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              腾讯国民斗地主下载-中国德州扑克人机大战为何关注度降低?
              栏目:临汾斗地主群 发布时间:2020-09-05 10:42

              一年前,谷歌的围棋机器人AlphaGo战胜韩国围棋选手李世石,被视为是智能时代的开始,人工智能成为热门话题,机器智能超越人类智能的时代似乎就要到来。

              在元旦,在网络快棋赛中,AlphaGo的改进版以60胜1平横扫中日韩三国棋手,也引发很多关注。

              下个月,它还会在乌镇跟中国棋手柯洁再战一场。如果回到20年前,1997年,IBM的深蓝电脑战胜国际象棋大师卡斯帕罗夫,那是举世轰动。在之前,人们普遍认为,如果计算机能够在国际象棋上战胜人类,就可以认为机器的智能超越了人类。机器在国际象棋战胜人类之后,人们发现,还有计算更复杂、计算难度更大的围棋。在围棋上人类已经不是机器的对手之后,我们又说腾讯国民斗地主下载,还有德州扑克这样的并不主要是关于计算的,而是考验人的情感和魄力的。

              这次德扑人机大战是知名投资人李开复发起的,在机器取胜后,他评价说,“可以和微信好友斗地主软件如果AlphaGo是超级IQ天才,那么‘冷扑大师’就是超级EQ天才。”德州扑克之后,机器在某些它擅长的事情上,能超越人类的智能,就不再是疑问,而是确定的了。其实,人一直被自己发明的工具和机器超越,没有人能跑得过汽车,没有人能够在计算上超越计算机。

              关于人工智能,有一种声音特别受大众关注,就是所谓“奇点论”。所谓奇点是人工智能全面追赶,并且超越人类智能的时刻。

              硅谷预言家库兹韦尔甚至言之凿凿地声称,纯粹的人类文明的终结是在2045年这一年。当然,他是极端的技术乐观派,机器超过人类腾讯国民斗地主下载,未来的文明变成机器与人的混合文明,这是他乐见的。

              还有一派,其中经常被提起的有物理学家霍金、微软创始人比尔·盖茨、特斯拉创始人“硅谷钢铁侠”马斯克等,他们是悲观派。比如,马斯克比无极软件 斗地主喻说,超级人工智能像“原子弹”、“核弹”,担心它带来人类的毁灭。

              在对智能时代的全面乐观中,这种观点甚至比“奇点论”更有力地在人们心中投下了一大片阴影,尤其对技术不熟悉的人群中,人们往往对自己不懂的东西心怀恐惧。

              其实,马斯克这些人还是乐观的悲观派,和一些不了解人工智能的人的悲观、恐惧是不一样的。这么说是因为,他们在乐观地利用新技术。比如马斯克4月宣布创办人工智能公司Neuralink,试图实现人类和电脑的“脑机合一”腾讯国民斗地主下载,他认为这种和人工智能合二为一的道路是打败人工智能的唯一可能性。

              围棋人机大战、德州扑克人机大战、奇点论、原子弹威胁论,这些都是好的传播事件和有传播力的观点。

              除此之外,我们还看到一些“惊人”的观点,比如说,2%的人将控制未来,50%的工作将被AI取代。

              在谈论时,这些人也是真诚的、认真的。但有时候,我们难免又认为,这些人并没有试图让大众弄懂在发生什么。

              当然,我们也可以解释说,引发关注,是理解的开始。

              近年来,大数据和人工智能这两个技术词语都引发很多关注,甚至进入大众的日常用语,被赋予了很其实并不相干的想象,就像“互联网思维”这个含义模糊的词一样。对于现在的人工智能,我认为《智能时代》作者吴军将它称为“机器智能”是更为合理的。

              吴军有一个解释很有说服力,他说,“下围棋这个看似智能型的问题,从本质上讲,是一个大数据和算法的问题”。也就是,现在我们解决智能问题的方法,把它转化为计算机可以解决、擅长解决的问题。

              这一波的人工智能新浪潮,也是数据的进步,因为只有在互联网和移动互联网情况下,我们才能有过去人工智能研究者无法想象的数据,可以去进行语音识别、机器翻译、图像识别等应用。

              这一波的人工智能新浪潮,也是算法的进步,比如机器学习,也就是让计算机去对数据进行归纳、综合,由计算机去形成算法或模型。比起关注人机大战、谈奇点论、谈人下载斗地主乚乚比赛的工作被机器取代,我觉得,关注一下类似吴军这样基本的解释,把看似神秘的人工智能,解释为用机器去解决数据和算法问题,可能让我们更好地与技术相处,也与技术一起进步。比如以大数据为例,最初听到大数据“要相关、不要因果”,很多人激烈批评。随着知识的普及,现在多数人已能接受,在大数据中、在不确定性的世界,因果关系难寻,真实赢钱斗地主游戏我们不必强求找到因果关系,而是通过认识强相关性来解决问题

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