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捷报,谷人希第一局赢了。

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原帖由 godzillaqqq 于 2016-3-9 16:09 发表
posted by wap, platform: HTC 802t
都是程序哪来的理解,只是按照最优化套路走罢了,穷举是人类的略项
都是化学和电信号哪来的理解,只是按照使用率高的链路电流强化罢了。

这次人类还真是理解上输了,围棋这个游戏还真是没法穷举,拿全宇宙的质量造一台电脑都没法记录穷举围棋的状态链,无论是人类还是程序都依赖于对局势的判断来落子,现在就是程序对局势的估分比人类准,中盘人类选手、人类评论员觉得程序乱下,但程序还真是按照自己的估分下,最后赢了。


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原帖由 卖哥 于 2016-3-9 15:57 发表

这一次AI对人类的羞辱可能是目前为止最大的

之前的游戏,人类基本上是输在算力和信息储量上,人类本来就知道自己算不过电脑记得也不如电脑多。
而这一次,我认为人类是输在理解判断上的。
我觉得go就是在穷举中找到了最优的线路而已,并不是,智能的判断出来,如果真的是智能的判断出来把人打败,那么人工智能就是从0突然跨到了1000

区别还是很大的。

标准就是go的程序是不是围棋专用的,能不能应用到所有的和人类智力比拼的场景上。



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原帖由 卖哥 于 2016-3-9 15:57 发表

这一次AI对人类的羞辱可能是目前为止最大的

之前的游戏,人类基本上是输在算力和信息储量上,人类本来就知道自己算不过电脑记得也不如电脑多。
而这一次,我认为人类是输在理解判断上的。
ai并不懂什么是羞辱,羞辱是人类自己觉得的,我觉得很有可能就像你说的,ai在中盘就是在乱棋中找出变换最复杂并且对自己有利的局面,这样对人类的难度最大

这样赢面对AI来说是最大的


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posted by wap, platform: 华为 荣耀6 联通版
电脑下棋不就是把无穷多的套路记住然后各个匹配上么

本帖最后由 hikari34 于 2016-3-9 16:22 通过手机版编辑

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原帖由 大头木 于 2016-3-9 16:19 发表


我觉得go就是在穷举中找到了最优的线路而已,并不是,智能的判断出来,如果真的是智能的判断出来把人打败,那么人工智能就是从0突然跨到了1000

区别还是很大的。

标准就是go的程序是不是围棋专用的,能不能 ...
AlphaGo围棋专用
但是其基于的DeepDream引擎不是围棋专用,这个引擎之前的干的活有一个就是找一张图片认是不是猫,也做到了比人类准。
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原帖由 hikari34 于 2016-3-9 16:22 发表
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电脑下棋不就是把无穷多的套路记住然后各个匹配上么

本帖最后由 hikari34 于 2016-3-9 16:22 通过手机版编辑  
拿全宇宙的质量都储存不下围棋的变化链。

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原帖由 卖哥 于 2016-3-9 16:23 发表

AlphaGo围棋专用
但是其基于的DeepDream引擎不是围棋专用,这个引擎之前的干的活有一个就是找一张图片认是不是猫,也做到了比人类准。
和围棋的类似,摒弃错误的而已。不需要穷举,把错误,冗余的去掉,就不需要存储那么多了,只保留有效的。本质上只是缩小了的穷举。

感觉局限性还是很大。

能作为识别程序,但是不算什么人工智能。最多算流水线智能

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原帖由 卖哥 于 2016-3-9 16:26 发表

拿全宇宙的质量都储存不下围棋的变化链。
别变化链了,事实上更多的是明显无用的路数,比如你头四手下在四个角上,这种下法有什么意义吗??好吧,于是你看,这4手之后的所有变化都废除了,光这一种废除的变化拿全宇宙的质量也是一样存不下的。

实际上围棋的变化是相当多的没错,超越任何棋类运动,但是硬要把所有棋子的排列组合全部算上,这就是骗小白。

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posted by wap, platform: nubia Z7 Max
和卖哥同感,经此一役,人类发现人工智能的大局观超越了最顶尖的人类。

不管你开心也好不解也好无所谓也好,今天所有人类都一起见证历史了

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比如象棋这种,受规则限制,反而摒弃了更多的分支线路,轻松就能穷举。

围棋也就是规则少,反而分支太多,但是很多都是无用分支,电脑只需要不断的重下,就能摒弃99.9%的无用分支,剩下的分支里,就是穷举也能玩死人类了,再在后面不断减少无用的分支,只会越来越强。

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posted by wap, platform: nubia Z7 Max
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原帖由 @大头木  于 2016-3-9 16:49 发表
比如象棋这种,受规则限制,反而摒弃了更多的分支线路,轻松就能穷举。

围棋也就是规则少,反而分支太多,但是很多都是无用分支,电脑只需要不断的重下,就能摒弃99.9%的无用分支,剩下的分支里,就是穷举也能玩死人类了,再在后面不断减少无用的分支,只会越来越强。
再说一遍,alphago不是靠穷举,或者说它的突破不在于如何穷举。如果你不熟悉机器学习的话,建议去看点资料再来评论,否则太民科了。

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posted by wap, platform: Meizu 魅蓝
神经网络根本就不是穷举,依靠每个节点的权重,走向最优解。

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原帖由 @catxing  于 2016-3-9 16:56 发表
再说一遍,alphago不是靠穷举,或者说它的突破不在于如何穷举。如果你不熟悉机器学习的话,建议去看点资料再来评论,否则太民科了。
优化穷举加权重

白马非马吗

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posted by wap, platform: Meizu 魅蓝
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原帖由 @大头木  于 2016-3-9 17:18 发表
优化穷举加权重

白马非马吗
这么理解,那人类下围棋也是个穷举过程

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posted by wap, platform: 小米 MI 3
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原帖由 @ffcactus  于 2016-3-9 15:58 发表
贱人谷歌在如此短的时间内取得了这样的进步,让人无法接受。
傻low布

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