人类与阿尔法狗的博弈方式++*人类与阿尔法狗的博弈方式是什么

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人类与阿尔法狗的博弈方式的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人类与阿尔法狗的博弈方式的解答，让我们一起看看吧。

人类的终极思维能战胜阿尔法狗吗？

阿尔法狗（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。其主要工作原理是“深度学习”。 2016年3月，阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战，以4比1的总比分获胜；2016年末2017年初，该程序在中国棋类网站上以“大师”（Master）为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决，连续60局无一败绩；2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平，在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中，其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。

可以看来人类最优秀的围棋选手已经完败于阿尔法狗，再比下去的结果也是自取其辱，阿尔法狗的学习能力是人类无法企及的，差距只能是越来越大。但也不用过于悲观，因为目前的机器绝大多数还只是在单一领域优于人类，论全面能力，人类必完胜任何一种机器人，即便真的什么都比不过机器人，还可以拔掉机器人电源😄。

人工智能的发展现在是日新月异，也逐步进入人类生活的各个领域。机器的不断学习，不断升级，给人类生活带来了巨大的便捷，也节省了很多成本；但也带来了一个巨大的问题——未来机器能否取代人类统治世界。当机器人越来越接近人类的思维，甚至于超过人的的思维，这个就细思极恐了！虽说机器是人类发明的，但青出于蓝而胜于蓝，这种可能性是很大的。不过话又说回来，看见这个问答的你我都活不到真正的“人机大战”那天😂

不能。人和机器的区别在于人类受心情和精力等影响会犯错误，而冰冷的机器毫无思想波动。而阿法狗的学习能力也让人叹为观止，从零开始学习，三天就可对人类无敌了。而且随着棋局的发展，变量的几何级增加，人的犯错几率会越来越大。机器不会。变量和数据增加几个数量级，对于机器而言，只是提高点CPU的运算速度而已。要想战胜机器，就切断它的电源。😂

教出聪明徒弟的师傅很可能会被徒弟打败。那是新旧交替的必然。但题目主体是整个人类，人类是用思维力量屹立于世界万物之林的，当然有办法对付“比自己聪明的"AlphaGo，因为人类不可能被电脑击败，电脑神话就是人的神话。主仆关系不能也不会颠倒。

先有引力波，后有阿尔法狗，我们是不是站在大时代的起点？

相比于引力波这个实际上早被普遍默认为事实的现象，人工智能对类认知的影响更大一些。这二者也可以发生联系，因为作为时空涟漪的引力波归根结底来自时空的结构，而时空极可能是个类似深度网络的结构生成的。现在已有这方面的工作，尝试从深度学习的角度理解时空的构造及引力的形成和特性。

我觉得可以从职业与人口的角度分析一下。

• 千余年前，几乎所有的劳动力都被束缚在农田。
• 百多年前，只剩十分之一的劳动力继续务农，解放了九成的劳动力转向了工业。
• 近几十年，又解放了一多半的劳动力，陆续转向了服务业，但从事科学技术和创新创造的劳动人口仍然很少。

未来，低端工业和服务业的劳动力还要被人工智能等技术解放出来，只有对创造性要求比较高的职业能够继续保留下来。科学与技术研究就是其中之一。所以，我们正站在一次工业革命的前夕，更多的劳动人口会转移到科学、技术、创新、创造上。

科技发展是迭代式的，也就是指数增长。按照现在的发展速度，人类将会在2048年前后达到指数爆发的奇点，所以我们是站在一个大时代的最后关口。各种科技进步互相促进，不断加速，其中影响最深的是人工智能对社会经济的颠覆作用。我们知道人的一个基本价值就是劳动价值，一旦人工智能的劳动价值超过了大多数人类，工厂全部实现自动化，那么整个社会的经济结构就会发生根本的变化。少数掌握资本和资源的人和大多数一无所有的劳动者之间的矛盾就会变得不可能调和。首先富人之间发生残酷的弱肉强食尔虞我诈，其次就是建立各种歧视政策和隔离墙，当今的美国就是典型资本的疯狂导致人性的扭曲。随着人的劳动价值的危机产生，还有一个价值问题就是基因工程和克隆技术，大量克隆‘高价值’人才是不是更符合国家利益？未来社会人人生来平等这个概念会受到极大挑战：富人可以修改基因，可以获得好的教育，穷人的劳动价值永远过不了AI这个坎。

引力波是对爱因斯坦相对论的再次验证，但其与量子论的不可调合性依旧未能解决，物理学仍旧没有步入新时代，当然非常期待对引力波信号的研究能够给物理学带来“一朵乌云”！至于阿尔法狗，它是游戏领域以人工智能现有算法为基础的集成创新，并没有打败图灵测试！大时代是什么，套用对于“大师”的界定（因为他整个行业整个世界都改变了），而目前并没有，所以我认为只是处于大时代来临的前叶！

