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傅盛:AlphaGo 2.0没有真正的突破。未来的AI将成为

2019/03/25  浏览次数:

发布时间:2019-05-25 16: 52小管 4.09K

 

 

 

人机战争的第二场比赛结束,柯杰在与AlphaGo的比赛中犯了一个错误,最终用155手认出了负面。从韩国的九阶段大师李世石到世界排名第一的科杰,AlphaGo的实力超过了人类的顶级球员,而且这个差距越来越大,而在这背后,AlphaGo 2.0又是什么样的“恐怖”演化?

在游戏开始之前预测AlphaGo2.0将放弃对人类体验的监督和学习,这是当今主流机器学习的必然核心条件。后来,猎豹移动首席执行官否认了这一观点。他预测当前版本的AlphaGo并非出于监督学习。如果可以做到,新版本的技术突破不亚于第一版AlphaGo的含义。从头开始训练意味着使用强化学习从头开始,它的信息,纯粹依靠游戏的最终奖励来学习。 “使用RL模型在没有初始监督的情况下收敛到接近最优的解决方案仍然是一个非常开放的问题,即使对于一些红白机器的游戏也是如此。如果AlphaGo 2能够从零开始学习,它可能意味着增强学习算法本身的重大突破,这一突破不仅可以用于Go,还可以用于许多其他应用程序,因此它的意义不亚于AlphaGo。 1结果。 ”的

比赛结束后,傅盛()的观点获得了认证。 AlphaGo的核心作者之一Aja Huang(黄世杰)在第一次战斗后宣称AlphaGo是一个独立的版本,IT新闻,但仍然有人类知识培训。 ”的

“AlphaGo 2.0没有必要的突破,我们正在寻找的无监督学习尚未到来。作为世界顶级的深度学习机构,Deepmind在深度学习中引领人类探索。但是一年来,AlphaGo 2.0基本上优化了算法并提高了计算能力。这也提醒了广大的AI从业者,不仅仅是希望爆发性的技术突破,目前的重点应该集中在人工智能与应用的结合上,“傅盛说。

而这种人工智能应用组合理论“已经存在了很长时间”,傅盛一再指出,深度学习的机会在于应用的集合,而不仅仅是技术输出。他认为深度学习是一种算法革命,可以从根本上减少技术障碍。由于基本算法模型的固定,算法的驱动力大大降低,算法驱动程序已成为数据驱动。因此,深度学习的核心是数据驱动的,虽然具有模型调优的组织将具有自己的优势,但更多的数据调整将迅速平息优势。

从本质上讲,虽然AI是一种技术和工具,但由于互联网的加速发展,IT新闻,如今独立技术本身已经变得难以成为一个完整的行业。很难想象一家能够通过技术输出获得成功的公司。未来的深度学习是基础技术应用,许多公司将拥有深厚的学习研发能力。所有公司都是科技公司。技术是基础,需要与应用程序相结合。



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