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作者:蒋雯丽发布时间:2019-09-22 05:33:52  【字号:      】

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Q20:第一局输了的话,AlphaGo有可能像人类高手一样分析对手风格,从而在后面棋局中调整策略吗?(图注:AlphaGo使用了Policy Network和Value Network在实战中的MCTS搜索中高效选择搜索子空间。训练过程:通过KGS上的人类棋局(Human expert positions)来学习SL Policy Network和Rollout Network,然后基于SL Policy Network进行机器自我对弈(Self-play Positioning)学习出更优秀的RL Policy Network, 最后通过RL Policy Network学习出Value Network)再往深里想,为什么会找到樊麾?因为能造成最大的争议:职业棋手以及欧洲“冠军”的身份,看起来很有种,但是又只是二段棋手,与九段的世界冠军形成强烈的反差和悬念,又使得这次首尔的胜利极其突然。固特异(Goodyear)最近在日内瓦国际车展推出新的“Eagle-360”球形轮胎概念。这种轮胎可使未来使用磁悬浮技术而不是车轴的汽车朝任何方向行驶。虽然这只是一个概念,但固特异似乎离设计《I, Robot》电影中出现的汽车更进一步了。所以,今天这些机器仅仅是我们的工具,会为创造价值。至少今天,我们不必担心人工智奴役我们(不过要盯好拥有机器学习+大数据的公司,别来作恶伤害用户)。那我们该担心什么呢?这些强大的机器,将带来人类能否度过有史以来最大的“下岗潮”。这次的“机器取代人类”将远超过去的工业革命和信息革命。不过,“下岗”还不是最可怕的, 因为这些机器会产生巨大的商业价值,养活着这些下岗者,进而养活着人类。人类最应该担心的是:一旦当机器供养着人类,人类达到了马斯洛需求的基本需求,人类真的还会有动力去追求更宏伟的目标,自我实现吗?还是会醉生梦死、无所事事地或者?

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翁美玲整理编辑)

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