腾讯3分彩游戏_网址_app邀请码:机器人产业发展报告发布 详解"跟跑""并跑"迎新机遇

2019年09月19日 20:38 人民网 分享

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答:恩,我必须承认两者都有。我的确对象棋感兴趣,在我成为计算机学家之前,我是一位象棋选手,我一度是我们阿尔伯塔省(加拿大西部一省)的象棋冠军。但我必须承认,我离真正的大师还有很远的距离。这让我有兴趣知道让计算机拥有这样高的水平。我对我的专业也保持着很高的兴趣,所以当我加入IBM后,我认识到这是一次找到答案的机会,并证明能够做出这样的计算机。防空警报也许有人会问:这不还是硬算吗?问题并非如此,看似依然需要大量运算,却和先前有着极大的区别。当机器进行反复的训练后,它们对某些情况下的落子位置概率会变得很低。换句话说,它们可以跳过这些位置的运算,而非全部再计算一通。这些算法的进步实际更加符合人类的思考和学习方式。我们人类并不是掌握了全部的信息和预测之后才能做出决策的,我们只能尽力追求在自己的能力范围内“满意”的答案,而不是非要找到那个最优的答案。这便是Herbent Simon提出的有限理性理论(Bounded Rationality)。对于一位棋手而言也是如此,无论他的棋力多么高超也不够算计到所有的局面,所以一定是做出他最满意的那个决策。既然如此,如果机器真的能模拟人类智能,那么它也不需要做到所有的运算,只需要模仿人类尽可能的优化自身。而相比人类,计算机的学习却可以“不知疲倦”的反复训练。

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HTC Vive——另一个基于PC运行的系统,开发者也已经围绕Vive开发出丰富的内容,但由于HTC强调Room Scale的VR体验,键盘和鼠标也就成为主要的交互手段。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。AlphaGo是一款围棋人工智能程序,由位于英国伦敦的谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴维?西尔弗、艾佳?黄和戴密斯?哈萨比斯与他们的团队开发。

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