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标题: 人机大战，末日审判和师姐 [打印本页]

作者: dasa 时间: 2016-3-14 09:34
标题: 人机大战，末日审判和师姐
本帖最后由 dasa 于 2016-3-13 21:47 编辑

我现在越来越滑向老边的方向了，三句话不离师姐。
但是这个事的确和师姐有关系。

话说人机大战第三局后，很清楚小李子已经完蛋了。机器正在以碾压的状态干掉小李子。我也陷入了苦闷。我觉得这个应该算是一个标志性事件，代表着人工智能与人类的分离和独立。我甚至人为，以人工智能的指数级增长方式，在未来就可以胜过人类10年毁灭人类。理由，很简单。人工智能能够在围棋方面超越人类，意味着在人类一直自豪的领域--直觉，感觉，情感等方面的优势也被超越。那人类还有什么优势可言？

更重要的是，如果人工智能在理性和感性两个方面都超越人类，那么它的自主意识是不是就呼之欲出呢？如果是这样，人类的未来还有希望吗？

产生这一切困惑的根源都是基于一个条件，即人工智能在围棋方面超越人类意味着人工智能在“蒙”方面也超越人类。人类对自己拥有的感性思维能力拥有一种特殊的优越感。在一定程度上甚至人为这是人类独有的能力。连外星生命都没有。但是，我们对自己的感性思维的运行机制却并不清楚。这也是人类制造的人工智能以前一直不认为是真正的智能，仅仅是计算机而已。

这个问题还是被神奇的师姐解决的。当然，师姐的解决方法和阿尔法狗的方法有点像。在不完全掌握信息的条件下，师姐以自己惊人的直觉把握了事物的正确发展路径。按照师姐的观点，虽然阿尔法狗无法做到穷举，但是在结合数据库（人类的棋谱总集）的基础上，通过图形识别，可以排除大多数它人为胜率较低的变化和下法。于是，在剩下的选择中其计算量就变得可以接受了。

用简单的话总结。阿尔法狗的算法是在蒙特卡洛树形搜索，深度学习和数据库的基础上，在开局阶段（也是运算量最大阶段），主动采取了不完备算法，按照胜率相对较低的路数（如大于51%即可）对付小李子；在中盘和收官阶段，则采用相对胜率较高的路数（如大于70%），逼近了穷举。总的来说，阿尔法狗在利用数据库结合图形识别的基础上，能够在不进行穷举的前提下估算每一步的胜率。这个估算值其实距离数学意义上的真值相距较大。但是仅仅考虑对付人类（人类在很多时候也是估算，而且还要不靠谱）已经足够了。

理解了这个问题，我心里踏实了。阿尔法狗的数学内核和运营机制没有超出我们人类理解的范畴。那他距离自主意识还远着呢。如果把产生自主意识的额节点定位为1，那么阿尔法狗只是做到了0.9. 没有突破1，无论无何自乘，也无法超越1. 但是一旦突破1，人工智能在不断自我优化和加速的情况下（在数学上可以简化为不断自乘），迅速超越人类就是分分钟的事情。

为人类的未来松口气；为神奇的师姐赞一个。
人类万岁！师姐万岁！
阿门！感谢主的仁慈！
阿弥陀佛！
真主保佑！
无量天尊！
太上老君急急如律令！

太公在此，诸神退位！
。。。。。。。。。。。。

作者: nj_power 时间: 2016-3-14 10:15
这次比赛证明人工智能+大数据是真有前途的

作者: dasa 时间: 2016-3-14 14:57
其实我关注的不是胜负，主要关心人工智能的进展到底到了哪一步。
如果我们人类自己都没搞清的某些过程居然可以在人工智能身上得到再现，那就很恐怖了。
意味着有我们根本不理解的事情发生了。比如生命到底是咋回事？自主意识到底是个啥东西？
到那时，人类就面临失控的状况了

作者: 完美生活 时间: 2016-3-14 15:05
这回听明白了很多，看来还能安稳睡几年

作者: code_abc 时间: 2016-3-14 15:29
对AlphaGo的理解有些偏差。人工智能到产生意识这块还早，另外事实证明人脑自己的发展还远未达到尽头。

作者: dzhen 时间: 2016-3-14 15:47
不怕不怕啦，以前需要人类先告诉它如何，他才会，也就是学习方法都是人教的。

作者: 山远空寒 时间: 2016-3-14 15:55
这是程序员与围棋的对决，伪老边！

作者: 潜了又潜 时间: 2016-3-14 16:24

山远空寒发表于 2016-3-14 15:55
这是程序员与围棋的对决，伪老边！

Dasa的水印在，百分百真，如同草蜢配美女，老边带女神。

作者: tangotango 时间: 2016-3-14 17:26
“人工智能能够在围棋方面超越人类，意味着在人类一直自豪的领域--直觉，感觉，情感等方面的优势也被超越”

这句话有逻辑吗？围棋胜了能代表感觉、情感的优势？

作者: 燕庐敕 时间: 2016-3-14 18:11

tangotango 发表于 2016-3-14 17:26
“人工智能能够在围棋方面超越人类，意味着在人类一直自豪的领域--直觉，感觉，情感等方面的优势也被超越” ...

