但当时计算机的性能并不能满足这一操作 黄焖鸡饭进军美国 老赖整容成少女

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日媒:谷歌研发人工智能战胜人类棋手   原标题:日媒:谷歌研发人工智能战胜人类棋手 带来新冲击   中国网2月16日讯 据日本媒体网站2月15日报道,美国IT企业谷歌公司的研究小组,上月于英国的科学杂志《Nature》上发表了一篇有关于人工智能的论文,给围棋界带来了新的冲击。这篇论文题目为《围棋》。谷歌公司研发的人工智能,在世界范围内首次成功战胜人类的专业棋手。   “AlphaGo”   这一战胜人类专业棋手的人工智能名为“AlphaGo”。论文中指出,去年10月,AlphaGo以5:0完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。这一研究成果,给世界范围内的人工智能研究人员、乃至世界围棋界带来的新的冲击。   围棋是“最后的堡垒”   和围棋相类似,国际象棋和日本将棋等类的白板游戏已被大家所熟知。但是,国际象棋和日本将棋领域内,均有计算机已超越了人类的水平。例如,就国际象棋来说,1997年,超级计算机“深蓝”战胜了世界棋王卡西帕罗夫,在世界范围内引起热议。   此外,在日本将棋领域,也举行过多次计算机和专业棋手的对战。4年前,计算机首次战胜了专业棋手米长邦雄。   另一方面,围棋方面还没有战胜专业棋手的软件程序出现。最强的对手也仅是业余水平中的高手,在围棋人工智能和专业选手进行对战时,不利条件一般也仅设定为普通模式。其原因为:与国际象棋、日本将棋相比,围棋的棋盘范围更大,棋子动作上的限制更少。例如就对局样本而言,国际象棋约为10的120乘,日本将其约为10的220乘。但围棋方面,由于棋子摆放规则等方面的影响,对局样本的数量可以达到10的360乘以上。   截至目前已开发出的国际象棋和日本将棋的软件,已经可以计算的所有可能局面,然后选择最为合适的一步。但是,像围棋这样对局样本过多的棋类游戏,即使是最新的智能计算机在进行全部计算时也会花费大量的事件,在技术方面很难实现。因此,此前开发的围棋软件在选择对策时,通常会随机挑选几个备选,然后从备选开始进行模拟操作。但是,这样的程序在和人类的专业棋手进行对战时,会出现失误的情况。有专家表示,人工智能如果想追赶上专业围棋手的实力,至少要花费十年以上。所以对人类来说,围棋也可以说是“最后的堡垒”。   “深层学习”究竟厉害在何处?   此次使“AlphaGo”的实力实现了飞跃的原因,便是其中引入了“深层学习”技术。这是最近在人工智能领域最引人注目的新技术。简单来说,这项技术是在此前仅根据命令进行计算的计算机中,导入了类似于人脑的运行机制。人脑中,会由一个神经细胞向其他的神经细胞输送巨大的数据。在不间断的神经细胞输送中,形成了各种信息。但是,除了简单的交流情报,人脑还会针对过去学习过的内容,在必要的场合传递必要的信息,并自动进行适当的调整。也就是说,根据学习内容,人脑会自动强化要的部分。随着学习的不断深入,所做出的判断也将更加准确。   在深层学习的应用中,会在计算机中输入“问题”和“正确答案”,但并不会输入这一问题的解决方法。方法部分则由计算机自身进行思考。在这样的程序下,计算机内部的网络会对正确答案的原因更加了解,同时弱化错误答案的路径。   随着学习量的不断增加,计算机将具备解决更为困难问题的能力。当然,这只是最简答化的说明,实际操作中还有很多未解的部分。在人工智能的研究方面,在1980年代前,深层学习的想法就已有科学家提出。但当时计算机的性能并不能满足这一操作。   但是在2012年,加拿大多伦多大学的研究小组成功使用深层学习技术,实现了图像识别的精度提高,在世界范围内引起了巨大的反响。   最近,谷歌、丰田等公司也在着手将深层学习原理应用到车的自动驾驶中,目前这一技术也尚在开发中,此次谷歌公司所公布的这一人工智能,也是这一研究开发计划中的一环。(黄雪彤) 责任编辑:李天奕相关的主题文章: