从深蓝到AlphaGo,人工智能凭借什么战胜人类顶尖选手?
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Description
中国人民大学高瓴人工智能学院副院长、教授、博士生导师窦志成,亲自揭秘人工智能。 完整直播回放请移步:BV1jU4y1r7So
Comments
@柯洁 八冠王进来学习下
♥ 20
凭功耗[doge]
♥ 10 ↩ 2
等将来机器人统治地球了,会这样记载杰宝——第一个被完全征服的人类
♥ 4
最重要的就是学会了对大势的判断,虽然不知道这一步之后的几百步细节但是从数据库得到大概的大趋势和胜率,就是我们说的估计能力
♥ 4
※ 引述《kiwibee (奇異蜜蜂)》之銘言: : 圍棋的下法雖然億萬種組合 : 但有沒有可能找到最佳解 : 就像圈圈叉叉那樣 : 當然圈圈叉叉的組合太少了 肯定是有,圍棋被分類為「二人零和有限確定完全情報遊戲」。 凡是屬於這種分類的遊戲, 已經被證明出一定會有最佳解, 也因此在雙方都下最佳解走法時, 只會有三種情況: 1. 先手必勝 2. 後手必勝 3. 必定平局 看起來像是廢話,但若不符合二人零和有限確定完全情報遊戲定義, 就不會有所謂的必勝或必定平局的情況。 至於它的定義是: 1. 二人:遊戲者為兩個人 2. 零和:最終結果的總和利得必然為零。例如勝者為1、敗者為-1、平局為0 3. 有限:變化數有其極限。雖然圍棋變化數是天文數字,但仍有極限 4. 確定:沒有偶然或機率的要素混入 5. 完全情報:場上資訊完全公開,沒有隱藏資訊。所以像有手牌之類的遊戲就不算。 因為圍棋屬於此類遊戲,所以必然有最佳解, 只是變化太過天文數字,料想不太可能被找出來。 之前將棋電王戰,職業棋士被電腦痛電, 有人擔心將棋會不會所有變化都被找出來,從而使這遊戲變得無趣。 但有教授計算,目前去串連超高效能電腦, 理論上一秒鐘大概可以計算出350億手, 不過用這速度去跑將棋的所有變化(10的220次方), 需要花費上9.1× 10^201年 等於不可能。 而圍棋的變化更是高達10的360次方左右,又遠比將棋誇張太多, 所以雖然理論上一定存有最佳解,但有生之年應該是看不到才是。
♥ 3
听了半天也没听懂,我还是做个快乐的蠢蛋吧[呲牙][呲牙][呲牙]
♥ 1
我貌似还没听说过有ai能在星际争霸的领域里战胜人类啊
♥ 1 ↩ 15
@柯洁
♥ 1
围棋变化太多了,而且也太抽象。穷举法没法模仿人类下棋的思维逻辑。而ai是可以学习人类的。
计算机基础好的同学,可以直接看这个课程,系统掌握深度强化学习【深度强化学习(全)-哔哩哔哩】 https://b23.tv/PHghWXJ
很清楚
@红浩子 进来学习
↩ 3
如果就下棋的话没什么奇怪,就一步步的推演,大型机每秒推演百亿千亿次的,人脑哪能比。
输入的棋谱够多。。
↩ 1
借鉴人类经验的是Master版本,Alpha go Zero版本是完全自学的,这两个版本都发了Nature正刊的文章,请问这两个版本的算法有什么不同吗?(看来@柯洁 也是要被写入人工智能的历史书上的[惊喜]