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人工智能应用alphago-人工智能应用领域有哪些
C0f3d30c8时间2024-04-15 22:50:06分类应用领域浏览83
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能应用alphago的问题，于是小编就整理了5个相关介绍人工智能应用alphago的解答，让我们一起看看吧。
- 人类输给人工智能，AlphaGo究竟有多厉害？
- 阿尔法狗是什么智能控制？
- 作为AlphaGo AI的最新版本，AlphaZero能否实现三棋通杀？
- AlphaGo已经出现快两年，但国产AI还没有一个达到它的水平，为什么？
- AlphaGo Zero凭借完全自学击败AlphaGo是否意味着人工智能已经可以开始独立思考？
人类输给人工智能，AlphaGo究竟有多厉害？
人工智能发展了60多年了。然而到今天，连个小孩子de 程度都达不到。人工智能没有那么强大，至少不用紧张会战胜人类。阿尔法狗，之所以能赢，是因为其开发人员发现了围棋的解，像现在的围棋高手，实际上方向错了。只要让人类拥有了阿尔法狗的算法，训练一段时间，就可以完胜阿尔法狗的。
何洁不是输给了一个非生物，何洁是输给阿尔法狗的开发者。
阿尔法狗是什么智能控制？
阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能机器人。
由谷歌（Google）旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。
2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总***获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册账号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩。
2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总***获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。
2017年5月27日，在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后，阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。2017年10月18日，DeepMind团队公布了最强版阿尔法围棋，代号AlphaGo Zero
作为AlphaGo AI的最新版本，AlphaZero能否实现三棋通杀？
作为 AlphaGo 的最新迭代，DeepMind 又在 11 月 6 日发表的《科学》（Science）论文中，隆重介绍了 AlphaZero 。
2017 年的时候，前 AI 冠军 AlphaGo 正式退休，但在进一步修补之后，AlphaZero 又达到了新的顶峰。
AlphaZero 是一款能够从头学习围棋、象棋等棋子游戏的新型人工智能平台。在三款棋类比赛中，AlphaZero 将三款 AI 都挑落下马。
● Stockfish：国际象棋 AI 世界冠军；
● elmo：2017 年度世界计算机将棋锦标赛冠军；
● AlphaGo Zero：DeepMind 自家的围棋 AI，被誉为史上最强选手。
在仅仅获知有关游戏基本规则的情况下，AlphaZero 在成为人工智能***之前，会先自己机型数百万场的对抗练习。
该 AI 初期会实施随机战术来取得胜利，但后续会通过‘强化学习’来试错，以逐步了解哪些策略是最有效的。
实测国际象棋需要 9 小时、将棋 12 小时、围棋 13 天，涉及 5000 个张量处理单元（TPU）。
AlphaGo已经出现快两年，但国产AI还没有一个达到它的水平，为什么？
发这种问题怕是石乐志，alphago那种单一逻辑也就小白觉得厉害了，国内公司就随便拉一个科大讯飞都完爆alphago，alphago本来就是谷歌用来打广告的，在谷歌也不算什么厉害的AI。
AlphaGo Zero凭借完全自学击败AlphaGo是否意味着人工智能已经可以开始独立思考？
人工智能的发展有其自身的规律，当到达一定程度，自然会出现独立思考的能力，将来思维成熟后，可能参与人类社会的决策活动，最终超越人类都是正常的事，它有一个人类没有的优点，它是完全理性的，不带任何偏见，但人类最终会在这一点上吃它的大亏，因为人类有很多非理性的欲望，一旦让人工智能管理人类社会，人类很多人将生不如死。这是趋势，我们可能没有办法回避，享受好现在的生活，一切随它去吧！
AlphaGoZero并不会独立思考。目前还没有看到其把完虐老弟AlphaGo的喜悦或者谦虚的情感分享出来的具体行为，可能更不会想到人类看到其优秀表现而可能形成对其自己不利的现状，进而也就说明AlphaGoZero并没有形成类似我们人类的自我概念。没有独立自我概念，谈什么独立思考。
