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继IBM“深蓝”在象棋对决中战胜卡斯帕罗夫,Waston在危机边缘战胜Ken和Brad,Eugene挑战图灵的“TheImitation Game”后,人工智能在一个更加复杂的领域—围棋中再次超过了人类的水平,AlphaGo以4:1的比分战胜了围棋李世乭,其升级版Master更是在弈城网上取得60:0:1的不败战绩。同样是在对弈比赛中战胜选手,“深蓝”到Master的发展充分体现出了人类科技进步在计算和计算资源上的长足进步。如果说“深蓝”是凭借其运算速度通过遍历战胜了人类,那么Master是在此基础上通过的搜寻算法,决策支持和计算架构遍历了当时觉得不可能实现的所有可能。Master所用到的Deep Reinforcement Learning结合了当今AI领域研究的两大前沿Deep Learning(DL)和Reinforcement Learning(RL),创造性的使用DL的,通过棋局的图片评估落子的优先级,再结合RL,通过自我“对弈”的更新深度元网络的参数,带领人类站在了“智能”的门口。AlphaGo重要的成就并不是采用了性能多么的电脑,而是次让程序可以近似人类的去感知、学习、思考和决策。
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