深度| 牵住那么厉害的阿尔法狗



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下棋一直被认为是一种挑战智力的游戏,棋类比赛。也因此被看作是人工智力发展的一个标尺。


当IBM制造出来的“深蓝"击败了国际象棋大师卡斯帕罗夫,面对比国际象棋计算量大无数倍的围棋,却只能投子认输。




对一名高水平棋手而言,除了要掌握基本的计算技能,还要通过大量练习培养一种很重要的“棋感“。关键是这种经验一类的东西似乎总是表现为不可言传的形式存在着,让惯于去具体执行的计算机程序无从下手。所以围棋上,相对于电脑选手,职业棋手是胜率高。


直到阿尔法围棋腾空出世,将顶尖高手李世石击败,人类才终于从智力上对电脑赢家心服口服。最近柯洁五段又同阿尔法狗对弈,终以0:3落败,人们不禁惊呼,厉害了,阿尔法狗!


 然后人们感兴趣的是,这个阿尔法围棋,它到底厉害在哪里呢?


     


原来,阿尔法围棋的杀手锏是一种名为“机器学习"的电脑技术。在此技术下,机器可以模仿人类的学习过程,通过摸索去找到合理解决问题的办法。而实际上,这不过是一种仿生学的应用,只是电脑模仿的对象是比较复杂的人类神经元,通过运用神经仿生技术,电脑自己构建了一个不断学习的神经网络系统。


具体的原理是,神经元的运行机制是通过“突触"彼此相连的,上游神经元发出的电脉冲在突触的作用下传到了神经元下游,如是反复,当某个突出经常被使用,那么它的联通效率就会变得高一些。其中的人类认识还存在的局限在于,怎样的联通会使其效率高一些,联通效率的提升是以怎样的方式让人类获得了新的思维,而这,还是未解之谜。




尽管如此,人类日新月异的科技进步仍具有一种势不可挡的神奇力量,当计算存储能力,计算方法,大数据这“三大突破”像潮水般袭来,人类面临的认识局限竟不攻自破了,于是,电脑像人类一样进行“深度学习”难题也就迎刃而解了。


所以不可思议的事情发生了。一个人类的围棋高手需要经过十几年大量艰涩的专业训练才能成才,而一台电脑要达到一流高手的境界,可能连半年时间都不用。就像击败李世石九段的阿尔法围棋,三个月之前只是职业初段水平,如此巨大的潜力真是让人难以想象。




越是复杂的问题,电脑比人工越容易显示其无可比拟优越性。而对待一些简单的问题,电脑反倒要滞后一些了。比如人类能造出比跑步还快的,汽车飞机,却至今仍造不出一台走路机器人,就像那些身怀绝技的机器人,他们其实一直都不会骑自行车哦!




想想这个人类制造出来的神奇的阿尔法,我们是不是可以明白,能变大也能变小的,能复杂也能简单的,真正神奇,是人类不断向文明迈进的步伐。

 

世界上最优秀的计算机程序员说过,其实电脑最大的漏洞不是计算机,而是人类。什么意思?这个说法是基于,计算机的漏洞是可以快速修复的,而人的弱点是很难修复的。


原来,人性的弱点比计算机的漏洞更容易利用和攻击。



这就是解铃还须系铃人的道理吧。那么,这个坚持“深度学习"的超厉害的阿尔法,反过来的,它会不会以它从人类身上汲取到的意识精髓,反过来能修复人类自身的弱点与缺陷,更深刻地启示,精进人类自己呢?


这像是一个有一点充满科幻色彩的问题了。


但厉害的阿尔法狗,也许真的可以解决掉这个神奇的命题。


未来,充满着不可尽数的可能。


那么,就让我们在思考中畅行,去尽快地唤醒沉睡在我们头脑中的那个属于我们自己的,对我们无比忠诚的阿尔法狗吧!


我们会发现并进入一个更新的世界。


你们说呢?

                         






 

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