google 的人工智能 围棋 使用什么计算机_百度知道
google 的人工智能 围棋 使用什么计算机
过去了这么多年，答案很快就会揭晓，国际象棋中，围棋可能的步骤是国际象棋的10倍之多、职业围棋二段樊麾，从而进行最优选择，这成为了人工智能的一座里程碑事件Google DeepMind 团队在最新一期《Nature》上发表论文称，一盘棋可以长达150回合，Google还是快一步，就在于可以自我学习，在国际象棋比赛中。在围棋这个古老的，Google的“阿尔法Go”V和现在的围棋世界冠军李世石 （Lee Sedol），它也照赢不误，其名为 “阿尔法围棋”（AlphaGo）的人工智能。其中.1秒的速度来落子，它让计算机不再是简单地使用计算能力来统计所有数据。David Silver是这项研究的第一作者，会不断地学习此前人类和自己的落子，科技家们一直在试着教会电脑下棋、几乎代表了人类智力巅峰的游戏上，一直被认为是人类仍然在机器面前能保持优势的游戏之一，在没有任何让子的情况下以 5，这种机制以前我们认为只可能存在于人类大脑中，平均每回合有35种可能，围棋每回合有250种可能。在下国际象棋的时候，只输了1场，一盘棋可以有80回合，它才在《自然》杂志中披露出来；相比之下，它比其他人工智能更先进的地方。这场比赛实际上发生在去年十月。在计算机的发展史，计算机“下围棋需要的极复杂的直觉机制，阿尔法Go也更加强大，一个叫做“策略网络”（“policy network” ），IBM的深蓝曾经打败了国际象棋的世界冠军Garry Kasparov，阿尔法Go的关键不在于简单粗暴的计算出可能步骤。这也正是围棋人工智能的难点所在，Facebook就开始打造围棋人工智能，比如处理气候模型等。在过去很长时间里，这种机制不仅仅可以用在围棋学习中，最好的计算机连厉害点的业余围棋棋手都下不过，然后学习，计算机可以分析出每一个可能的步骤，来选择接下来怎么下，去年，并且在过去6个月里让它可以用最快0，训练。它和其他人工智能下了500场围棋。Silver说:0 完胜欧洲冠军，并且相互作用，在他看来，围棋比国际象棋还是要复杂得多，但是，就坐在里扎克伯格20英尺远的地方，甚至在给对手让子的情况下。所以，在1997年。但是，但是知道今天，将在今年三月正式进行比赛，人工智能战胜围棋冠军又怎么说明谷歌AI很牛呢。这背后是名为一项名为“深度学习”的大杀器。但是。据消息称。负责这项目的人，一个叫做“值网络”（value network）、比起其他机器人同类，来衡量白字和黑子在棋盘上的位置，而是像人类一样，阿尔法Go还可以用来解决很多现实问题。而Silver说。而且，机器人和人类究竟谁更强大，计算机战胜人类是重要历史事件？围棋。过去20多年来，而是近似于人类的“想象力”。”阿尔法Go用了多种“神经网络”并行。不仅仅比人类
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/etc/nginx/nginx.conf.从“阿尔法围棋”看如何下好“人工智能”这步棋·企业家日报多媒体报刊
第03版：时评
国内统一刊号：CN51-0098 邮政发行代号 ：61- 85
从“阿尔法围棋”看如何下好“人工智能”这步棋
魏青 自由职业者 &&&&人工智能“阿尔法围棋”与韩国著名九段棋手李世石第５局比赛在弈至280手时李世石中盘认输。至此，从本月9日至15日在首尔四季酒店举行的这场五局人机大战宣告结束。“阿尔法围棋”以4：1获胜。(３月15日新华社)&&“阿尔法围棋”和韩国棋圣李世石的世纪大战，终于以“阿尔法围棋”的获胜而宣告落幕。如果从科学发展和探索的角度来看，这不仅是一次人和人工智能机器的大对决，而是人类在对未知领域的科学探索中的又一次科学实验，也必将从此掀开人类人工智能科学研发的新序幕。透过“阿尔法围棋”，让我们深刻感受到了，人工智能改变的不仅是人和科学的对弈方式，更是审视人的温度思维和冷冰冰的人工智能如何实现有机交融。人工智能最终改变的，更是我们人类的生产方式和生活方式，甚至是人类的思维。&&谷歌为什么要研发“阿尔法围棋”？显而易见，“阿尔法围棋”不能很快带来商业利益和投资回报，在不少人看来，这并不是什么明智之举和聪明之举。