网站公告: 欢迎光临本公司网站!
新闻动态您当前的位置:主页 > 新闻动态 >

AlphaGo2.0没有实质性地突破人工智能革命

更新时间:2019-12-08 15:00

科技新闻5月25日,据报道,第二轮人机战争结束。柯洁在与alphago的比赛中犯错,最后投出155只手承认失败。对此,猎豹移动CEO傅胜认为,AlphaGo2.0还没有取得实质性突破,“白手起家”的人工智能革命任重道远。傅盛认为,作为全球顶尖的深度学习机构,深心正在引领深度学习的探索。但在一年内,AlphaGo2.0只优化了算法,提高了计算能力。这也提醒广大人工智能从业者,不仅要寄希望于爆炸性的技术突破,更要注重人工智能与应用的结合。
 
 
 
 
 
猎豹移动CEO傅盛预测,目前的alphago版本并没有进行无人监督的学习。如果能够做到,新版alphago的技术突破不亚于第一版alphago。白手起家的训练意味着利用强化学习从白手起家,完全依靠比赛的最后奖励。”利用RL模型在没有监督的情况下收敛到最优解是一个开放的问题,甚至对于一些红白计算机游戏也是如此。如果alphago 2能够从零开始完成学习,很可能意味着强化学习算法本身有了重大突破,它不仅可以在go中使用,还具有很多其他应用的可能性,因此意义将不亚于alphago 1。”
 
 
 
 
 
 
 
比赛结束后,傅胜的观点得到了证实。alphago的核心作者之一Aja Huang在第一次战斗后宣称,“这次alphago是一个独立的版本,但仍有人类的知识训练。”
 
 
 
 
 
“AlphaGo2.0没有实质性的突破,我们期待的无监督学习还没有到来。作为全球顶尖的深度学习机构,Deepmind引领着深度学习的探索。但在一年内,AlphaGo2.0只优化了算法,提高了计算能力。这也提醒了人工智能从业者,不仅要希望有爆炸性的技术突破,而且要着眼于目前人工智能与应用的结合。
 
 
 
 
 
这种人工智能应用组合理论“由来已久”。傅胜多次指出,深度学习的机会在于应用的结合,而不仅仅是技术输出。他认为深度学习是一场算法革命,从本质上减少了技术障碍。由于基本算法模型是固定的,大大降低了算法的驱动力,算法驱动成为数据驱动。因此,深度学习的核心是数据驱动。虽然有模型参数调整的机构将有自己的优势,但更多的数据参数调整将很快使它们的优势扁平化。
 
 
 
 
 
从本质上讲,虽然人工智能是一种技术和工具,但由于互联网的加速发展,如今一项独立的技术本身已经很难成为一个完整的产业。很难想象一个公司能通过技术输出获得成功。在未来,深度学习是基础技术应用。很多公司都会有深入学习的研发能力。所有公司都将是技术公司。科学技术是基础,需要与应用相结合。
 
 
 
 
 
这一论点并非毫无根据。去年,猎豹收购了法国新闻产品news Republic,将用户的点击行为转化为数据的注释部分,神经网络会自动找到相关新闻进行推送。猎豹还制作了美国最大的第三方直播平台live.me。数十万美国用户每天开始广播,生产出数百万和数千万张标准面孔。这些数据使猎豹能够找到准确的数据。猎豹开发的人脸识别技术在色情和儿童识别方面有着大量的应用。在最近的LFW人脸识别评价中,猎豹取得了前三名的成绩。
 
 
 
 
 
从深蓝色到遥远的狗,棋牌游戏被用来测试人类与人工智能之间的差距。一方面,国际象棋历史悠久,人类有足够的积累,围棋有足够的变化,暴力搜索无法解决问题,所以人工智能必须有“直接意识”;另一方面,它属于完全信息博弈,这实际上是验证人工智能能力最便捷的方式。傅声预言,未来,人工智能将扮演助手的角色,而不是对抗的角色,这将是人机共存的时代。
【返回列表页】

Copyright © 彩经彩票 版权所有