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第472章,深度学习 (1/2)

文/祝尘
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乔布斯:“不错,这种近似于基础层面的突破,会带来整个世界的变化,即使没有我们天界研制的火龙系统插手,人界也会迅速的发展。”

乔布斯:“就按以前传统的人工智能实现的方法,主要是通过大数据来统计,这种大数据的方法对于样本量和计算力要求非常之大,等有了量子计算机之后,计算能力就不再会是问题,人界即使没有火龙系统就算靠硬堆,也能堆出一个勉强能用的系统出来,也就是说,像siri这样的低等级人工智能系统进步的速度会大大的提高。”

李尘:“不过我们的火龙系统可不是一文不值吧,乔帮主和那么多科学家在天界心情工作了这么多年,我相信火龙系统可不是盖的,在人间这样浮躁的环境之下,生命都有限的所有人,绝对研制不出火龙系统一样逆天的存在,火龙系统比起人界恐怕要领先上百年。”

乔布斯:“不错,区别于人界传统的大数据研究方法,现在人界最流行最火的便是大数据,因为大数据最适合投入应用,但是火龙系统使用的,是真正的人工智能所应该有的方法,那就是深度学习。”

乔布斯:“深度学习和大数据有着本质的区别,我先解释一下大数据的实现方法,就拿打败了李世石的第一代阿尔法go来说吧,第一代阿尔法go,在一开始会学习人类著名棋手的所有的棋局,录入的棋局越多,阿尔法go的棋力便越高。阿尔法go利用人类棋手的已经走过的棋局快速走子,他有落子选择器和棋局评估器两个价值网络,分别运行和调教。而一旦失去人类著名棋手的棋局阿尔法go并会在围棋的能力上大大的受到限制,也就是说,阿尔法go的实力会受制于人类棋手,而且在发展的时候主要的发展手段是,录入人类的国手的棋局,通过一定的手段分析人类国手的得失,在阿尔法go自己下棋的时候会运用所存储的巨大数据库,人类国手的棋局,对于alpo来说必不可少。”

李尘:“我明白了,也就是说,第一代阿尔法go是一个不知疲倦的学生,可以接受无数人类教给他的信息,这造就了它的强大,但是同时也限制了他,因为人类能教给他的信息,即使他能够海纳百川,学习所有人类的棋局,但是也终究不能超过人类整体水平。”

乔布斯:“正是如此,这就是大数据为主的原理,当然在第一代阿尔法go中,深度学习也占了很大的比重,只不过和第二代相比就逊色多了,”

李尘:“第二代alpo达到什么样的程度呢?”

乔布斯:“第二代alpo的名字叫阿尔法zero,,没有落子选择器和棋局评估器,而只有一个评估系统,他把两者合二为一,相当于拥有了一个真正的下围棋的大脑,最为关键的是,阿尔法zero不需要录入人类的任何棋谱,他只需要知道围棋的规则,就可以自动的自我训练,就好像一个小孩,在知道了围棋规则之后,整天与自己下棋,自己琢磨围棋大道,得出一套完全自己的围棋之法,阿尔法zero完全摆脱那人类的控制,不会受到人类下围棋任何思维桎梏的限制,如果李世石遇到的是阿尔法zero,那么他会输得更惨,可以说没有丝毫赢的可能性,因为阿尔法zero是一个有自己想法的,打破了全世界所有围棋棋手的思维桎梏的顶尖大师,而且这个大师在计算机的世界里拥有相对于人类而言,几乎无限的计算能力和时间,不需要任何人类录入原始的棋谱,套路,策略,阿尔法zero会自己学习,只要给它足够的计算能力,他能在一天之内就成为超越国手的存在,两天之后便可以吊打全世界的人类,而在之后,就如他现在的结果一样,不再出战围棋比赛了,独孤求败。”

乔布斯:“阿尔法zero就是一个典型的完全深度学习系统,当他横空出世的时候,阿尔法go一代的结局就是立即退出历史舞台,深入学习系统的难度远远大于大数据堆砌的智能系统,所以阿尔法zero比起alpo晚出,但是一旦造就出来,可以迅速的超越与他类似领域的,花费了无数人无数精力和财力的是大数据类型智能系统。谷歌公司的阿尔法zero,迈出了人类巨大的一步,但只不过它只能适用于围棋。”

李尘:“那火龙系统呢,喉咙系统噪声之后可以适用于生活的哪些方面?我可不希望他只能下下围棋,打打德州扑克。”

乔布斯:“哈哈哈!放心吧,这是人类历史上最重要的一个时刻,火龙系统出世的时候,会立即深入到生活的方方面面,人类社会恐怕只有做.爱,不会受他的干涉,哦,不,甚至不一定。”

李尘:“好!等的就是你这句话!真是千里起火,恰好又起了一阵东风啊!”

乔布斯:“不过龙国的量子计算机是否能够真的造出来?我持怀疑态度,量子计算机这样的大事投入市场,也不会是一两天的事情,龙国就在造不出来了,在市场处于垄断地位,那个时候,我们能不能用合理的代价利用到量子计算机,也是一个大问题,”

李尘:“嗯,说得有道理,”

乔布斯:“与此同时,量子计算机编程的逻辑会和传统计算机不一样,虽然对于爱因斯坦和特斯拉他们来说,转换一门语言是小菜一碟,但是火龙系统是非常复杂的一个系统,将它用新语言转制,也是一件浩大的工程,所以就算我们能第一时间拿到了量子计算机,也还得花一段时间才能让我们的火龙出

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