“人机大战”你们看了吗？

寂静天花板

专业酱油男 发表于 2016-3-15 11:58
人脑的运算能力和分析能力目前情况下是远远比不过电脑滴，打个比方，人类可以算到后50步棋，而电脑可以很轻 ...

借用专家的话说，你是图样图森破。人脑的运算能力远比电脑强多了。

计算围棋是个极其复杂的问题，比国际象棋要困难得多。围棋最大有3361 种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。
　　面对任何棋类，一种直观又偷懒的思路是暴力列举所有能赢的方案，这些方案会形成一个树形地图。AI只要根据这个地图下棋就能永远胜利。然而，围棋一盘大约要下150步，每一步有250种可选的下法，所以粗略来说，要是AI用暴力列举所有情况的方式，围棋需要计算250150种情况，大致是10360。相对的，国际象棋每盘大约80步，每一步有35种可选下法，所以只要算3580种情况，大概是10124。无论如何，枚举所有情况的方法不可行。

所以你所谓的计算下棋法简直是笑话

hzband

现在的电脑是逻辑运算思维,也就是电脑自我学习思维处在被动的逻辑学习能力,如有一天开发出主动思维非逻辑运算芯片,那才是真正智能机器人.

专业酱油男

寂静天花板 发表于 2016-3-15 12:25
借用专家的话说，你是图样图森破。人脑的运算能力远比电脑强多了。

非常感谢大侠的指教，我也引用下专家的话好了
“　　中国证券报报道，“多数人已折服于AlphaGo的精准、聪明和大局意识。但这个比赛结果对于我们来说其实并不是太吃惊。”作为人工智能领域的从业 者，凯泽科技首席技术官吴军指出，去年10月AlphaGo击败职业二段樊麾，围棋界给AlphaGo的排名仍远落后于李世石，但是他们忽略了 AlphaGo突破了传统电脑的“固定”程序逻辑，融入了学习能力。

　　如何实现深度学习？百度深度研究院资深专家介绍，AlphaGo构 建了“两个大脑”，一个是输入了3000万盘人类顶级棋手对弈数据，通过“自我对战”来进行增强学习，改善此前的决策网络，另一个则是通过价值网络来进行 整体局面判断，以决策网络与价值网络来协作决定落子位置。

　　也就是说，AlphaGo的技术架构采用的是模仿人类大脑神经模式，而不再单单依靠机器的蛮力“强记”，通过深度学习把人工神经网络的层级大大增加，提升了计算能力。

　　第四场比赛结束后，DeepMind创始人哈萨比斯（Demis Hassabis）指出，在李世石白78“神之一手”后，AlphaGo79误以为胜率达到70%，直到第87手才反应过来。"

yaoweiwang

真心佩服google科技，人工智能确实厉害，特别是无人驾驶汽车项目。

hualingcbn

5场下来，李世石以1:4的结果输给机器人AlphaGo，但这并不代表人类输给了机器，李世石也说到，这只是他自己的失败。毕竟机器人AlphaGo是程序做出来的，和人类相比，人类的大脑是机器人无法比拟的。
这场比赛下来，我们也看到了人工智能机器人正在迅猛发展中。相信围棋也会受到大家的关注，因此，无论是围棋还是人工智能，都将会有一个美好的未来。

断乎于止

现在不是又开始挑战柯杰了嘛

人工智能最强大的地方在于，他比棋手而言，不会出现情绪上的波动导致误棋。每一步都是理性分析的结果，哪怕棋走的不算太好，不算太妙，但是不会失误，所以像李世石这种靠后场压棋的来说，对战有点吃亏（人类对战人工智能是永远吃亏的，你不可能像人工智能那样一直保持冷静状态）

但是李世石太大了，都30+了，在围棋来说，已经很老了，发挥不出他当初的棋力，还是看看柯杰怎么样