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2020-10-28 18:59 信息编号:zbtdflflg 我要留言
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Nature论文阐述的AlphaGo基本原理,按照人工智能专家的评价:”其基本原理并没有新东西“,但核心价值是学习了近万盘人类历史高手的棋局,和自我对战下的3000万盘棋局总结的经验。

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第二,谷歌AlphaGo算法包括两部分,一部分是谷歌将历史上所有的棋局数据都会拿来给机器做训练,这是一个基于深度神经网络的增强学习的算法。另一部分是利用蒙特卡洛随机算法,让计算机之间对战,可以无限制的提升计算机的棋艺。只要时间足够长,计算机可以无限提升自己的实力。这次谷歌提供这么强大的资源,两个月的时间用两千台机器,相当于两千个月的提升。

人类文明的进步在很大程度上也伴随着哲学思想的进步。譬如,在过去的人类社会,私刑、死刑甚至极刑在各国各地均有出现,随着文明进步,思想的觉悟,现今废除死刑成为了一个趋势。AI很难有这样的道德标准判断,至少现阶段人类没法用计算机代码去表达这些东西。仅从这个角度看,AI想要独立于人类(摆脱人类控制而发起机器人独立战争),这样的哲学理念在今天的技术水平下仍不可能实现。

克拉克的第一份工作是为MIT的“旋风”计算机项目测试内存系统。该项目是为美国海军研发的一款电子管计算机。1955年,克拉克参与研发了世界上第一款晶体管计算机TX-0。对于TX-0,克拉克的设计理念是打造一款适合个人使用的小型计算机。在合作搭档肯?奥尔森(Ken Olsen)的技术支持下,克拉克开创了小型机系统。而奥尔森在两年后,完成了小型机硬件的商业化进程。小型计算机的起步,打破了大公司拥有计算机的门槛,使得计算机在中小企业中得以普及。

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