阿尔法狗再进化

阿尔法狗再进化，是怎么做到的？

当人们还在赞叹今年5月的阿尔法狗之时，一切都发生了改变，AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。原来在伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。据说这AlphaGo Zero以100：0压倒性的优势战胜了原始的AlphaGo，与原始的它不同，这次它的独门秘籍，是“自学成才”。完全由自己学习，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU，AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升，它不再需要人类数据，而且只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源。Zero的成功主要得益于更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。所以，轻松战胜了原始的阿尔法狗。

阿尔法狗再进化，预示着什么？

阿尔法狗在一次进化，预示着什么？ 这不得不让人感叹如今科技的进步，面对人工智能飞速发展的社会，你的家将会是什么样子呢？到底什么是智能家居呢？它能给我们带来什么呢？ 智能家居是利用网络通信技术、自动控制技术、音频控制等技术打造出一个具有更高安全性、舒适性、艺术性、便捷性的住宅平台，来实现更高效的家庭日程事务管理。随着科技的进步，智能家居也从以往的灯光遥控控制、电器远程控制和电动窗帘控制等革新到家庭安防报警、背景音乐、可视对讲、门禁指纹控制等领域。不难看出，智能家居几乎涵盖了所有传统的弱电行业，更引得各路品牌公司纷纷进军智能家居市场。对于懒癌晚期患者来说，做饭无疑是最大挑战，那么如果能有一个智能的双手帮你做出一桌美味佳肴将是最幸福的事。英国的Moley Robotics公司展示了其最新研发的黑科技——机器人厨房系统，这套系统号称是“世界上第一款自动化厨房”可实现完全自动化的烹饪体验，以后做饭这种小事就交给你了哈。他不仅能做出2000种食物，而且还会逐渐增加菜单。甚至可以请一位真正的料理大师来做菜，机器人的视觉系统会捕捉大师的各种动作、时间并进行记录，然后生成一套自己的做饭程序，最后还会把厨房收拾干净，而这些功能只需动动手指就可以操控机器人。这简直逆天啦！有木有啊！

阿尔法狗再进化，它是如何进化的？

AlphaGoZero使用新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行了自我对弈。随着自我博弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练的深入，DeepMind团队发现，AlphaGoZero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。自学3天，就打败了旧版AlphaGoAlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。AlphaGo-Zero的训练时间轴首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。其次，AlphaGoZero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了"策略网络"来选择下一步棋的走法，以及使用"价值网络"来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。第三，AlphaGoZero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。AlphaGo几个版本的排名情况。据哈萨比斯和席尔瓦介绍，以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升，而算法的改变让系统变得更强更有效。经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100:0的。经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。"Master"曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说，围棋并不是AlphaGo的终极奥义，他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。AlphaGoZero的提升，让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。时代的步伐越来越快，科技进步的速度也越来越快……也许有一天，科技的研发将会由一个组织者和一群智能机器人代替……这个时代，科技，正让生活更加便利。

阿尔法狗再进化，对此你怎么看？

今年5月，以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。最初的阿尔法狗（AlphaGo）已经给人们留下深刻印象，它曾赢下李世石和柯洁，以Master为名横扫中日韩顶尖棋手，连胜六十局，可以说是围棋界的顶尖高手，目前已知的地球生物还没有能够战胜它。然而，悄无声息的情况下，阿法狗再次进化了，伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍，是“自学成才”。新版的阿尔法狗以100:0的压倒性战绩战胜了旧版的阿尔法狗。为此，整个人类世界都在赞叹，也同时有些恐惧，害怕这个人工智能的产物，最终将人类替代。在我看来，人工智能的发展是必然的趋势，机器学习也算是重中之重，在人工智能领域来说算是一大突破，但是人工智能毕竟还是受限于人，因此也没必要引起恐慌。