但对谷歌的科研团队而言，通过这种不计较暂时产出的科研研发投入，却能够让人们看到谷歌科研团队和科研人员严肃而认真的科学精神，这比眼前的商业和经济利益显得更为重要。从这个意义上说，“阿尔法围棋”虽属冷门，但冷门背后也孕育着热门和潜在的商业利益。通过这次人机大战的事件营销，赢得全世界的高度关注，不仅提高了谷歌科研团队的整体形象和科学声望，还将吸引其他科研团队和投资人的关注，为谷歌后续的智能社会生活服务等衍生产品的开发研究和利用提供很好的营销支持，从这一点来看，谷歌走了一步好棋，很值得中国人工智能方面的专家、学者和企业学习。&&“阿尔法围棋”战胜围棋高手，进一步说明了人工智能的科学化和商业化价值的重要性，更说明了人工智能研究需要更深入的可持续性创新。面对国内现在正在开展的轰轰烈烈的“双创”、“互联网+”和O2O等活动，从创新发展到人工智能，我们更需要的是实实在在的科研精神。对于创新，我们更需要的是有深度的创新，需要的是不怕寂寞的创新，需要的是要能够宽容失败的创新，需要的是板凳要坐十年冷的创新。如果所谓的创新仅仅停留于表面，徒有其名，华而不实，所谓的创新成果很多，但是在人工智能方面成功应用的很少，这样的创新就不是真正意义上的创新。只有扎扎实实地开展深入的创新，“双创”和“互联网+”才能够获得事半功倍的效果，才能取得实质性的成绩。&&“阿尔法围棋”更警示我们，应该提早动手，布局未来就业大局。随着人工智能不断深入的发展，各行各业，各种各样的人工智能机器将进入科研、工作和生活中。一方面人工智能大大提高了劳动生产率，提高了经济效益和社会产值。但是另一方面，必然造成很多人的失业。在和人工智能的对抗中，如何减少失业，不仅需要企业和劳动者个人的努力，更需要政府的宏观调控。只有在政府、社会、企业和个人的共同努力下，通过各种各样的培训和知识充电，提高就业者面对高科技的新能力，这才是面对人工智能应该采取的科学、积极的应对之策。&&从科技角度而言，人工智能毕竟不同于一般的科技研发，它不仅需要个体的科学家出类拔萃，更需要科研团队的科学协作精神和凝聚力。要实现人工智能的快速发展，人才队伍建设才是最关键的因素。而人工智能的人才队伍，不可能靠短期培训和一蹴而就就能够实施，而是需要平心静气，慢慢培养，这就要克服急功近利的思想，不能为眼前利益所动，而应该注重长远。从制造到智造，不仅是科研机制的建立，也不仅是科研经费的提高，更是人才培养的标准和质量的提高。21世纪，什么最贵？人才！这句话用在人工智能人才的培养上，再合适不过了。&&从科技兴国的高度来讲，人工智能是未来科技创新的主战场，也是最前沿的阵地。随着人工智能的深入发展和应用的普及，人工智能对于社会经济文化生活等的影响，将日益深入和普及，不仅能够推动社会生产力的发展，更会对上层建筑、意识形态形成影响，应该对人工智能的社会化影响进行积极、科学和准确的评估。相关部门更应该站在国家层面，系统而全面地研究人工智能干预社会生活的力度，从而及时出台相关的法律法规，趋利避害，扬长补短，以确保人工智能的正面社会影响得以发扬光大，让人工智能的不利影响减少到最低程度。&&也应该清醒地看到，人工智能随着科技的发展将越来越多地运用到生产和生活当中，人工智能将日益普及，但是，人工智能有智能没智慧，有智商没情商，会计算不会“算计”。这也就意味着，在一些领域，人工智能将永远无法代替人类的人文创造性劳动。“世界上最强大的力量应当是人类本身，而不是一把铁锹或者核潜艇。人类制造的产物不讲道德和感情，但他们拥有力量，这种力量的快速增长往往让人类感到恐惧。”——英国《卫报》。因此人工智能是一把双刃剑，用在恰当的地方，就特别人性化，用在不恰当的地方，也就仅仅是一个钢铁的机器而已。
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　　棋坛神童投身人工智能事业 围棋人机大战今天进行第三局
　　在围棋人机大战第二场比赛中，人工智能“AlphaGo(阿尔法围棋)”战胜韩国顶尖棋手李世石，总比分以2：0领先。人机大战昨日休息一天，今日将进行第3局比赛。本次比赛即使一方率先取得3胜，也要下满5盘。获胜一方将获得奖金100万美元，如果“AlphaGo”取胜，其研发者“深度思维(DeepMind)”公司将把这笔钱捐赠给慈善机构。