AlphaGo Zero三天击败人类的背后究竟意味着怎样的进步？

TalkingData和国内顶尖的职业围棋选手培训机构——葛道场有长期合作，从我们的经验来看，要成为一个职业围棋选手，最晚也要从六岁到七岁开始学棋。即使是像柯洁这样不世出的奇才，从五、六岁学起，到成为世界冠军也需要十多年的时间。

而AlphaGo，前年最初连樊晖这样不太知名的围棋职业选手都无法战胜；而短短几个月后，到去年已经可以击败李世乭；再到今年以Master的身份复出，人类围棋选手已经完全没有抵抗之力，再到现在Zero可以完全不依赖人的经验而碾压Master。

我们回来看看Zero的原理到底是什么？首先我们来看看在物理世界里有没有可能演化的这么快？我们知道在物理世界中，大家都学习过的牛顿第一定律表明，引力和质量成正比。这是一个线性的关系，也就是说我们的物理世界总体是由线性的规律主导的。所以，即使你可以造一台下围棋非常快的机器，每秒可以移动1000个棋子，可以想象不太可能造出AlphaGo。

AlphaGo广为人知的三个部分分别是策略网络、价值网络和蒙特卡洛树搜索。策略网络所代表的是人类的经验、历史的经验。从公开的论文来看，AlphaGo的策略网络准确度基本在57%。这个比喻未必特别精确，但类比考试成绩，如果期末考试才考了57分，这在人类世界不是特别可以拿出手的好成绩，这说明什么？说明这个策略网络和人类可以学到的相比并不是特别厉害，所以Zero在Master之后必然从头开始寻找更优策略。让我们再来看看价值网络，根据我们的实践，价值网络特别不好训练，很难获得一个质量特别好的结果；也就是说价值网络评估当前棋局形势的能力其实也不如人类。策略网络和价值网络都不如人类，那为什么AlphaGo还能这么厉害？所以最根本的，还是在于它使用的蒙特卡罗树搜索这块能力比人强。人类每下一步棋，能考虑到几十步已经是顶尖的高手，但AlphaGo却可以搜索几十万、几千万、几亿步。

策略网络（图自CSDN，作者张俊林）

价值网络（图自CSDN，作者张俊林）

蒙特卡洛树搜索（图自CSDN，作者张俊林）

这种方法给了我们极大的启示，未来的AI将物理世界建立的模型投影到计算机的数字世界，然后利用由摩尔定律支撑的指数级增长的计算力，在数字世界中进行无限的模拟、探索，并且结合以往的经验找到更好的方案，再把这个方案反过来应用到现实世界中，并从现实世界获得真实即时的反馈，并用于在数字世界中找到更好的方案。

就像AlphaGo从与樊晖试棋，再到在网上与邀请的顶级围棋选手对弈，都是期望通过现实棋局得到真实的反馈，再回到数字世界中找到更好的解决方案。目前，还有一个特别火爆的领域，那就是自动驾驶。

像谷歌，做自动驾驶近十年时间，积累的路测数据有几百万英里；特斯拉每年卖出几万辆汽车，号称路测数据积累了上亿英里。然而根据专家的估计，想让自动驾驶汽车能够可靠地上路行驶，最乐观的估计也需要至少100亿英里的路测，这对企业来说几乎是不可能实现的。

现在很多自动驾驶企业都建立了模拟系统，在数据世界搭建一个虚拟世界，例如谷歌已经把凤凰城完全数字化，自动驾驶系统可以在这个虚拟世界中每天行驶超过几亿英里。这样做的好处是，在现实的、线性的世界中，试错的成本非常高。而通过数据的方法在虚拟数字世界中建立一套与现实世界对应的模拟，利用计算机强大的计算能力去尝试各种可能性，尽量找到可找到的最好的解决方案，再应用到现实世界中，这样可以极大的提高迭代速度。

观察这三个例子，我们可以发现他们有一种共同的模式，那就是建模，投射，探索，应用和反馈；这就是数据驱动方法的基本框架，而其成功的核心，则是试错的成本和迭代的速度。

数据驱动方法的基本框架

让我们再看看另一面，目前我们记录下来的都是用户的行为，但这个世界除了计算机领域的数字世界、我们生活的物理世界，其实还有每个人大脑中的思维世界。而人的行为，其实都是由大脑中的世界驱动的。那我们有没有能力把每个人大脑中的世界也数字化呢？这是比我们以往做的更前沿、也更少人去做的事情。而TalkingData人本实验室的使命就是试图去解决这些问题。

到此，以上就是小编对于人类与阿尔法狗的博弈方式的问题就介绍到这了，希望介绍关于人类与阿尔法狗的博弈方式的3点解答对大家有用。