽采用瞭慢棋規則，即每位棋手下子時間為2小時，這也縮短瞭人類棋手和人工智能棋手的體能和精力差距。這也是中國棋院和GoogleDeepMind團隊拉鋸戰式談判後的勝利。
《互聯網進化論》作者、人工智能博士劉鋒也認為，這是柯潔最大的規則福利。 AlphaGo的運算所需時間很短，精力也不會衰減，更長的下子時間對柯潔幫助很大。因此，這次（柯潔）也應該是輸得心服口服。
AlphaGo2.0：比老版強在哪裡？
每一次AlphaGo與人類棋手的廝殺，都會引發圍棋和人工智能兩個領域的熱烈討論。在 人工智能能否戰勝人類圍棋第一人 的懸念被削弱的當下，歷經一年不斷演算改進的AlphaGo 2.0可能才是比賽的最大看點。
Google公開的資料顯示，改版後的AlphaGo采用瞭新的機器學習技術，目的是應對圍棋的巨大復雜性。這種新的機器學習技術，基於policy network（策略網絡）訓練，同時兼備監督學習技術和強化學習技術的優勢。
研究者通過將棋盤上的局勢作為輸入信息輸入AlphaGo，得出所有可行的落子位置數據，並據此生成一個概率分佈。AlphaGo經歷大量的類似訓練後，能自動生成出一個value network（價值網絡）用於預測自我對弈的結果，並以 -1（對手的絕對勝利）到1（AlphaGo的絕對勝利）的標準，預測所有可行的落子位置結果。
利用價值網絡，AlphaGo能篩選出對棋局價值更高、變化可能性更多樣的落子位置，並在大量的模擬中形成自身的經驗。
這樣的訓練，本質上是AlphaGo不斷自己跟自己下棋，並總結勝利和失敗數據，然後用海量數據盡量窮盡全部勝利可能的過程。 從已知信息看，新版的AlphaGo不像舊版一樣使用輸入海量棋譜的方法，而是集中於自我模擬戰局。 劉鋒指出。
AlphaGo的通過更新迭代實行進化的能力也不可忽視。據悉，AlphaGo2.0模擬的所有訓練數據，都會作為下一代版本提供參考，減少重復運算的可能。因此，與李世石對戰時的AlphaGo已經遠不可與現在的它同日而語，演算時間更長、模式更多樣的AlphaGo3.0、AlphaGo4.在整體戰略視野上會更加強大。這也與聶衛平、常昊等職業棋手對AlphaGo棋風的評價不謀而合 大局觀遠勝人類，自由且無法捉摸。
而這一切，似乎台中月子中心價格也是人類對人工智能的期盼 思維的超脫，以及將人力從重復勞動中解放。
比 戰勝人類 更重要的是，它能用在哪裡？
從Google高調地領著AlphaGo大殺四方開始，輿論對於這隻 好學的怪獸 就質疑不斷，特別是對其實際運用的領域、產品化日程討論非常熱烈。
在充分證明自己的 下圍棋 能力後，AlphaGo要怎麼樣證明自己能 幹實事 ？從Google的官方消息看， 醫生助手 很可能會是它的下一份工作。
AlphaGo之父哈薩比斯透露， DeepMind正在使用AlphaGo系統的變體來服務其他行業， 其中一種變體應用於醫療行業，蛋白質折疊台中產後護理之家介紹的問題是我們當下希望著力解決的 。
Google 大中華區總裁石博盟接受媒體采訪時也稱，醫療領域會是AlphaGo的第一個應用點，為醫院提供診斷判定輔助，也會有效推進糖尿病、癌癥等疾病的研究進程。
最接近的領域可能是遊戲系統，比如即時戰略、整體佈局等。然後就很容易運用到軍事領域。 劉鋒認為AlphaGo的應用可能性非常多樣： 此外醫療、教育、天氣預報也有望成為其接下來的運用領域。
不過想象還是要基於現實，AlphaGo的局限也已經顯露出來。劉鋒總結稱，AlphaGo目前隻能在滿足三個條件的場景中運作： 一是有明確運算目標，二是有對抗性，三是有明確清晰的規則。
(編輯：daisongyang)
AUGI SPORTS｜重機車靴｜重機車靴推薦｜重機專用車靴｜重機防摔鞋｜重機防摔鞋推薦｜重機防摔鞋
AUGI SPORTS｜augisports｜racing boots｜urban boots｜motorcycle boots
文章標籤
全站熱搜
留言列表