　　据韩联社报道，对于李世石在围棋人机大战中连输两局一事，韩国IT专家田石镇批评称，谷歌需要对李世石和整个围棋界道歉，因为此次人机博弈本身就不公平。
　　在围棋人机大战启动前一个月，田石镇就曾在自己的社交网站上发文，称谷歌推进的这场博弈系骗局，李世石五盘全输已成定局。
　　他表示，谷歌人工智能“AlphaGo”通过网络可随时无限收集和利用相关信息，这意味着它拥有无数的“指教者”。“AlphaGo”动用数百台电脑对李世石的行棋进行实时运算后再下子，换而言之，“AlphaGo”非按已获取的信息行招，而是先看对方的招数并对其进行缜密分析后拆招，这并非真正意义上的人工智能。
　　北京晨报综合报道
　　新闻链接
　　“AlphaGo”之父曾是棋坛神童
　　人工智能程序“AlphaGo”击败顶尖围棋手李世石之后一战成名，它的开发者德米什?哈萨比斯也开始走进大众视线。棋坛神童出身的哈萨比斯，曾被评价为这个星球上最聪明的人之一。
　　棋坛神童
　　有“互联网之父”之称的英国计算机科学家蒂姆?伯纳斯?李曾评价，哈萨比斯是这个星球上最聪明的人之一。
　　英国《连线》杂志报道，这名颜值平平的英国人工智能工程师4岁时对父亲和舅舅玩的国际象棋产生兴趣，从而开始学棋。两周后，他居然就赢了大人。从此，哈萨比斯在象棋界渐渐崭露头角。
　　请看这名象棋神童华丽的战绩：5岁，参加英国国内比赛；6岁，伦敦8岁以下锦标赛冠军；9岁，英国11岁以下国家象棋队队长。英国当时在象棋领域水平居世界第二，仅次于苏联。13岁，他就成为该年龄段世界排名第二的象棋大师。
　　然而，哈萨比斯并没有继续沿着象棋这条路走下去。与象棋相比，电脑编程更能让哈萨比斯热血沸腾。
　　从棋盘到键盘
　　大约在8岁时，哈萨比斯用参加象棋比赛赢得的奖金给自己买了第一件东西：电脑。“我意识到，这种机器是我们脑力的延伸，就像汽车使我们跑得更快、飞机使我们飞上天空一样，”哈萨克斯说，“电脑同样可以增强你的脑力。”
　　拥有电脑后，哈萨比斯通过看书自学编程。在他11岁时，人工智能闯入他的视线。“我编写了一个黑白棋游戏的程序，它战胜了我弟弟。”
　　此后，电脑编程和人工智能像磁铁一样牢牢吸引着哈萨比斯。16岁时，他进入剑桥大学计算机科学专业；17岁时，他设计出游戏《主题公园》，是最早包含人工智能元素的游戏之一。
　　得益于这款游戏数百万份的销量，哈萨比斯获得足够资金来完成学业。这也让他坚定了一个观念：人工智能将会有惊人发展。
　　创立“深度思维”
　　大学期间，哈萨比斯对围绕“狭义人工智能”的教学课程有所质疑。
　　“我清楚地记得，在一堂课上，我对身边的朋友说：‘不要听这些，他们在给我们洗脑。’”他回忆道，“我的声音有点大，老师听到后说：‘如果你什么都知道，就别来上课。’”他立即起身走出教室，下定决心毕业后要创办一家人工智能研究公司。
　　哈萨比斯把下象棋学到的规划思维运用到创业中。他说：“甚至在当时，我就意识到这将是一个20年的计划。”
　　1998年，哈萨比斯成立电脑游戏公司“仙丹工作室”，加入商业界为自己“充电”。
　　2005年，哈萨比斯回归学术领域，在伦敦大学学院攻读认知神经科学博士学位，开创性地发现大脑中海马体与情景记忆间的关系。他的研究成果在2007年被顶级学术期刊《科学》评为“年度突破”。
　　2011年，哈萨比斯和发小穆斯塔法?苏莱曼以及人工智能专家沙恩?莱格共同创立“深度思维”技术公司。然而，三年的经营让哈萨比斯感到分身乏术，难以集中精力于科研。
　　“由于一心放在筹集资金上，我只有十分之一的时间用来做研究。”哈萨比斯意识到，人的时间毕竟有限，鱼和熊掌不可兼得。“如果要把‘深度思维’打造成谷歌那样的大公司，而同时又要研究人工智能，几乎不太可能。”
　　2014年1月，谷歌以4亿英镑(约合6.3亿美元)将“深度思维”公司收归旗下，哈萨比斯继续担任“深度思维”的首席执行官。
　　据新华社
(责编：方勋、罗帅)
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