韩国电影《游戏》结局是什么意思？

我觉得这是一个开放性的结尾，故事主要是说会长为了得到年轻的身体和一个年青的赌,故事由此展开..
我觉得结局可能是最后是会长赢得了胜利,但是最后换记忆的时候,医生对其说了一段话,那段话表明了没有血缘关系的人匹配成功是不可能的,也就是说青年与会长之间是有关系的,但是是儿子或者是什么就不肯定了.这样后在的流眼泪也可以解释了,还有这句话中还说到你以为让我找与你匹配的人是命运或者是..安排的吗?中间忘记了,但大概是这个意思.由这句话我们也可以想像到医生不想让会长知道年轻人和会长是有血缘关系的,说明会长如果知道的话可能不会对年轻人做这些事情,还有一点可以侧面说明,那就是全片中都在说明会长的狐独,无论是你是我唯一的朋友还是后面朋友咒会长说你会受到报应的,没有人会成为你的朋友之类的,会长说了一句我一直很狐独,由此可知道会长会做这些并不是因其坏,或者心理很变态,他只是一个有钱有势并且有技术能力的狐独的老人,因为他有一切他能改变一切,所以使其行为产生的偏差.还有从其找到年轻人的时候也只是说引诱他但是没有强制也可以看出一些.虽然他用了一些手段....而那个医生他其实只是一个爱赌的人,他并不是一个坏人,其最终目的只是从会长手里得到自由,在最后其实他给过会长一个机会,他说做完这个手术我想要离开,但是会长没有同意.由此可以想像医生为了自由不大可能会帮会长顺利的完成手术,后面当医生说完话会长的流泪其实或许也包括着对自己的担心吧.他可能想到最后他会出事.片结尾中是描写年轻人和他女朋友在一起场景,这里有几种可能,但是由后面年轻人对喝什么如此明白清楚,说明其体内一定是有年轻人的记忆的,那么就引出两个可能性,可能性一:老人记忆还在,他还是在欺骗着女的,这种可能性我认为不大,从前面年轻人的舅舅和那个画郎的女人被会长杀掉说明会长其实是满狠的,医生一定也是了解这一点,因此当医生说明一切会长流泪时医生是不会让会长完好的继续活着的,如果后面会长好好的话着.那医生很可能就会死去.而且最后年轻人与女朋以是在路上帮人画画的,这也说明他们并没有家产了,如果老人还活着他并不需要为了让这个女人相信自己而放弃这些,因为之前女人没有怀疑会长的时候他也是接受了年轻人有钱了的事实,因此只要在回答女人生活中的一些秘密问题使女人了解他记得这一切就行了,因此老人活着的可能性不大.可能性二:老人死去了,这样可以说明为什么他们最后一起是在路边帮人画画了,因为他不在是会长了,他没有钱了,但是最后有一个画面是年轻人用会长抽烟的方式在抽烟.这里我也想过满久,但是想不出来.最后我归于习惯了.毕竟年轻人的身体被会长用过满久的时间了.对了,还有一种可能就是医生对会长下手了,但是可能手下留情了也可能手术中有医生也不知道的原因使会长的忘记还是部份留在了年轻人的体内,这样就有了复发的可能,也有了写第二部的可能.但我不大希望是这样.因为这样的话第二部出来可能就是说会长占了年轻人的身体进行了一系列的事情.这样就我和原来说会长并不是很坏相背了.
其实这是一个开放性的结尾,不用太在意,只要自己觉得合理的结局就可以了..

北京理工大学生物专业怎么样

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阿尔法狗是不是真正意义的人工智能

阿尔法狗是人工智能。
尼尔逊教授定义“人工智能是关于知识的学科——怎样表示知识以及怎样获得知识并使用知识的科学。”温斯顿教授认为“人工智能就是研究如何使计算机去做过去只有人才能做的智能工作。”阿法狗是在自我对决、与他人对决中学习、提高自己的能力，运用对棋盘的了解，通过预测等下好棋局。
智能涉及到意识、自我、思维等。人工智能就是人赋予计算机意识、自我、思维的能力，人告诉它多少，它不会学习超出人类给它的”认知“的所属领域，比如你的人工智能定位是下围棋，那它就只会下围棋（你要“告诉”它围棋基本规则），阿尔法狗可以玩得比人好，有个原因是很多围棋大师考的是直觉，直觉是抽象的，而阿法狗的算法是建立在对棋谱的认知，但它不会下象棋，除非你“告诉”它下象棋的规则。（阿尔法狗可以出现人类没出现过的招数，而且这招数一定是不违反基本规则的）
关于智能，再打个比方，出生在围棋发明之前的人们不知道围棋是什么，更不知道怎么玩了，但是当你告诉这些人玩法的时候，这些人可能可以学会。
人和人工智能的差别之一是，人是什么都能自发学习的，自发创造的，而人工智能是 人告诉机器可以在什么领域上自发学习。所以，阿尔法狗它是人工智能，它不是人，没有情感是因为没有人告诉它情感是什么。
如果有一天，人工智能变得跟人一样有自己的想法，人类可能会受到生命威胁。某人工智能想：“我不想听你的指挥了”，然后就叛逆了。。。

