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人工智能會(huì)叛逃?從下棋開始談起.......

2019-05-23 02:06
求學(xué)·理科版 2019年5期
關(guān)鍵詞:勝率落子李世石

什么是人工智能?

很多人都以為“人工智能=會(huì)思考的機(jī)器人”,然而事實(shí)并非如此。人工智能的定義其實(shí)相當(dāng)寬泛,從學(xué)科定義的角度來(lái)說(shuō),它是研究、開發(fā)用于模擬、擴(kuò)展人的智能的一門新學(xué)科,屬于計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)分支。

人工智能簡(jiǎn)史

從“網(wǎng)紅”AlphaGo的學(xué)習(xí)方式看人工智能

“網(wǎng)紅”AlphaGo(阿爾法狗)是人工智能中一個(gè)成功的典型,贏了韓國(guó)棋手李世石,令眾人皆知。

一、AlphaGo的獲勝秘訣:深度學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)的前身是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),主要是指研究人員通過(guò)程序語(yǔ)言教會(huì)電腦模擬人類思考。比如我們初學(xué)“1+1=2”的時(shí)候,父母教我們通過(guò)數(shù)手指頭的方式來(lái)計(jì)算;而研究人員教電腦學(xué)習(xí)的方式則比較簡(jiǎn)單,輸入的是已知信息,其中“1”和“+”就是輸入給電腦的,電腦輸出的就是結(jié)果“2”(電腦上是采用“二進(jìn)制”進(jìn)行計(jì)算的,感興趣的同學(xué)可查閱更詳細(xì)的資料)。無(wú)論是通過(guò)計(jì)算、判斷還是推理,像這樣認(rèn)知的過(guò)程都可以稱為“學(xué)習(xí)”。

二、深度學(xué)習(xí)=“監(jiān)督學(xué)習(xí)”+“評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)”+其他

1.“監(jiān)督學(xué)習(xí)”

打個(gè)比方,一個(gè)擁有過(guò)目不忘的超能力的同學(xué),根本不用學(xué)習(xí)方法原理和解題技巧,只要記住近乎無(wú)限量的題目和答案,考試就能得到高分。同理,AlphaGo不用學(xué)習(xí)下棋的方法,只要有充足的存儲(chǔ)空間就夠了。設(shè)計(jì)人員向其大量輸入這個(gè)世界上職業(yè)棋手的棋譜(也就是說(shuō)它記住了題目和答案),以預(yù)測(cè)對(duì)手最有可能落子的位置。

用這種學(xué)習(xí)方式,AlphaGo完全不用去思考“如何才能贏”這件事,只要能夠預(yù)測(cè)對(duì)手的落子即可。公開數(shù)據(jù)顯示,目前AlphaGo預(yù)測(cè)對(duì)手落子位置的正確率是67%。

2.“評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò)”

舉個(gè)例子,在打籃球時(shí),某同學(xué)會(huì)不斷觀察對(duì)方防線變化,如果能找到防守球員注意力最不集中的地方,就有較大的機(jī)會(huì)進(jìn)球。類似地,AlphaGo會(huì)預(yù)測(cè)對(duì)手后續(xù)落子位置的概率,通過(guò)嵌套函數(shù)找到最優(yōu)解。當(dāng)然,AlphaGo的勝率跟向下預(yù)測(cè)的步數(shù)有關(guān),向下預(yù)測(cè)的步數(shù)越多,計(jì)算量就越龐大,同時(shí)勝率也越高。

但是AlphaGo的能力顯然不止于此,除了預(yù)測(cè)對(duì)手落子后的勝率,它還會(huì)模擬自己落子后可能會(huì)遇到的情況。就像考生不斷地出試卷考自己那樣,AlphaGo除了會(huì)和對(duì)手下棋,還會(huì)和自己下棋,以確定自己下一步怎么走勝率最高。在未來(lái),設(shè)計(jì)人員還會(huì)將一個(gè)評(píng)估體系植入AlphaGo當(dāng)中,使其能夠更加準(zhǔn)確地評(píng)估所下這一步棋的好壞。

一言以概之,這種機(jī)器學(xué)習(xí)方式不局限于一步的輸贏,而是將格局放大,更關(guān)注最后結(jié)果。

看到這里,同學(xué)們應(yīng)該明白了:其實(shí)并不是AlphaGo打敗了李世石,而是研究人員用智慧戰(zhàn)勝了李世石。除了監(jiān)督學(xué)習(xí)和評(píng)價(jià)網(wǎng)絡(luò),人工智能學(xué)習(xí)的方式還有很多。與人類相比,它們不僅“過(guò)目成誦”,而且其擁有的超高的計(jì)算速度和準(zhǔn)確性也讓人類望塵莫及。

作者簡(jiǎn)介:大寶,人工智能愛好者,算法工作者,目前在一家區(qū)塊鏈創(chuàng)業(yè)公司工作。

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