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          除了大數(shù)據(jù),在博弈均衡上AI也超過人類了?

          作者: 時間:2018-01-26 來源:OFweek人工智能網(wǎng) 收藏
          編者按:隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,在新千年之后AI逐漸進入沉寂期,直至2006年,大數(shù)據(jù)和深度學習再次爆發(fā),它又一次進入公眾視野。在競技領域,這次人工智能選擇了難度更高的圍棋、德?lián)?,以及游戲等領域。

            人工智能發(fā)展到頂級之后,只要人類擁有的智能,它無所不能。而且,基于數(shù)據(jù)處理能力以指數(shù)級高于人類,從理論上來說,人工智能將遠超人類智能。但事實上,囿于其在積累上的欠缺,以及數(shù)據(jù)處理能力背后的邏輯能力缺乏,包括不成熟的行業(yè)業(yè)態(tài),都給人工智能能否超越人類智慧畫上了大大的問號。

          本文引用地址:http://www.ex-cimer.com/article/201801/374949.htm

            但在競技領域,人工智能相較人類智能的優(yōu)越性已經(jīng)越來越明顯。1997年5月,卡斯帕羅夫輸給 IBM 的計算機程序“深藍”,開啟了公眾視野里的人工智能在棋牌競技領域?qū)θ祟惖摹澳雺骸薄?/p>

            然而,隨著互聯(lián)網(wǎng)的興起,在新千年之后逐漸進入沉寂期,直至2006年,和深度學習再次爆發(fā),它又一次進入公眾視野。在競技領域,這次人工智能選擇了難度更高的圍棋、德?lián)洌约坝螒虻阮I域。

            那么,在這些領域,人工智能都是怎樣“碾壓”人類的?

            “深藍”:我對人類智慧的碾壓只是的開始

            很多人以為1997年深藍贏卡斯帕羅夫是人工智能第一次戰(zhàn)勝人類。事實并非如此。早在1988年,深藍的師兄“深思”便已在與國際象棋特級大師的對弈中獲得勝利。具有象征意義的是,深藍是第一個戰(zhàn)贏國際象棋世界冠軍的人工智能。事實上,在1996年2月的對弈中,深藍敗給了卡斯帕羅夫,他也曾經(jīng)表態(tài)說,電腦要想戰(zhàn)勝世界冠軍得等到2010年。結果這個時刻實際上只等了一年零三個月,可見人工智能的學習能力,并非人類智力所能判斷。

            “深藍”:我對人類智慧的碾壓只是的開始。

            Alpha GO、絕藝、DeepZenGo:其實我們已經(jīng)不屑與人類比拼了

            “深思”和“深藍”之后,人工智能再次爆發(fā)將聚焦點轉(zhuǎn)移到了圍棋上。

            這次和“深藍”獨霸天下不同,圍棋界的人工智能則是“群雄激戰(zhàn)”。

            事實上,最初Alpha GO在網(wǎng)絡里是匿名,直到最后挑戰(zhàn)李世石并最終獲勝才進入到公眾視野。至于Alpha GO為什么能夠戰(zhàn)勝人類,除了與深藍相似的數(shù)據(jù)處理能力,其基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡可以預測到最遠40步之后的可能情況,而且可以憑借運算能力隨時判斷最優(yōu)結果。即使在開局不利,或者讓子的情況下,也可以在全局上進行把控。

            而在亞洲,2017年最有看點的還是絕藝和DeepZenGo的“撕逼大戰(zhàn)”。其中,最吸引公眾矚目的兩次分別發(fā)生在3月和8月。3月,第10屆UEC杯世界圍棋AI大賽在日本進行,最后決賽與DeepZenGo的對決中,絕藝在大局劣勢的情況下出其不意的逆轉(zhuǎn),最終首次捧起UEC杯冠軍。而8月首屆世界智能圍棋賽,本來的奪冠大熱門絕藝在四分之一決賽中被半路殺出的程咬金——來自臺灣的“CGI”打敗,最后依然由絕藝的老對手DeepZenGo奪冠。

            雖然Alpha Go、絕藝、DeepZenGo還沒有來一場終極對決,但它們的“江湖地位”還是有譜的。在進階版AlphaGo Zero推出后,三天內(nèi)通過自我對抗賽,超過了AlphaGo的實力,贏得了100場比賽的全勝。之后,DeepMind發(fā)表了AlphaGo的謝幕感言。確實,在圍棋界已經(jīng)沒有敵手,高處不勝寒的DeepMind將它的下一個對手對準了乳腺癌

            德?lián)洌喝斯ぶ悄荛_啟思維開掛新領域

            2017年12月,《科學》雜志發(fā)布文章稱,美國專家研制出新人工智能系統(tǒng),擊敗四名“德州撲克”頂級高手。據(jù)卡內(nèi)基梅隆大學專家Noam Brown表示:“我們在創(chuàng)造這一人工智能系統(tǒng)時所開發(fā)的技術并不是專門用來打撲克的,它還可以在‘不完美信息’條件下幫助解決其他問題。而這種難題隨處可見,我們希望研發(fā)Libratus時采用的理念將來能夠?qū)θ斯ぶ悄艿倪M一步發(fā)展和推廣起到?jīng)Q定性的作用。”

            但究竟人工智能為什么能夠打德?lián)?,這與國際象棋和圍棋的分析處理能力還是有不小差異,主要運用的方法是博弈論和運籌學,關鍵需要理解四個概念:納什均衡策略、反事實最佳策略、抽象,以及終局。以納什均衡為例,如何在信息不對稱的情況下,估算對方的下注策略概率,從而獲得博弈矩陣中的占優(yōu)策略。

            “深藍”、“圍棋爭霸”、“德?lián)洹苯o到人類的思考:

            深藍之所以能夠讓世界為之震撼,就是因為它的出色表現(xiàn)給人類提出了一個哲學問題——什么是真正的思考?平均運算速度200萬步/秒,指數(shù)級超人類對于棋盤的運算能力。但沒有感性波動以及直覺的能力,完全通過數(shù)據(jù)計算,這可以算是真正思考嗎?除了卓越的速度,這種思維能力究竟有什么價值?人類是否也應該讓自己的智力進行這樣的量級式開發(fā)?

            這些思考一直延續(xù)到了“圍棋爭霸”。

            而另一方面,人工智能在德?lián)渲械膽?,又說明它除了能在數(shù)據(jù)計算等統(tǒng)計學思維領域有好的表現(xiàn),在博弈均衡等社會和經(jīng)濟學方面亦有出色表現(xiàn)。



          關鍵詞: 大數(shù)據(jù) AI

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