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最近,AlphaGo对阵李世石的人机围棋大战,引起世界瞩目。当前,李世石已连输三局,“机器替代人类”的声音纷纷扬扬。AlphaGo的连番获胜,也让人工智能获得了前所未有的关注度。 那么,我们应该如何理解AlphaGo,如何理解人工智能究竟能强大到什么程度? AlphaGo:人工智能领域里程碑 AlphaGo的技术细节在今年《自然》杂志上详细公布过,它的原理是利用“深度学习”学习人类棋谱,模拟人类来选择几个优势点,然后通过蒙特卡罗树搜索,穷举计算这几个点胜率,从中优选。 此次,AlphaGo将GPU通用计算,分布式计算,深度学习等技术用到围棋上,并且是首次投入大量资源,展示了人工智能的巨大成果。而且在此之前,围棋是唯一没有被计算机攻克的博弈游戏项目,这次是计算机首次战胜人类顶尖棋手。 所以,在这个意义上来说,AlphaGo战胜李世石可谓人工智能研究领域的一次里程碑性事件。 不过,对于AlphaGo所代表的人工智能技术,冷静的极客们已经在思考不限于单一特定任务的求索,而是把视野更多地投向了人工智能更高的目标方向。有技术大牛在知乎上科普——人工智能有三种:一是处理特定任务的弱人工智能,二是全方位模拟人类的强人工智能,三是像《超体》中斯嘉丽一样可以快速学习、在任何领域都比人类更聪明的超人工智能。 如果用这个标准来定义,AlphaGo更多地应该属于弱人工智能范畴,意味着在可设计固定规则的单一任务领域,机器已经完全有能力比人类中的精英做得更好。 但显然,人工智能可以做的事情还很多,也可以完成比下围棋这样的单一任务更厉害的事情。弱人工智能受限于固定规则和单一任务,它能应用的场景毕竟是有限的。要承担人类对“人工智能时代”天马行空的想象,必须期待强人工智能的实质性进展。 (责任编辑：admin) |