機械社區
標題: “人機大戰”你們看了嗎？ [打印本頁]
作者: hualingcbn 時間: 2016-3-15 10:15
標題: “人機大戰”你們看了嗎？
“人機大戰”：谷歌旗下公司研發的機器人AlphaGo和韓國圍棋高手李世石對決，前四場李世石以1:3落敗于機器人AlphaGo，在前三場李世石落敗之時，我還認為機器人AlphaGo要以5:0完勝了，誰知第四場李世石戰勝，這給人類帶來希望啊，不知今天最后一場李世石能否捍衛人類的榮譽呢？
不過從這看來，機器人的發展真是快啊，從剛開始的簡單程序化工作，到現在都可以思考了，還有美國研發的機器人可以隨機應變，在雪地里走路如履平地，想必大家也看到了，機器人越來越多的進入人類的生活中，是不是一件好事呢？不過之前通過一些文章和資訊看到未來機器人可代替的工作崗位時，我笑不出來了。機器人搶了我的飯碗，我干啥呢？
我現在是不是應該找一些機器人不能取代人類的工作崗位啊？
作者: 把刀用好 時間: 2016-3-15 10:18
就怕那場是故意輸的。
作者: 木子12 時間: 2016-3-15 10:37
機器人害怕再贏，人類滅了他，哈哈
作者: 精密凸輪分割器 時間: 2016-3-15 11:05
這個新聞最近很火啊
作者: shaopeng760528 時間: 2016-3-15 11:28
作者: 1339842359 時間: 2016-3-15 11:35
這得看設計程序的人到底給它賦予了什么程序 只有設計程序的人知道這個程序的潛能 應該不同于簡單的數學程序 有一定的自我學習能力 好可怕
作者: 黑豹111 時間: 2016-3-15 11:50
機器人只有兩件事情干不了：發明創造和生孩子。
作者: 黑豹111 時間: 2016-3-15 11:52
目前奇跡人所謂的創造能力，也是基于某種程序支持的“創造”，機器人并沒有自我意識。
作者: 專業醬油男 時間: 2016-3-15 11:58
人腦的運算能力和分析能力目前情況下是遠遠比不過電腦滴，打個比方，人類可以算到后50步棋，而電腦可以很輕松滴算計算出500步以后的棋路，然后通過以往相同棋路的數據分析獲勝概率最高的一步，每一步都是如此通過計算贏率的方式來保持優勢，除非棋手下的路數跟以往所有人完全都不同，使得電腦無法匹配出最優的棋步，不然肯定是玩不過電腦滴。當然如果此機器人能直接對外公開，讓所有人任意挑戰的話，說不準就會被人找出輕松破解電腦的方法。
作者: 寂靜天花板 時間: 2016-3-15 12:25
專業醬油男 發表于 2016-3-15 11:58 
人腦的運算能力和分析能力目前情況下是遠遠比不過電腦滴，打個比方，人類可以算到后50步棋，而電腦可以很輕 ...
借用專家的話說，你是圖樣圖森破。人腦的運算能力遠比電腦強多了。
計算圍棋是個極其復雜的問題，比國際象棋要困難得多。圍棋最大有3361 種局面，大致的體量是10170，而已經觀測到的宇宙中，原子的數量才1080。國際象棋最大只有2155種局面，稱為香農數，大致是1047。
面對任何棋類，一種直觀又偷懶的思路是暴力列舉所有能贏的方案，這些方案會形成一個樹形地圖。AI只要根據這個地圖下棋就能永遠勝利。然而，圍棋一盤大約要下150步，每一步有250種可選的下法，所以粗略來說，要是AI用暴力列舉所有情況的方式，圍棋需要計算250150種情況，大致是10360。相對的，國際象棋每盤大約80步，每一步有35種可選下法，所以只要算3580種情況，大概是10124。無論如何，枚舉所有情況的方法不可行。
所以你所謂的計算下棋法簡直是笑話
作者: hzband 時間: 2016-3-15 14:13
現在的電腦是邏輯運算思維,也就是電腦自我學習思維處在被動的邏輯學習能力,如有一天開發出主動思維非邏輯運算芯片,那才是真正智能機器人.
作者: 專業醬油男 時間: 2016-3-15 14:47
寂靜天花板 發表于 2016-3-15 12:25
借用專家的話說，你是圖樣圖森破。人腦的運算能力遠比電腦強多了。
非常感謝大俠的指教，我也引用下專家的話好了
“ 中國證券報報道，“多數人已折服于AlphaGo的精準、聰明和大局意識。但這個比賽結果對于我們來說其實并不是太吃驚。”作為人工智能領域的從業 者，凱澤科技首席技術官吳軍指出，去年10月AlphaGo擊敗職業二段樊麾，圍棋界給AlphaGo的排名仍遠落后于李世石，但是他們忽略了 AlphaGo突破了傳統電腦的“固定”程序邏輯，融入了學習能力。 如何實現深度學習？百度深度研究院資深專家介紹，AlphaGo構 建了“兩個大腦”，一個是輸入了3000萬盤人類頂級棋手對弈數據，通過“自我對戰”來進行增強學習，改善此前的決策網絡，另一個則是通過價值網絡來進行 整體局面判斷，以決策網絡與價值網絡來協作決定落子位置。
也就是說，AlphaGo的技術架構采用的是模仿人類大腦神經模式，而不再單單依靠機器的蠻力“強記”，通過深度學習把人工神經網絡的層級大大增加，提升了計算能力。
第四場比賽結束后，DeepMind創始人哈薩比斯（Demis Hassabis）指出，在李世石白78“神之一手”后，AlphaGo79誤以為勝率達到70%，直到第87手才反應過來。"
作者: yaoweiwang 時間: 2016-3-16 22:52
真心佩服google科技，人工智能確實厲害，特別是無人駕駛汽車項目。
作者: hualingcbn 時間: 2016-3-17 08:32
5場下來，李世石以1:4的結果輸給機器人AlphaGo，但這并不代表人類輸給了機器，李世石也說到，這只是他自己的失敗。畢竟機器人AlphaGo是程序做出來的，和人類相比，人類的大腦是機器人無法比擬的。
這場比賽下來，我們也看到了人工智能機器人正在迅猛發展中。相信圍棋也會受到大家的關注，因此，無論是圍棋還是人工智能，都將會有一個美好的未來。
作者: 斷乎于止 時間: 2016-3-17 16:47
現在不是又開始挑戰柯杰了嘛
人工智能最強大的地方在于，他比棋手而言，不會出現情緒上的波動導致誤棋。每一步都是理性分析的結果，哪怕棋走的不算太好，不算太妙，但是不會失誤，所以像李世石這種靠后場壓棋的來說，對戰有點吃虧（人類對戰人工智能是永遠吃虧的，你不可能像人工智能那樣一直保持冷靜狀態）
但是李世石太大了，都30+了，在圍棋來說，已經很老了，發揮不出他當初的棋力，還是看看柯杰怎么樣
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