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来源:环球网
2019年07月22日 11:18
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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?从围棋原理来分析,开局其实人类离“上帝”差得太远,也许我们今天觉得很好的布局定势其实是个大坏棋也不一定。更多的是靠以往的经验,比如水平差不多的人下棋,走这个定势就比那个胜率更高一些,我们就认为这个好一些。目前alphago对于开局也是靠人类高手学习出来的对局库学习出来的value network,当然开局也有mcts的搜索,但从开局模拟对局到游戏结束需要的时间更多,可能性也更多,所以“看起来”电脑的布局更像是“背棋谱”,也就是很像人类高手的走法。从人类的策略来说,开局是非常关键的。因为神经网络需要大量训练数据,超一流棋手的对局少,所以alphago只能学到一流高手的棋感,而开局mcts的帮助就没有那么大。澳门银河手机登入_棋牌app_app下载:亚泰刘玉明去世

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