朋友圈一度被阿尔法狗(AlphaGo)大战中国最强棋手柯洁刷屏，那么关于阿尔法狗的知识你知道多少?下面烟花美文网小编为大家整理了相关关于阿尔法狗的知识，希望大家喜欢。
“阿尔法狗”们离我们还有多远
宇宙，137亿可观测光年，10^80量级微观粒子总数。
国际象棋，8x8路，64个落子点，10^46种变化，1997年，DeepBlue(深蓝)击败了人类最伟大的国际象棋大师卡斯帕罗夫。
围棋，19X19路，361个落子点，所有可能的变化数量约10^176，远远超过了已知宇宙中微观粒子总和。
“阿尔法狗”(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序。通过两个不同“神经网络大脑”(棋局评估器、落子选择器)合作来改进下棋。2016年，AlphaGO(阿尔法狗)击败曾经世界第一，目前世界排名第五的李世石。
一时间，关于人工智能或悲观或乐观的各种声音在网络上炸开了锅。撇开这些对机器人展开的各种讨论不说，其实，高度的人工智能已经在慢慢渗透进无人机行业。随着人工智能的飞速发展，神经元网络的进步，以及对人脑运作方式的逐步了解，发展出具有自主意识，超越人类智慧的AI已经越来越成为现实。再加上无人机不用考虑过载、缺氧、疲劳等人类自身的缺陷，未来的无人机很有可能会代替人类进行作业。
亚马逊、谷歌等公司都在自主研发无人机产品，用于快速的货物、食物及药物等交递。但是，目前无人机缺乏感知规避能力，无人机飞行范围必须在人类操作员的视觉范围内。
鉴于计算芯片过于耗电，目前无人机只能依靠短程传感器避免碰撞。因此，实现无人机人工智能化的关键在于动物大脑仿生学。由此，爱达荷州的博伊西科技利用忆阻器和记忆电阻器，建立感知规避系统，营造仿生脉冲，模拟生物大脑突触。该科技或将用于学习系统，制造人工智能芯片。此外，系统还可以识别云、鸟、建筑物等，估算物体距离，预计将于今年后半年用于无人机智能化，进行首次试飞。博伊西的项目能进行事物识别，因此也可以运用于农业作物监测，调查农场作物状况，是否需要水、肥料、农药等。
此外，智能无人机也可应用于工业领域，识别电力系统的电气故障;他还可以追踪畜牧，区分羊群与狼，监测家畜危险;或者城市清洁、巡查空余车位等。
除了忆阻器，IBM开发的truenorth神经芯片能模拟神经网络，可用于实现智能无人机。
这次人机博弈，结果还不明朗。但无论孰胜孰败，智能时代早已经到来。面对自己召唤出的“神龙”，与其惶惶不可终日，想方设法“拔插头”，不如潜心钻研“御龙术”，令其继续为人类造福。当人工智能走入良性循环的轨道，一个人工智能技术应用日渐丰富的生活场景，值得期待。
阿尔法狗，言之无文，行而不远
阿尔法狗(AlaphaGo)3比0战胜了李世石。也许柯洁上阵，结果会不一样，但也不会太不一样，毕竟以祂的进步速度，击败所有人类高手，不是今天就是明天。那么人工智能(AI)将会胜过人类的智慧吗?显然不会!几十年来，AI跃上了第一个台阶，至少还要跃升两个台阶，才有跟人类智慧较量的资本。
每个学习围棋的人，必然背过围棋十诀、棋经十三篇，知道“单关无恶手”、“棋拐一头，力大如牛”等谚语，也必然知道“棋形”等美学概念。这些“虚”的指导思想，极大地简化了具体的计算。
阿尔法狗除了暴力搜索算法外，通过价值网络和策略网络，形成“棋感”，使祂的能力跃上了一个台阶。经过大量训练形成的这两个神经网络，就相当于这些虚的指导思想。在神络网络中，这些指导思想以各个神经元的系数的方式存在。可以说，通过深度学习，阿尔法狗获得的知识以一系列的数字表达出来，而不是棋理。
粒子物理学家二十多年前就开始使用神经网络(以及其它人工智能方法，如Boost Decision Tree)来进行数据分析，比如寻找希格斯粒子，但一般尽量不用，因为训练出的神经网络不透明，就是一堆神经元的系数，我们说“没有物理”，难以判断其可靠程度(误差分析不好做)。
此外，神经网络一个突出的问题是过度训练。对一个有限的样本，经过一定次数的训练，有用的信息基本使用殆尽，如果继续训练，在人类对它的绩效考核压力下，它就开始钻空子，报告说性能更好了，实际上使用了垃圾信息，使用时就表现为神经网络“发神经”。据说阿尔法狗第四局失误就来自于过度训练。
“没有物理”有什么问题呢?首先，其他人难以判断它是否正确，没有同行评议，也许是过度训练得到的假知识呢?其次，就算无条件相信它正确，获得的知识也无法传承。
在科学研究中，自己知道了什么不是最重要的，更重要的是让其他人知道你知道了什么。创造知识与传承知识是同等重要的。否则，获得的知识无法融入到科学发展的长河中，未来还需要重新发现，对科学的贡献实际上为零。
受过专业训练的科学家与民间科学家的区别，就在于专业科学家看似普通的的每一句话，每个论据，都是建立在前人已检验过的知识基础上，需要推敲的新论据每次只有一小点。
同样，阿尔法狗获得的知识是一堆莫名其妙的数字，只能它自己用，不能转化为棋理，因而不能传播和传承。如果不解决表达与传承的问题，人工智能只能依附于人类的智慧。人类知识由一个个的个体形成网络和体系，而一个个AI都只能单独地与人类接口，不能连成网络。人类永远是它的老师。
假如阿尔法狗想与人类智慧较量，首先祂要形成抽象的表达能力。可以学习人类的语言与思维方式，从而与人类网络接口;也可以独立发展出的自己的机器表达，比如说，天下的AI都用同一套神经网络结构。这时候，AI就上了另一个台阶：单个的AI能够抽象出易于表达的物理和棋理。
下一个台阶，就是这些知识能授予其它机器，构成网络，甚至形成社会。为什么说形成社会呢?AI张三获得的知识与AI李四的知识也许会相反，怎么解决冲突?怎么形成妥协?是不是还要有人类社会的等级结构?
有了这些，阿尔法狗们就可以不依附于人类，独立发展出知识体系。不过，还得要有文采哦，言之无文，行而不远，阿尔法狗愿意教，但贝塔狗、伽马狗不爱听呢?
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