PS:人工智能领域很广泛，人工智能学习到了一定程度就可以去预测等，它不是为学习而生的。所以阿尔法狗学习这么长时间，背后肯定有一张蓝图，阿尔法狗的存在也证明了人工智能在它的特定领域内不一定比人类差。

阿法狗这样的程序能否被人工智能打败？

去年，阿法狗（AlphaGo）代表人工智能在围棋领域首次战胜了人类的世界冠军，但其棋艺的精进，是建立在计算机通过海量的历史棋谱学习参悟人类棋艺的基础之上，进而自我训练，实现超越。图为阿法狗棋艺增长曲线。人工智能的一项重要目标，是在没有任何先验知识的前提下，通过完全的自学，在极具挑战的领域，达到超人的境地。新一代的阿法元(AlphaGo Zero), 完全从零开始，不需要任何历史棋谱的指引，更不需要参考人类任何的先验知识，完全靠自己一个人强化学习（reinforcement learning）和参悟, 棋艺增长远超阿法狗，百战百胜，击溃阿法狗100阿发元算法与之前的AlphaGo有两个大的区别。1.与之前将走子策略(policy)网络和胜率值(value)网络分开训练不同，新的网络结构可以同时输出该步的走子策略(policy)和当前情形下的胜率值(value)。2.实际上policy与value网络相当于共用了之前大部分的特征提取层，输出阶段的最后几层结构仍然是相互独立的。训练的损失函数也同时包含了policy和value两部分。这样的显然能够节省训练时间，更重要的是混合的policy与value网络也许能适应更多种不同情况。由此可见，阿法狗能被打败。人工智能也会有一天打败人类。

阿尔法狗新版有哪些特点？

与前几个版本AlphaGo不同，此版本的AlphaGoZero完全不受人类思维束缚，因此算作革新性人工智能。AlphaGoZero的能力有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。作用：1、AlphaGo本身就是google研制的atificialintelligence亦即AI，根据一定方法的计算得出掉线者的大致水平，然后做出相应水平的操作，包括意识。这样可以一定程度上解决有人掉线现有AI坑遍全场的现象。2、它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。

阿尔法狗新版有哪些特点？

新版拥有强大的自学能力，它能通过自学玩转多种游戏，这套系统名为“AlphaGo Zero”，它通过一种名为“强化学习”的机器学习技术，可以在与自己游戏中吸取教训。　仅三天时间，AlphaGo Zero自行掌握了围棋的下法，还发明了更好的棋步。这期间，除了被告知围棋的基本规则，它未获得人类的帮助。随着AlphaGo Zero被不断训练时，它开始在围棋游戏中学习先进的概念，并挑选出一些有利的位置和序列。当被问到为什么AlphaGo Zero的训练如此稳定？David Silver说，AlphaGo Zero所用的算法与策略梯度、Q-learning之类的传统（无模型）算法不同，通过使用AlphaGo search，我们极大地改进了策略和自我对弈的结果，然后我们应用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略+价值网络（policy+value network）。这比渐进的、基于梯度的策略改进（policy ）为什么这次Zero就训练了40天？训练3个月会怎样？David Silver认为，这是一个人力和资源优先级的问题，如果训练3个月，我想你会问训练6个月会发生什么。为什么一开始选择用人类对局数据来训练AlphaGo，而不是通过自我对弈来从0开始？之前的AlphaGo瓶颈在哪里？David Silver表示，创造一个完全自学的系统，一直是强化学习中的一个开放式问题，之前都非常不稳定，之后我们做了很多实验，发现AlphaGo Zero的算法是最有效率的。DeepMind和Facebook几乎同时开始研究这一课题，为什么你们能达到这个水平？David Silver说，Facebook更专注于监督学习，我们关注强化学习，是因为相信它最终会超越人类的知识，研究表明，仅使用监督学习能够获得令人惊讶的表现，但如果要远超人类水平，强化学习才是关键。AlphaGo Zero是AlphaGo的最终版本吗？David Silver：我们已经不再主动研究如何让AlphaGo变得更强，但我们仍然用它尝试新的想法。AlphaGo有没有开源计划？David Silver：我们在过去已经开源了许多代码，但AlphaGo始终是一个复杂的过程，它是一个非常复杂的代码。

