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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年10月16日 08:06  浏览次数:0402
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 全面赋能、覆盖值得注意的是,芝加哥正是美国航空在美国的主要枢纽之一,上海到芝加哥的航线,美国航空也已经运营了十年。去年,美国航空在一年内也是一口气开通了三条中国到北美的直飞航线。



       其次,不想再赘述这位大师们关于人工智能的种种预测与猜想,只想从一个平常人的角度分析,如果人工智能真的成为人类的“终结者”又何妨?


AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。


雷欣认为,AlphaGo 有一个非常大的优势,就是它是依靠强大的计算能力算法来进行决策的,而且不会受情绪的干扰,几乎不会出错。围棋是一个需要长时间的很费脑力的比赛,随着时间的推移,越到后期,人类的体力、心理承受能力都受到严峻的考验,但对于机器来说,时间越靠后,搜索空间越小,需要计算的量越小,决策的准确性越高。而且机器由于不会受到情绪干扰,会一直稳扎稳打,时间越往后,对机器越有利。如果人类不能在开局阶段一举奠定胜局,拖到收官阶段就非常困难了。此外,机器的特点是遇强则强,遇弱也不会很展现太强的实力,一旦碰到对方失误时只会采取最稳妥的方案去获胜,而不会去追求大胜而增加比赛的不确定性。


然而,沃森在赢得游戏节目后的几年内动静并不大。 IBM高管最近坦率地承认,医疗被证实比他们预期的要困难得多。沃森的早期项目遇到了成本问题和挫折。这些项目被缩减,重新调整,甚至搁置。


Kei Nagasawa对此并不认同。“我们之所以决定让日本投资者领投这轮融资,是因为他们非常了解我们的业务,与我们一样有着全球扩张的愿景……我们将继续积极地进行海外扩张,因此未来如果再进行融资的话,我们会欢迎外国投资者参与。”(皓慧)

 
 
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