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本文目录
- 围棋之后,人工智能博弈的更高境界是什么,电脑游戏吗
- 人类通过特殊的围棋训练能否战胜人工智能呢?
- 如果两个人工智能对战围棋,会有什么结果出现?
- 2016年三月人工智能程序什么在首尔以4比1的比分战胜人类围棋冠军李诗士
围棋之后,人工智能博弈的更高境界是什么,电脑游戏吗
围棋之后,人工智能博弈的最高境界应该是能够运用“直觉“的“不完全信息博弈”类博弈游戏。
围棋、象棋、国际象棋、日本将棋等世界最为流行的几个棋种,虽然形式上有不小差别,但是,实质都属于完全信息博弈,围棋只是相对比较更复杂一些,性质是一样的。这一类游戏,电脑可以说已经破解。
目前,人工智能够已经进行德州扑克、麻将游戏,而且都有战胜人类高级选手的水平。这两种游戏都属于“不完全信息博弈“,那么,既然已经有了如此高的水平,是不是说明,人工智能已经到达了最高境界呢?还不是。原因是这两种的人工智能虽然游戏水平高过人类棋手,但是运用的并不是类似人的思考方式,它主要是运用概率计算,相对来讲仍然是一种暴力方式,这与人游戏时的运用概率加直觉以及推理的方式相差很大。而只有“直觉“的实际运用或许才能谈得上所谓的境界。单独的暴力的计算,谈不上境界。
这样说来,就表明了本文的观点,就是说如果人工智能没能运用“直觉”进行博弈,就不能谈到境界。
直觉的运用是对“不可知”事物进行判断和决策,里面包含着“直觉“与“直觉“、“客观“与“直觉“、“客观“与“客观“之间多种复杂推理,有太多的不确定性进行综合。当今世界最流行的游戏一般没有这样复杂,多是完全信息博弈,或运用概率计算可以基本搞定,不需要直觉的介入。
奇袭象棋一款面向未来的不完全信息博弈象棋,全面继承象棋的基础上,以很小的形式变动,获得了极大的布局和对局变化,意图隐蔽,比直觉、拼攻心,不畏棋软。希望大家关注。
人类通过特殊的围棋训练能否战胜人工智能呢?
第一代,第二代人工智能,全是模仿人类下棋,用多层神经网络(抱歉,这个神经网络是啥,真不懂,估计是逻辑广度与深度吧)原理,只要能量化二十步左右,就能分析微弱大小。。。第三代通过自我学习,三天打败第一代,三十天后打败第二代。。。(扯远了)问题的关健是。。。。人之一生,一天一局自我对局,高度分析提纯。这辈子啥也不干就下棋,学习四十年。约一万五盘吧,第一二代,估计自我下了三千万局。那么问题来了,如果战胜人工智能,一是需要自我对奕,人嘛,总是聪明机器一百倍,就三十万局左右互博吧。绝对打败人工智能,遗憾的是,只有神话中的精怪能办到。。。。剩下最后一个办法,人之脑域开发度,现在估计不到百分之一,每提高一点,逻辑分析与记忆起码提升百倍。这样算的话,有个百分四左右,完全无条件碾压人工智能。
如果两个人工智能对战围棋,会有什么结果出现?
现在这个答案已经出来了,创造出AlphaGo的Deepmind公司已经公布了AlphaGo左右互搏的50盘棋谱,对于这50盘棋谱,不仅仅是业余棋手看不懂,职业高手中看不懂的大有人在,在这里仅发一个图就能足以说明问题,只要你略懂围棋,就会发现,AlphaGo下的围棋跟我们人类下的围棋完全不同了。看看图中的白10、白12、白14、白16着法,这还是围棋吗?
职业棋手也大多看不懂,邬光亚六段在微信中写道:“看阿(尔法)老师左右互搏真是件艰难的事情。看人类下的棋看完一盘总是能记住的,但看阿老师下棋,真心记不住。特别是那些随处可见的脱先和眼花缭乱的次序,我现在想的是,还好谷歌只公布了50盘。”
柯洁九段在邬光亚的微信里跟帖:“看完就忘了挺好。”已经打进首届新奥杯决赛的彭立尧五段回复:“后面的棋不敢看了,怕走火入魔……”
可见,AlphaGo在摆脱了人类棋谱之后,已经达到人类高手们难以企及的境界,至于它们为何要这样下,是不是建立在海量的形势判断和局部计算基础之上,我们都不得而知,但可以肯定的是,它们的着法代表着最先进的围棋,因为人类最强棋手柯洁九段刚刚在“人机大战”三番棋中被AlphaGo完虐。
人类经过数千年的思考和积累,终于对围棋有个比较全面的了解,但人工智能却在短短时间里全部破解了围棋秘密,它们就像来自遥远的未来,要领先我们人类N个世纪。在今天,我们人类已远非它们的对手。
2016年三月人工智能程序什么在首尔以4比1的比分战胜人类围棋冠军李诗士
阿尔法狗战胜了当时人类最强棋手李世石,震惊了整个世界。曾经我们一直认为人工智能在围棋领域是无法这么快战胜人类的,但是到目前为止,不仅是职业棋手分先情况完全没有胜机,甚至是被让二子的情况下胜率都很低,从围棋人工智能所取得的巨大进步看,人工智能的发展已经达到了怎样的高度!
好了,关于围棋对人工智能的促进和围棋对人工智能的促进作用的问题到这里结束啦,希望可以解决您的问题哈!