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大发pk10历史开奖: 徐宜业丨校园生活变奏曲

作者:秦章明发布时间:2019-09-16 08:33:34  【字号:      】

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多数AI专家认为,AlphaGo经过几个月的学习以后,实力已经变得特别强。而从人机区别的角度来看,李世石之所以会输,第一是因为人受情绪波动影响更大,当李世石走了一步坏棋之后,会有心理阴影,但是计算机不懂什么叫松懈。第二,人类的耐力和体力是有限的,而机器人不知道什么叫疲倦,如果双方进入读秒的话,机器赢的机会更大。我围棋水平很烂,但总的来说,可以对Alphago有所评论。第一点,如果你觉得AlphaGo的落子水平会波动,其实它可能判断胜率已经很高,有时候随便下;第二点,蒙特卡洛树搜索是遇强则强的,如果对手太弱的话也不会下出太强的手;第三点,AlphaGo下棋每一步最后都是算整体分数的,并非单纯局部,反倒是有时候局部弱,对杀会有问题;第四点,接下去的研究是进入程序的黑箱里去。人工智能研究者们虽然设计学习算法,但其实不知道电脑是怎么决策的,要打开黑箱了解内部机理,还有很长的路要走。以后司机在停车时,不再需要看另一辆车的侧后视镜,慢慢对齐、前后挪动才能停进车位。有了球形轮胎,你可以从任何方向进入停车位。如果是自动驾驶汽车,你就更不必担心了。球形轮胎并非全新的概念,但安装到汽车上并全方向行驶依然是个问题。之后黑棋逐渐占据上风,进行到76手的时候我觉得AlphaGo下的实在太机械,太僵硬,有点暴露“机器本性”。2 通俗来说以下两点:1),冷血的alphago通盘战力较强。人类棋手基本都有各自爱好与特点。有人强于布局,有人喜欢搅局,有人爱力战,有人精于收官。但alphago似乎通盘综合战力都较强,皮实(有点像小时候看依田纪基的棋,胡说下)。基于胜率的计算使得某些人类不太走的棋Alphago也会走,往往人类棋手认为的破绽反倒最终不见得是大破绽。换句话说:就是alphago的每步棋都是基于相当的计算和通盘胜率做出选择的,即使你看不太懂。

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刘忠森整理编辑)

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