看来机器小三指日可待了哈？

作者: 莱茵河 时间: 2016-3-14 19:08

dasa 发表于 2016-3-14 14:57
其实我关注的不是胜负，主要关心人工智能的进展到底到了哪一步。
如果我们人类自己都没搞清的某些过程居然 ...

其实你关注的是师姐

作者: 老兵帅客 时间: 2016-3-14 19:49
没有美女图，冒充啥老边啊，差评！

作者: 山远空寒 时间: 2016-3-14 20:17

潜了又潜发表于 2016-3-14 16:24
Dasa的水印在，百分百真，如同草蜢配美女，老边带女神。

Dasa的左青龙，右白虎，已经被山口组淘汰了。

作者: 谜团 时间: 2016-3-14 20:26

没有美女图，冒充啥老边啊，差评！

作者: qyangroo 时间: 2016-3-15 02:49

code_abc 发表于 2016-3-14 15:29
对AlphaGo的理解有些偏差。人工智能到产生意识这块还早，另外事实证明人脑自己的发展还远未达到尽头。 ...

+1。
人工智能的发展也能帮人开发大脑潜力。人脑中很多部分没被激活是沉睡的。

作者: MacArthur 时间: 2016-3-15 03:37
冇片片冇真相！

要验证师姐的机场照！

作者: dasa 时间: 2016-3-15 15:20

MacArthur 发表于 2016-3-15 03:37
冇片片冇真相！

要验证师姐的机场照！

不是发过一个照片吗？长得和师姐很像的姑娘的？
你好像还点评过。

作者: 穿着裤衩裸奔 时间: 2016-3-15 23:38
人机大战末日，审判师姐

作者: ekid 时间: 2016-3-16 02:54
师姐的照片呐？

作者: dasa 时间: 2016-3-16 23:34

tangotango 发表于 2016-3-14 17:26
“人工智能能够在围棋方面超越人类，意味着在人类一直自豪的领域--直觉，感觉，情感等方面的优势也被超越” ...

我把那些无法用数学过程描述的思维活动归为一类，比如直觉，比如情感，比如图像识别。
说道影像识别，计算机的方法是可以数学描述的，也是非常麻烦的。
人类的图像识别机制肯定是不一样的。否则无法解释以人类大脑那种蜗牛般的运算速度，在图像识别方面居然远远超越计算机

作者: tangotango 时间: 2016-3-17 10:03

dasa 发表于 2016-3-16 23:34
我把那些无法用数学过程描述的思维活动归为一类，比如直觉，比如情感，比如图像识别。
说道影像识别，计 ...

你大概没有关注AlphaGo的算法，深度神经网络的学习方法和人类大脑工作机制是非常相似的，如果AlphaGo转而用来做图像识别那它的性能也能轻松超过人类。

作者: dasa 时间: 2016-3-17 10:21

tangotango 发表于 2016-3-17 10:03
你大概没有关注AlphaGo的算法，深度神经网络的学习方法和人类大脑工作机制是非常相似的，如果AlphaGo转而 ...

不可能的。
人类大脑的学习机制是在掌握一定的信息基础上获得原本没有的能力。
计算机的深度学习本质上是在掌握尽可能多信息的基础上不断进行数据挖掘。无论如何学习，也不能产生新的东西。

作者: tangotango 时间: 2016-3-17 11:28

dasa 发表于 2016-3-17 10:21
不可能的。
人类大脑的学习机制是在掌握一定的信息基础上获得原本没有的能力。
计算机的深度学习本质上是 ...

不过是神经网络的设计方式问题。现在的人工神经网络大多为特定的学习用途而设计，如果按照人类的神经网络设计通用的结构，不追求单个用途的最优化而是以通用的认知为目的，神经网络未必不能通过不同知识区域的联接而产生新的idea.

作者: jerf71 时间: 2016-3-17 23:46
本帖最后由 jerf71 于 2016-3-17 23:48 编辑

楼主，你就堂堂正正，光明正大，正儿八经的告诉鹅们：你和师姐到底有没有关系，什么关系？不要扯的远到人机关系。

PS，严重鄙视你一下，不带这么黑老边，人家可是兢兢业业，每集都有剧照。@边寒剑

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