本人写的第一篇软文初稿

近日,围棋大赛3月15日,李世石与AlphaGo的围棋人机大战,终于告终。人工智能以4:1的优势比分,战胜人类选手。

隔壁朝鲜也不甘被冷落,表现出一副要吊打阿法狗的架势。吓死宝宝了...


当李世石0:3落后于AlphaGo,所有人都是绝望的。顶尖棋手则认为AlphaGo的水平超过了所有人类。大家只是希望李世石能赢一盘就好,挽救下人类的尊严。

第四局中盘, 当AlphaGo的想法,它判断自己的胜率超过50%。

可此时李世石祭出了惊天一手!


白78挖!这将是会被载入史册的妙手!

某人表示,这一手,在动画片里至少能演两集。


阿法狗打败李世石后妥妥跃升为世界第二,韩国棋院还给颁发了证书。

对了,如果阿法狗有情感的话,他会如何理解被央视称呼他狗这件事呢?

是当做调侃,还是认真的觉得被侮辱了...


追溯人工智能在棋牌类游戏中与人类中的对抗,不得不提“巨型计算机”深蓝“,国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫与IBM公司的国际象棋电脑“深蓝”的对抗赛,标志着人类在国际象棋方面完败机器。在前五局以2.5对2.5打平的情况下,他的助手看见他坐在房间的角落里,双手捂面。随后的第三、第四、第五局三场和局拖垮了卡斯帕罗夫的斗志,卡斯帕罗夫在第六盘决胜局中仅走了19步就向“深蓝”拱手称臣。

虽说数十年年人类就已经被人工智能在五子棋,象棋完虐。这些棋类游戏的状态数量有限,电脑可以暴力推导出每一步的胜负,所以人类会失败。而在围棋,十九路棋盘上,棋子的排布可能性高达10^172,远超宇宙内所有的原子数。

AlphaGo的学习策略主要可以分两种:学习高手的棋谱和自我对弈。一个晚上就可以跟自己下上百万的棋,人类也许一辈子也下不了这么多,但它真的能比人在一局棋中比人类领悟更多么?自我对弈不会陷入某种怪圈之中么?


九十年代初凯文凯利写了一本《失控》,谈及人工智能的发展,表示终究机器进化会产生新的生物,取代人类。《失控》不仅谈及了人工智能的进化,也谈了类似FACEBOOK社交网络的产生,还有互联网金融。

我猜凯文凯利看了阿法狗的比赛后不会惊叹于科技的一日千里,只会觉得这些只是GPU并行计算,大数据分析以及硬件的革新罢了。


有人在某群里说了一个看法,棋牌类游戏无所谓,但如果是实际的战争的话,可以通过长时间的给与假信息污染样本,导致模型参数缺陷,造成AI判断失误。毕竟战争和围棋不同,对方不会把自己的信息公开让你采集。

但也有人说:但机器可以进行大数据的分析,通过其他数据获取渠道来得知是否样本会被污染,或者它可能为了自身的胜负,去编织一个复杂巨大的因果链去达成自己的目标,也不是没有可能的事情。


有人表示:阿法狗终究是有边界的图灵机,同大众想象的人工智能大相径庭,更不用提去颠覆人类了。可段子手们依旧沉浸在AI各种拟人化的段子里,大众依旧在不懂什么是图灵机的情况下,幻想着AI将来通知人类的那一天。

但也有人表示:只要阿尔法赢了顶级世界围棋冠军一局,后面对局已毫无意义。机器人最擅长概率游戏。很多外行甚至不少机器学习同行,喜欢贬低 DeepMind 贡献。这次人工智能突破与以往任何一次完全不是一个量级。


同时这位还推荐各位阅读1997年诺奖得主Anderson的论文: More is different。这篇文章是网络科学源头之作。神经元多到数百亿个,人类心智自然涌现;我们受物理定律的支配,但我们与他人交往却不需要知道这些。这次 DeepMind  最厉之处即在此,采取规则非常简单,简单得任意一位从事机器学习研究的人会看轻它的创新,以为自己也能做出同等程度的贡献。

真正重大突破就是这样吧,简洁。虽然笔者我表示虽然很简洁我还是看不懂。

李世石第四局反杀AlphaGo时,笑的十分开心。发布了一段演讲:

Thank you very much, it's just one win, andI've never been congratulated so much just because I won one game.

Right before I started today's game, I was thinking about the past when I said I would win five to nil, or maybe four to one. I guess if today, if I was winning three consecutive games, and if I had lost one single game, it would have really hurt, tremendously.


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