大家好，感谢邀请，今天来为大家分享一下人工智能战胜人的行为的问题，以及和人工智能战胜人的行为包括的一些困惑，大家要是还不太明白的话，也没有关系，因为接下来将为大家分享，希望可以帮助到大家，解决大家的问题，下面就开始吧！
本文目录
- 柯洁单人挑战阿尔法狗，人类战胜人工智能的胜算有多大？
- 2017年卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在什么大赛上战胜了社会人类玩家
- 人一定能战胜人工智能三个原因
- 人工智能在围棋上彻底战胜中韩人类高手，是否意味着西方逻辑思维战胜了东方的形象思维？
柯洁单人挑战阿尔法狗，人类战胜人工智能的胜算有多大？
柯洁“英雄出少年”，目前是世界上最顶尖的围棋高手，一直稳居世界围棋排行榜上榜首的位置。柯洁与李世石的交手记录中，柯洁也占据了绝对的上风。但机器在数据、算法上有着人类无可比拟的优势，李世石不是AlphaGo的对手，我们认为此次AlphaGo也会打败柯洁。
原因有三：一是经过这么多年的研究，对于围棋的逻辑和下法已经研究的相对清楚，机器处理没有逻辑上的难题；二是在于深度学习算法的演进，通过学习几千万真实的对弈棋谱，实力增长迅速。而且机器运算能力在读点计时的情况下相比人类的优势会越来越明显；三是柯洁的棋风和优劣势计算机程序可以通过历史数据进行针对性学习进行对战。
AlphaGo战胜人类是大势所趋，并且这个比赛在人工智能发展历史上的里程碑地位并没有大家想象的那么大，因为人工智能正在各个领域取得突破，深刻改变人们生活，围棋只是其中一个方面。不过即人工智能赢了人类棋手，我们也不用恐慌。
人工智能的发展经历三个阶段：第一个阶段是计算智能，要求机器能存会算：第二个阶段是认知智能，能说会听、能看会认;第三个阶段也是目前的最高阶段，是感知智能，它要求机器能理解会思考，这是人工智能领域正在努力的目标。在运算智能方面，计算机早晚会超越人类，但是我们还有认知智能领域。我们可以创造文字，可以进行知识、语言的理解，可以进行逻辑推导并且最终做出决策，在这些和用来下棋的运算智能完全不一样的方面，目前来说在认知智能领域，计算机和人类比可能连门还没有摸到。
AlphaGo在2016年与李世石对战时，讯飞研究院的研究员们曾经撰写了一篇《AlphaGo要怎么变得更强？》的文章发表在果壳网上，深入浅出地对AlphaGo进行了全方位的分析。有兴趣的朋友也可以搜索标题查阅。
2017年卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在什么大赛上战胜了社会人类玩家
2017年,卡内基梅隆大学开发的一个人工智能程序在德州扑克大赛上战胜了四位人类玩家,这在人工智能发展史上具有里程碑式的意义。
人工智能已经发展得愈来愈强大，在人类复杂的领域中不断的突破着极限，让复杂的事情变得更加简单。如今人工智能在另一款游戏中又打败了人类，由Facebook的AI实验室和卡内基梅隆大学一起设计的扑克机器人在六人无限制德州扑克中击败了世界顶级玩家。
人一定能战胜人工智能三个原因
描述
AlphaGo和李世石的人机世纪之战，最终AlphaGo赢得棋局。那么人工智能的胜利决定性因素是什么？
因此总结一下人工智能的三大支柱：算法，算力，算据。
举个例子，在AlphaGo的这场棋局里面，算法就是机器根据对方的棋局决定下一步该怎么走，算力就是快速计算决定怎么走，算据就是通过大量的实战棋谱训练机器模型的大数据。在比赛之前，AlphaGo通过人工输出大量的棋谱信息不停的训练AI模型，然后通过和大量的人在网上比赛吸取了大量的棋谱并且不断的训练校正模型。
所以AI的优势是吸取了大量的经验数据，并把这些经验数据抽象为数据模型，另外可以依靠计算能力快速做决策，并通过实战不断的优化算法。这么比对就看出来人工智能的优劣势了。
优势在于机器可以不吃不喝的工作，依靠记忆存储能力吸取大量的经验，而且通过集成各种优秀人才的算法进行不断的进化，在做决定的时候快狠准。这么一看实在是劳模。
劣势在于AI只是某一个领域的专家，如果你问他十万个为什么的问题，AlphaGo就无法回答，因为它只是训练了围棋领域的数据，其他领域相当于白痴一个。而人的优势在于可以横跨多个领域，触类旁通。这也是为什么AI目前只在专用领域发展的原因，也被称为弱人工智能。
人工智能在围棋上彻底战胜中韩人类高手，是否意味着西方逻辑思维战胜了东方的形象思维？
你这个说法说明你不太懂阿尔法狗以及阿尔法零的工作原理，他们是基于深度人工神经网络模型搭建的。
机器智能分三种：传统基于符号的逻辑主义，基于神经网络的连接主义以及行为主义。
传统符号逻辑主义是继承了古希腊哲学家们提出的所谓三段论，形而上学，机械论，并由后来的教士们加以演化，形成我们今天的逻辑学。逻辑学讲究因果推理，即任何结论都是经得起反复推敲的，有什么样的条件必然得出什么样的结论，而且不具有或然性或机率性。只是到了现代才在统计学基础上引入了或然估计。
逻辑主义已经被证明几乎无法超越人类智能，于是在上世纪90年代走入死胡同，并导致人工智能一度陷入低潮。随着计算力的指数级增长，这才有了连接主义的大发展。
连接主义机器智能与符号主义截然不同，它是通过模拟生物体大脑的物质结构，通过设置必要的参数调节和信息传递机制训练机器，使机器更具智能的，本质上讲是一种偏微分方程，也因此最近有科学家建议不要叫神经网络了，而叫基于统计学的偏微分方程编程。神经网络的工作原理人类目前尚不清楚，也就是说，为什么它能识别物体比人还要强，为什么它能识别语音，看懂文章，人类只是知道它能做到，并通过发明更好的模型提高它做到的能力，但不清楚它是如何做到的。也有科学家和工程师发表论文试图利用逻辑思维去解释神经网络的演算过程但仍很初级，甚至可以说更使人们读后一头雾水。换句话说，知其然而不知其所以然。
回到你的问题上，机器战胜人类的结果只能说明人类找到了一种更高效且切实可行的方法提高机器的智能，而这种智能提高所依赖的核心却又不是基于传统西方逻辑主义因果关系，而是基于对生物体大脑结构和人类认知能力的研究，本质上属于仿生学范畴。
关于人工智能战胜人的行为到此分享完毕，希望能帮助到您。