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康辉又怼美国了 德甲:康辉又怼美国了

2019年10月23日 00:32 来源: 竞彩彩票新快三

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这类观点背后的一个漏洞是,这些评价都基于人类棋手百年来积累下来的共识经验来判断。另一种细想极恐的解释是:机器一开始就占优而人类棋手以之前的经验并没意识到,待到醒悟时已经来不及了。机器这一步棋厉害到人类棋手从来没想到过。然而,经过50年后,摩尔定律离终结不远了。让晶体管变得更小不再能够保证它们变得更便宜,更快速。这并不意味着计算领域的进步将会一下子陷入停滞,但其进步的本质正在发生改变。芯片仍会变得越来越好,但提升的速度会放缓(英特尔称,芯片性能现在只能每年翻一倍。)计算的未来将会由单纯的硬件性能以外的三个领域的改进所决定。

这两天大家都纷纷在讨论这个人工智能的新星,大家都很好奇这个人工智能系统到底是如何工作的呢?要回答这个问题,我们先来从最基础的人工智能下棋算法说起。吉林快三体彩回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。而在整治中药染色乱象上,监管“倒置”——发现问题后倒查源头,则只能是让相关违法行为“打击一次,复活一次”。。

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