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2019年11月16日 09:54 来源: 澳门赛马会

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AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。三公棋牌苹果下载将传统的音乐体验与新的科技相结合会是一个非常好的想法,如今Kickstarter上有一家新兴企业Remidi正在将音乐同可穿戴设备结合起来。据了解,IBM Watson系统具有几大能力。即Understanding理解:Watson具有强大的理解能力。通过自然语言理解技术,和卓越处理结构化与非结构化数据的能力,在众多行业能够与用户进行交互,并理解和应对用户的问题;Reasoning推理:它有智能的逻辑思考能力,Watson通过假设生成,能够透过数据揭示洞察、模式和关系。将散落在各处的知识片段连接起来,进行推理、分析、对比、归纳、总结和论证,获取深入的洞察以及决策的证据;Learning学习:它有优秀的学习能力。Watson通过以证据为基础的学习能力,能够从大数据中快速提取关键信息,像人类一样进行学习和认知。可以通过专家训练,并在交互中通过经验学习来获取反馈,优化模型,不断进步。此外,它还有精细的个性化分析能力,它能利用文本分析与心理语言学模型对海量社交媒体数据和商业数据进行深入分析,掌握用户个性特质,构建360度个体全景画像。。

[编辑:茅雁卉]