不过，当提及独立思考的时候，我们并不知道这个独立的思考的具体过程和含义，独立思考是一个抽象的描述，可以代表很多事情。例如，看到蛇，我们本能的就会跑掉，该过程反应极快，但也经过了大脑的判断，只不过这个过程感觉起来有些机械化。当我们为做错的事情感到羞愧并且努力改变的时候，会被认为是一个独立思考的过程，不过造成羞愧和努力的动机到底源自哪里，很难说清楚，可以理解成是自我的趋势，也可以理解成某些化学物质的作用。
总之，当我们还不能彻彻底底的描述独立思考的时候，独立思考有利于解释很多事情，但其并没有实际的意义。
AlphaGoZero独立思考的更具体描述应该是独立学习，也是介绍AlphaGoZero的文章当中提及的重要部分。这种独立学习的能力如果延展出去，会给很多研究带来[_a***_]，不光是下棋。
回想牛顿定律、爱因斯坦相对论，这些伟人是如何在数据及其有限的情况下搞出这些定律的，如果从已经有自我概念的思考方式来看，可以把原因归于其有一个更好的大脑，更好的基因，这样没有发现这些定律的人会好受很多，减少沮丧。
可是从学习的角度来讲，他们之所以有伟大的发明，可能是他们更善于学习，有着更好的思维方式。那么，如果人工智能能够独立学习，并且借助永不停止工作模式，和指数级增长的性能，有助于找出更多类似牛顿定律这样的发现，那么我们人类将会极大的收益。
目前很多科学家都在研究和人类一样的机器大脑，有两种方式：一种是赋予机器和人类一样的学习能力，另外一种是把人脑的模型***到机器当中。从AlphaGoZero这里例子来看，其应该是符合第一种方式。当然，目前赋予学习能力的这个机器和我们大脑的结构并不完全相同，甚至可以理解成有着类似原理的简化版本，不过这并不妨碍其能够做很多事情，例如自己下棋。
从我们以往的认知来说，AlphaGoZero不具备独立思考的能力；不过从学习的角度来讲，AlphaGoZero貌似已经独立了。
AlphaGo Zero在下棋时，模拟的是人类的围棋直觉，也就是棋感。而训练时用的蒙特卡罗搜索也是在模拟人类的推演计算。
如果你题目中所指的思考，就是人类下围棋时所用的棋感和推演的话，那么是的计算机是会思考的。
先扔结论：不是。AlphaGo Zero这只“新狗”是继AlphaGo Fan、AlphaGo Lee、AlphaGo Master之后，AlphaGo家族的又一新成员，也是迄今为止最强大、同时也是最可怕的一个对手。（打赢柯洁的是AlphaGo Master，而AlphaGo Zero在诞生的第21天里就打败了Master、在诞生的第40天里对战Master的胜率达到90%，成为最强的人工智能）AlphaGo Zero第一次让AI完全脱离人类历史棋谱，只通过围棋规则＋“自我对弈”，在2900万次自我对弈后成长为世界上最强大的围棋***。
谷歌旗下DeepMind团队在《Nature》杂志发布的论文的题目也非常耿直，《Mastering the game of Go without human knowledge》，直译是“不需要人类知识就可以成为围棋***”，意译过来大概就是……“人类，我不需要你了”。
对，看上去好像是“独立思考”，但是我们要明确一点，AlphaGo Zero并不是自己悟出了围棋的下法，而是人类告诉AlphaGo Zero如何下棋之后，AlphaGo Zero通过增强学习（Reinforencement Learning）这个人类设定的算法进行自我对弈，然后成长的。所以，它并不是AI开始独立思考，而是增强学习算法在围棋领域有一个突破性的进展。增强学习（Reinforencement Learning）与我们常听说的深度学习（Deep Learning）不同，在深度学习里，你需要用大量的数据去训练神经网络。 比如你将一张车的图片给机器看，并且告诉它这是车，下次它就会说出“车”。如果你给他展现出别的，它还说车，你就告诉它“你错了。”久而久之的，它就能认出车来，原理其实很简单，但是对数据量的要求非常大。而在增强学习中，相当于你不告诉机器下一步怎么走，等它随机执行了一***作后，如果结果是好的，那么给它奖励，如果结果是不好的，那么给它惩罚，但是不告诉它哪一步做错了，久而久之机器会自己摸索出一套最佳方案来。增强学习极大减少了数据的依赖，尤其是在围棋这种规则明确的游戏当中，则更加适合增强学习发挥其强大的威力。我们暂时不用太担心机器“独立思考”，现在的的增强学习还暂时只能在环境简单、条件较少、任务行为较窄的领域（比如围棋、简单物理运动等）发挥作用，离真正的“智能”还有点远。目前人工智能实际实现的效果还达不到完全的机器独立思考能力。不过这可能是未来人工智能、机器学习研究的发展方向。要想实现更强大的机器学习及独立思考能力，有赖于科学家们对人类大脑进行更深入的研究，并结合计算机、自动化控制等多学科领域的最新研究成果提出更好的数学模型才有可能实现。路漫漫其修远兮，仍需上下求索。
到此，以上就是小编对于人工智能应用alphago的问题就介绍到这了，希望介绍关于人工智能应用alphago的5点解答对大家有用。
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