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  • 亚博网页版-AlphaGo背后的人脑 Demis Hassabis master of the new machine

    发布时间: 2020-12-29 00:03首页:主页 > 科技 > 阅读()
    本文摘要:他是现代版的通才博学家,既是国际象棋神童、大师级的计算机程序员,还是视频游戏设计师和神经学家这些经历促使他在2010年创建了深度思维,与技术专家穆斯塔法苏莱曼(穆斯塔法苏莱曼)和谢恩莱格(谢恩莱格)一起创建,穆斯塔法苏莱曼是哈萨比斯先生的童年好友,他们是在伦敦大学学院学习神经科学的研究生时认识的2014年年,这家人工智能集团被谷歌以4亿英镑的价格收购。

    信息

    李世铎是围棋的世界冠军,围棋是中国古代的棋盘游戏,被认为是世界上最复杂的游戏。本周,韩国人采用了一个名为AlphaGo的人工智能计算机程序,该程序由谷歌旗下的英国公司深度思维创建。

    李世石(李世铎(是棋士世界冠军。棋士这种古老的中国棋盘游戏,被指出是世界上最简单的棋类游戏。

    上周,这位韩国棋手与谷歌(谷歌(旗下的英国公司深度思维研发的人工智能计算机程序AlphaGo进行对局在首尔的五场系列赛中,机器赢了,在比赛中以2-0领先。在这场于釜山举办的五局对局中,AlphaGo目前以3:1领先这些胜利有一个戴密斯哈萨比斯的人类策划者,DeepMind的联合创始人和首席执行官。他将李健熙描述为"围棋的罗杰费德勒",对一些人来说,这个电脑程序的成就就像是一个机器人走向温布尔登的草坪,打败了这位传奇的网球冠军AlphaGo .背后的人类策划者是深度思维的联合创始人兼任首席执行官杰米斯哈萨比斯(戴密斯哈萨比斯)。他把李世石形容为"围棋界的罗杰费德勒(费德勒)",因此对一些人来说,AlphaGo的成就类似于一台机器人站上了温布尔登的草坪并战胜了这位网球传奇冠军哈萨比斯在比赛举行地首尔对英国《金融时报》表示:"我认为这是一个相当大的数字,但最终还是要由历史来评判."许多人预测至少还有10年,所以我们很高兴能够实现这一里程碑39 .岁的他一直梦想着胜利。

    但他的雄心超出了围棋范畴。他的目标是让"机器变得聪明" .我指出这是一个大事件,但是,最后还是要留下历史来评判,”哈萨比斯在釜山拒绝接受英国《金融时报》(金融时报(专访时称,”很多人之前应验最少还必须10年才能构建这一成就,所以我们对于超过这一里程碑深感很激动39 .岁的哈萨比斯长久以来仍然梦想着这场胜利。

    但是他的雄心早已不仅仅限于棋士的棋盘。他的目标是"让机器逆聪慧“。

    哈萨比斯出生于伦敦,母亲是新加坡华裔,父亲是希族塞人后裔。他是一名现代学者,在他的职业生涯中,他成为了一名象棋神童、电脑编程大师、视频游戏设计师和神经科学家。哈萨比斯出生于伦敦,母亲是新加坡华人,父亲有希腊裔塞浦路斯人血统。他是现代版的通才博学家,既是国际象棋神童、大师级的计算机程序员,还是视频游戏设计师和神经学家这些经历促使他在2010年创建了深度思维,与技术专家穆斯塔法苏莱曼(穆斯塔法苏莱曼)和谢恩莱格(谢恩莱格)一起创建,穆斯塔法苏莱曼是哈萨比斯先生的童年好友,他们是在伦敦大学学院学习神经科学的研究生时认识的2014年年,这家人工智能集团被谷歌以4亿英镑的价格收购。

    这些经历使得他在2010年与穆斯塔法苏莱曼(穆斯塔法苏莱曼(和谢恩列格(谢恩莱格(一起创立了深度思维。苏莱曼是一位技术专家、哈萨比斯的童年好友,而列格是哈萨比斯在伦敦大学学院(伦敦大学学院(读书神经学研究生时的同学2014年年,谷歌以4亿英镑的价格并购了这家人工智能公司计算机科学家和企业家赫尔曼豪泽说:"德米斯更不寻常的是,有天赋的人很难相处“但他非常开放,慷慨,谦逊。

    没有炫耀的傲慢“.”让杰米斯更为与众不同的是,天才往往很难共处,”计算机科学家和企业家赫尔曼豪泽(赫尔曼豪泽(称之为,”但是他很开朗、大度又谦虚,一点都不刻薄。“哈萨比斯先生是在剑桥大学读计算机科学本科时被介绍给人工智能的。讲师们坚持教授“狭义”人工智能,即程序员为计算机的数据贴上“标签”来理解信息。

    哈萨比斯在剑桥大学自学计算机科学时实现了人工智能。当时的大学讲师坚决教授关于“弱”人工智能的科学知识,即程序员给数据加上“标签”,让计算机解读信息。

    哈萨比斯先生对这种方法不满意。他想创建“通用”人工智能系统,使用来自周围环境的“非结构化”信息来做出独立的决策和预测。哈萨比斯对这种方式并不失望。他希望建立一个“强大的”人工智能系统,该系统需要使用来自周围环境的“非结构化”信息来做出独立的国家决策和预测。

