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确实非常非常吃惊
2019-05-04 09:31
来源:未知
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更重要的一点是,李世石作为人类围棋领域的顶级代表,多少年才能培养一个?全世界能有几个?然而我们复制一百万个、一千万个go的难度又有多大呢?一个人的智力和技巧的提升,无论他多么出类拔萃,对于其他人的影响终究有限。而一台机器的智能水平能走到哪里,其它机器就都能走到哪里。从这一点上看,我们对未来人工智能的发展充满了期待。

目前,我国智能机器人正在稳步发展,我省的东南大学、南京航空航天大学、南京理工大学等多所高校都有相关的研究。宋爱国教授认为,智能机器人不可能取代人,而是为人服务。比如在养老方面,就可以提供精神抚慰:

无论最终结果怎样,这场“世纪大战”人工智能以围棋项目本身都是赢家,人工智能让让我们感觉到世界无限可能。

阿尔法的表现,足以震惊圈内人,江苏围棋队主教练丁波就是其中之一,他的朋友圈下午也被刷屏了。

拿这次机器人跟李世石的“对抗”来说,是否是背后的科学家把李世石所有过去的下棋经验都传给了机器人?宋爱国说,不一定,因为智能机器人的特点在于所具有深度学习的能力:

机器人对战李世石第一场获得成功,并不仅仅让体育界感叹。东南大学仪器科学与工程学院院长、宋爱国教授分析认为,相比象棋,围棋更难,这对人工智能机器人研究这具有里程碑意义。

“方便大家训练,我需要什么水平的软件,那对我们培养顶尖高手,训练的方法又多了一种。而且这个是美国研究的 ,这是好事情,围棋基本是亚洲,中日韩,美国研究出来,对我们今后真正走向国际,意义还是很大的。”

接下来还有 3月10号、12号、13号和15号四场对决。江苏围棋队总教练丁波说:如果按照这样的状态继续比下去的话,说不准,阿尔法可能会彻底赢了李世石。

“确实非常非常吃惊。阿尔法go自学能力很强。围棋是智力游戏里,算是计算机最后的堡垒。围棋有很多不确定性的东西,机器人都能完整判断。因为人会犯错误,受到情绪和时间影响,而且它第一盘赢了,接下来越来越好弄。”

“你比如带一个5岁小孩到一个陌生地方,然后给孩子1块钱,跟他说,你打一瓶酱油回来。这个5岁孩子就会出去找,然后把酱油打回来。但是对于现在机器人,你给它一块钱,带它到陌生环境中,打瓶酱油回来,它可能出去了就回不来了,也不知道到哪里去了。”

“人机交互,语言对话,情感的交流,比如未来老年人在家很孤独,小孩子都在外面,老年人不交流,就会有老年孤独症,老年痴呆症,现在家庭机器人可以和他交流,如果它发现人很低落,唱唱歌,讲讲话,就像一个宠物一样,同时这个机器人和他孩子的手机,医院的手机相连,可以控制机器人的各种动作,可以和父亲之间的拥抱,就像他和父亲拥抱一样。”

而在江苏首位围棋九段棋手卲震中看来,李世石放水了,他认为阿尔法go最多就是业余高水平选手。

“现在机器水平和棋手差距还是有的,最多是业余高手,职业棋手都达不到,李世石就像不会下棋一样的,走了很多不可思议的招,他觉得优势太大了,就一直放,最后把自己放倒了。”

“它主要用到神经网络的深度学习,神经网络模拟人的大脑学习,人的大脑学习、推理的能力是很强的,一层一层的进行推理,最后抽取事物本质的规律,从而让机器人自我学习。机器人赢了,意味着我们的深度学习、神经网络上到一个新的台阶。目前机器人在单任务的复杂的解空间,寻找最优解,下面4场,至少会赢3场,最多输一场。”

宋爱国教授说,围棋和象棋相比更加复杂点,虽然围棋的下法很简单,一个黑子,一个白子,但是围棋实际比赛的过程从数学上来说是求最优解,是一个博弈的 过程,因为围棋上面361个点,从数学上来说,解的空间是非常巨大的,围棋比赛能把人类战胜,说明机器人智能化目前上了一个层次。

从比赛来看,机器人的优点及短板都很明显,优点是计算能力和搏杀能力强,而布局则稍显欠缺,因为布局能力属于经验值,这正体现了机器人目前跟人还有一定距离,继续拿比赛来说,虽然阿尔法go对下围棋这样单个任务能赢得一个职业选手,但是其他很多事的处理还处于幼儿水平:

作为成功带出米昱廷、於之莹等世界冠军的江苏围棋领军人物,丁波在感叹科技先进的同时,认为,因为这次“世纪大战”对围棋项目的推广有很大帮助。

对战在3月9号12点开始,下午3点30分分出胜负。从整场对战局势看,上半场,李世石占上风,下午3点之后对他不利的棋局持续出现。虽然有30分钟以上的思考时间,但李世石在后半局出现几次失误,给了“阿尔法go”机会。最终,李世石剩下28分28秒,在186手出棋后输给了阿尔法go。

不管你会不会下围棋,北京时间9日的一场“烧脑大赛”结果估计你一定都关注。这是一场人类和机器的智能大战,对阵的一方是韩国棋手李世石,另一方是 谷歌公司的人工智能机器人 阿尔法go。结果,举世瞩目的人机大战,第一回合以“阿尔法go”中盘战胜李世石告终。

“机器人下棋不是靠记忆的,记忆是它学习的基础,它主要是靠推理。计算机本身计算能力很强,所以它能把所有的可能都推理出来,这一步走到哪里,是在记忆基础上通过学习。如果光记忆麻烦了,它不可能记忆到361个点,相当于空间非常大,存在很多变化。所以是通过学习测特征,然后进行决策。”

看好阿尔法go一方的还有东南大学仪器科学与工程学院院长、宋爱国教授。

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