“阿爾法狗”火了趋急。
今天全民圍觀了一個程序與一位世界圍棋冠軍的對局喝峦。
當然，在人工智能領域呜达，甚至在整個人類史上谣蠢，這是里程碑式的重大事件。
但是對于廣大的運營小編查近、媒體人眉踱、企業(yè)而言，追熱點的時候又到了!但是棋盲這么多嗦嗡，專業(yè)的分析有點看不懂啊勋锤，文科生簡直要跪!
所以我就打算整理分享與事件有關的知識，對于我們這些外圍侥祭、不明真相的群眾而言叁执，也許這是最快的提升，形容對于事件的(一丟丟的)完整認知矮冬。
Yeah谈宛，又可以吹牛逼了。
1胎署、阿爾法狗是怎么贏的?
一本科學雜志上是這么解釋的：
AlphaGo 是通過兩個不同神經網(wǎng)絡「大腦」合作來改進下棋吆录。這些大腦是多層神經網(wǎng)絡跟那些 Google圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始琼牧，去處理圍棋棋盤的定位恢筝，就像圖片分類器網(wǎng)絡處理圖片一樣。經過過濾巨坊，13個完全連接的神經網(wǎng)絡層產生對它們看到的局面判斷撬槽。這些層能夠做分類和邏輯推理。
翻譯成白話就是：人類下一個黑子趾撵，機器在下一步執(zhí)子的時候侄柔，其實就是在大的樹狀結構里尋找一個有效地途徑。通過“神經網(wǎng)絡”對AlphaGo進行“有監(jiān)督地訓練”，當人類走了一步之后暂题，程序按照算法輸出一個值移剪。神經網(wǎng)絡很早就有，但是最近大數(shù)據(jù)的發(fā)展給人工智能團隊帶來了便利薪者，通過“大數(shù)據(jù)”技術來高效訓練纵苛。
也就是說，AlphaGo不是用手動指定的規(guī)則形成的專家系統(tǒng)啸胧，而是使用通用機器學習技巧赶站，自學掌握了圍棋。
這意味著后續(xù)更多的應用纺念，比如人工智能分析疾病、預測天氣等等都不是夢啦想括。
2陷谱、AlphaGo 之父德米斯·哈薩比斯
先感受一下這個人的逼格：
他少年時期就拿到國際象棋大師頭銜，自己動手設計過游戲瑟蜈，后來創(chuàng)辦了一家研究人工智能的初創(chuàng)企業(yè)烟逊，名叫DeepMind，2014年作價6.25億美元賣給谷歌铺根。他還拿到劍橋和倫敦大學學院的計算機科學和認知科學文憑宪躯。
他夢想“先破解智能的奧秘，再用它破解其他的一切”位迂。
“通用學習機器”就是他首開先河發(fā)明的访雪，也就是通過一套靈活的自適應算法，可以像生物系統(tǒng)一樣掂林，從零開始學習任務臣缀，其間只用到原始數(shù)據(jù)這一種東西。
在他看來泻帮，圍棋是終極挑戰(zhàn)精置，它是游戲金字塔的最頂端，需要無與倫比的智慧锣杂。它充滿了魅力脂倦，而且振奮人心的是，我們不僅掌握了它元莫，而且用了一種極為有趣的算法赖阻。而圍棋在更大程度上是一種藝術，而不是科學柒竞。
技術男是世界上最神秘的物種政供，這位“谷歌AI天才”更甚。
3、給小白推薦的人工智能電影
▲最真實的人工智能電影_《機械姬》
這是2015年由AlexGarland編劇和導演的《機器姬》布隔。該電影講述了一個年輕程序員評估由一個古怪的科學家打造的類人人工智能系統(tǒng)的能力的故事离陶。
他們說《機器姬》的不同之處在于其對建造和調整機器人過程的耗時耗力和今天研究人員所使用的技術和流程提供了相對準確的描述。
▲與人工智能相愛了——《她》
2013年的電影《她》則通過讓主角愛上超智能操作系統(tǒng)探索了人類與機器交互的可能結局衅檀，一部不尋常的愛情片
其他電影：《星球大戰(zhàn)》招刨、《星際迷航》、《銀翼殺手》哀军、《地心引力》等經典沉眶，人工智能這么火，快點去找來多看幾遍呀杉适。