    在DeepMind,工程师们以人脑为模型,创建了基于神经网络的程序。这些系统会出错,但随着时间的推移会不断学习和改进。它们可以被设置为玩其他游戏和解决其他任务,所以智能是通用的,而不是特定的。

    这个人工智能“思考”就像人类一样。在DeepMind中,计算机工程师基于模拟人脑的神经网络来创建程序。

    这种制度不会犯错,但也不会随着时间的推移而自我学习和完善。它们可以被开发出来玩游戏,其他游戏等任务,所以这种人工智能是标准化的而不是专用的,不会像人类一样“思考”。游戏是测试这种人工智能程序的理想方式,允许研究人员根据设定的目标来衡量性能。

    哈萨比斯先生是培训计算机的理想人选。作为一名13岁时的国际象棋大师和精神运动奥林匹克竞赛的参赛者,他因在比赛之间奋力一搏同时与不同的参赛者战斗而闻名。

    组织者称他“可能是最好的游戏玩家。这款游戏是测试这种人工智能程序的理想方式,这使得研究人员需要将游戏中程序的显示与原始目标进行比较。Hassabis非常适合训练电脑。作为一名13岁就获得国际象棋大师称号并参加过心灵运动奥林匹克的运动员,他因在体育场之间跳跃和与不同的运动员比赛而被铭记。

    比赛

    组织者指出,他“也许是历史上最好的运动员”。哈萨比斯先生喜欢充满人类随机性的游戏。

    他赢得了扑克锦标赛,他说他喜欢这个游戏,因为玩家可以做出所有正确的动作,但仍然会输。他喜欢外交,这是一个充满松散规则的游戏,玩家需要谈判交易,建立联盟,相互支持以确保世界统治。哈萨比斯讨厌玩人性随机性很强的游戏。

    他输掉了扑克锦标赛,并回应说他讨厌这场比赛,因为运动员可能每一步都很准确,但仍然不会赢得比赛。他讨厌玩《外交》(外交)这个游戏,这是一个有着严格规则的精彩游戏。

    在这场比赛中,运动员们为了称霸世界,不得不讨价还价,结盟,背后割刀。围棋是人工智能的“圣杯”。这项运动起源于2500年前的中国,全世界有4000万人玩,有1000名职业选手。

    国际象棋选手是人工智能的圣杯。棋手起源于2500年前的中国,现在全世界有4000万人玩围棋,1000名职业运动员。“我知道如何玩好围棋,才能欣赏它的美,”哈萨比斯先生说。“但这不是我擅长的游戏之一,所以我实际上没有亲自玩过阿尔法围棋,因为它几乎从一开始就考验了我的能力。

    ”哈萨比斯回应道:“我的棋手水平不足以让我爱上它的美丽。但是棋手不是我的强项,所以我没有特意去玩AlphaGo,因为我从一开始就没有完全输过。电脑早就"解决"了其他游戏,如双陆棋和跳棋1997年年,IBM的深蓝超级计算机击败了当时的世界象棋冠军加里卡斯帕罗夫。

    有了深蓝,程序员建立了一个系统,试图分析每一个可能的行动的每一个结果。但是围棋远比象棋复杂。围棋盘上可能的组态比宇宙中的原子还多。

    即使是最强大的超级计算机也无法处理如此多的信息。击败最优秀的人类选手需要前所未有的技术突破。计算机早已"解决问题了"诸如步步高和象棋之类的其他游戏1997年年,IBM的"深蓝“(深蓝(超级计算机打败了当时的国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫(加里卡斯帕罗夫)。

    程序员用深蓝打造出了一个企图分析每一种有可能走法的所有结果的系统。但棋士要远比国际象棋简单得多。

    棋士的棋局变数比宇宙中的原子数量还要多。即便是最强劲的超级计算机也无法处置这么很多信息。打败最弱的人类运动员需要前所未有的技术突破。

    信息

    这一时刻发生在周三,在三个半小时的比赛后,李先生向AlphaGo让步。人类冠军在失败后“震惊”了。第二天电脑又赢了。第三场比赛将于本周末开始。

    通过对这一成就的惊叹,豪泽先生警告说,机器人等其他领域的进步还有一段距离。突破的时刻出现在上周三,——。经过三个半小时的对抗,李世石放弃了AlphaGo。

    人类冠军棋手输棋后感到“义愤填膺”。第二天AlphaGo又赢了。

    尽管这一成就给哈萨比斯留下了深刻印象,但他警告说,机器人等其他领域仍有很长的路要走。“我们在人工智能方面取得的显著进步的一个奇怪之处是,看起来我们在围棋方面有一个世界冠军,但我们没有一台可以物理移动围棋的计算机,”他说。

    费德勒目前还不会面临类似的挑战。他说:“我们在人工智能领域取得巨大进步的一个奇怪之处是,我们似乎有了一个名叫AlphaGo的世界冠军,但我们还没有一台需要放在物理棋盘上的计算机。

    “费德勒目前也会面临类似的挑战。对哈萨比斯先生来说,在释放DeepMind的技术之前,创造在游戏中击败人类的机器只是一个试验场,“现实世界的挑战,比如让sma rtphone助手更聪明,以及在未来,用它来帮助科学家解决医疗保健和其他领域的一些社会最紧迫的问题”。对于哈萨比斯来说,建造一台机器在游戏中打败人类只是一个实验。

    就是用DeepMind的技术“解决现实世界的挑战,比如让智能手机助手更智能,未来用这项技术帮助科学家解决一些医学等领域特别严重的社会问题”。


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