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- - Google人工智慧AlphaGo 完勝歐洲圍棋棋王
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Google人工智慧AlphaGo 完勝歐洲圍棋棋王
引用:
不過現在韓國棋士李世石三月要向它挑戰，希望人類別再輸了 :laugh: 話說以前我有一支在 DOS 跑的電腦圍棋程式，實力好像有業餘三段，我連那個都贏不了了 :stupefy: |
現在的電腦不是真正的AI .
只是依照寫進去的下法在跑... 真正的AI 應該是靠自己學會下棋....XDDD |
引用:
沒錯，其實這不是真 AI |
引用:
報導中提到上面這一行 比整個宇宙的原子數量還多？全宇宙的原子數量有辦法算出來？ 宇宙不是還在膨脹中嗎？ |
引用:
當然不可能阿，所以演算法要能夠把不可能的路徑先過濾 可是難的就在於，怎麼有效率的過濾，而且還不會把有效的路徑給過濾掉 其實這些「假AI」，最基本的演算法邏輯就是在找路徑而已 http://sa.ylib.com/MagCont.aspx?Unit=newscan&id=1045 |
引用:
這個是AI「人工智慧」沒錯啊， 要自己學習的是類神經網路 google 也有自己的神經網路，不過不是用在下棋 XDD |
照上面的講法, facebook 的比較像是 database 搜尋.
但 google 那個 alphago 並不算是照著棋路在下. 他是使用神經網路, 經由不斷的測試棋路, 最佳化結果產生的路徑. 這樣講好了, 他程式中有一段判斷, 會判斷走那幾步最佳, 若走了這幾步卻輸了, 那他就會調整程式邏輯, 讓判段竟量不要那樣走. 這些調整過程, 也算是一種學習. |
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引用:
實在難以想像AI 實力這麼強 多作幾個陷阱讓電腦去跳 |
因為 AI 用來做決策判斷, 可以用經驗法則來進行評估. 你面對的是一個有著幾百年下棋經驗的電腦, 他走一步, 就已經想到了以前走這部路失敗了幾次, 成功了幾次. 人腦的經驗和記憶是沒辦法和人比的.
只有比創造力,目前 AI 還是沒辦法用來做創造. |
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