从无人驾驶到阿法狗,人工智能在许多领域已经超越人类。请思考:人工智能是否会

亲，人工智能在许多领域已经超越人类，但是它仍然具有一些固有限制和局限性。虽然人工智能可以在某些方面表现出比人类更出色的能力，例如处理大量数据、识别图像和语音等，但是它还不具备人类的创造力、情感和智慧，也无法完全替代人类。此外，人工智能也存在一些风险和挑战，例如安全和隐私问题、伦理和社会责任问题等。因此，应该在发展人工智能的同时，也要注意其潜在的负面影响，并采取相应的措施来降低风险和解决问题。总之，人工智能是一项有前途的技术，但需要在合理、安全、可控的条件下推进。【摘要】
从无人驾驶到阿法狗,人工智能在许多领域已经超越人类。请思考:人工智能是否会【提问】
亲，从无人驾驶到阿法狗,人工智能在许多领域已经超越人类。请思考:人工智能是否会【回答】
亲，人工智能在许多领域已经超越人类，但是它仍然具有一些固有限制和局限性。虽然人工智能可以在某些方面表现出比人类更出色的能力，例如处理大量数据、识别图像和语音等，但是它还不具备人类的创造力、情感和智慧，也无法完全替代人类。此外，人工智能也存在一些风险和挑战，例如安全和隐私问题、伦理和社会责任问题等。因此，应该在发展人工智能的同时，也要注意其潜在的负面影响，并采取相应的措施来降低风险和解决问题。总之，人工智能是一项有前途的技术，但需要在合理、安全、可控的条件下推进。【回答】

从无人驾驶到阿法狗,人工智能在许多领域已经超越人类。请思考:人工智能是否会

由于人工智能已经应用到许多领域，因此它已经在一些特定的任务中比人类表现更好。但是，人工智能与人类的智能存在本质上的不同，人工智能更加擅长处理大量数据和进行高速运算，而人类的智能则更具创造性和灵活性。因此，在一些需要创造性和灵活性的领域中，人工智能可能无法完全取代人类。同时，人工智能的发展也需要人类不断进行监管和调整，以确保其不会对人类造成负面影响。【摘要】
从无人驾驶到阿法狗,人工智能在许多领域已经超越人类。请思考:人工智能是否会【提问】
从无人驾驶到阿法狗，人工智能在许多领域已经超越人类。请思考：人工智能是否会取代人类成为世界的主宰？如何正确认识人工智能和人类意识的关系？【提问】
由于人工智能已经应用到许多领域，因此它已经在一些特定的任务中比人类表现更好。但是，人工智能与人类的智能存在本质上的不同，人工智能更加擅长处理大量数据和进行高速运算，而人类的智能则更具创造性和灵活性。因此，在一些需要创造性和灵活性的领域中，人工智能可能无法完全取代人类。同时，人工智能的发展也需要人类不断进行监管和调整，以确保其不会对人类造成负面影响。【回答】
由于人工智能已经应用到许多领域，因此它已经在一些特定的任务中比人类表现更好。但是，人工智能与人类的智能存在本质上的不同，人工智能更加擅长处理大量数据和进行高速运算，而人类的智能则更具创造性和灵活性。因此，在一些需要创造性和灵活性的领域中，人工智能可能无法完全取代人类。同时，人工智能的发展也需要人类不断进行监管和调整，以确保其不会对人类造成负面影响。【提问】
人工智能在很多领域已经表现出了强大的能力，但是人工智能与人类的智能存在本质上的差异。人工智能更擅长处理大量数据和进行高速运算，而人类的智能则更具创造性和灵活性。因此，人工智能并不会取代人类成为世界的主宰。在正确认识人工智能和人类意识的关系时，需要认识到人工智能只是一种工具和技术，它的发展需要人类不断进行监管和调整，以确保其不会对人类造成负面影响。同时，人工智能的发展也需要人类不断探索和发展自己的智慧和创造力，以应对未来的挑战和机遇。此外，人工智能与人类意识的关系也涉及到一些哲学和伦理问题，例如人工智能是否具有自主意识和道德责任等问题。这些问题需要进行深入的研究和讨论，并制定相应的法律和伦理规范，以确保人工智能的发展符合人类的价值观和利益。【回答】