读人工不智能:计算机如何误解世界笔记03_AlphaGo

1. 人工智能

1.1. “人工智能”这个词听起来就是电影里的意象

1.1.1. 电影《星际迷航:下一代》中栩栩如生的机器人“数据少校”

1.1.2. 电影《2001太空漫游》中的哈尔9000

1.1.3. 电影《她》中的人工智能系统萨曼莎

1.1.4. 漫威系列漫画和电影中钢铁侠的管家贾维斯

1.2. 许多人希望现实世界中能有人工智能的东西出现,他们多半就是想要一个能满足所有需求的机器人管家

1.2.1. 脸书的马克·扎克伯格就曾开发过一个基于人工智能的家庭自动化系统,他将其命名为“贾维斯”

1.3. 自己特别想要得到的东西,人们就很容易将想象和现实混为一谈

1.4. 计算机科学家和普罗大众(包括从事技术工作的大学生)对人工智能的看法的不同

1.4.1. 一个将不智能的计算机器叫作“智能机器”的世界

1.4.2. 欣然接受人工设备(计算机)与真正的智能生物(人类)同步配合运行而给现实带来的可能性

1.5. 数学最了不起的一点,就是它可以让你看到这个世界运行的底层规律

1.5.1. 许多事情的运行都是按照数学规律来的:水晶按规则的形状生长,蝉卵在地下休眠,直到土壤温度合适才出土,等等

1.5.2. 并不是世界上的所有事情都跟计算有关

2. 广义人工智能

2.1. 广义人工智能是好莱坞式的人工智能

2.2. 与好莱坞电影里那些有知觉的机器人

2.2.1. 有些可能想要统治世界

2.2.2. 有些可能不想

2.3. 内置意识的计算机、永生,或者那些像人类一样“思考”的机器有关

3. 狭义人工智能

3.1. 机器学习、深度学习、神经网络和预测分析都是时下流行的狭义人工智能概念

3.2. 狭义人工智能是一种用于预测的数学方法

3.2.1. 人工智能的一切都跟定量预测有关,它其实就是加强版的统计工具

3.3. 狭义人工智能能回答任何一个答案基于数字原理的问题,而且可以给出最有可能正确的答案

3.4. 工作原理是分析一个已知的数据集,在数据集中识别数据模式和事件概率,并把这些数据模式和事件概率编写成计算模型

3.4.1. 所谓计算模型,就是只需扔数据进去,它就能吐出答案

3.5. 现今每一个人工智能系统的工作原理都有合乎其逻辑的解释

3.5.1. 理解它们的计算逻辑就能揭开人工智能的神秘面纱,就如拆开电脑可以了解硬件一样

4. 游戏

4.1. 人工智能多用在游戏领域

4.1.1. 一些著名的风险投资家、科技巨头他们大部分人从小就是《龙与地下城》的游戏迷

4.2. 自从艾伦·图灵在一篇发表于1950年的论文中首次提出“图灵测试”的概念之后,计算机科学家们都用国际象棋作为机器“智能”的标志

4.2.1. 半个世纪以来,人们一直在尝试制造一台可以打败人类棋手的机器

4.2.2. 只要计算机通过,就能被视作拥有智力,但事实并非如此

4.2.3. 图灵论证的哲学基础是不牢靠的

4.2.3.1. 哲学家约翰·塞尔提出的一个思想实验——中文房间(Chinese Room)

4.3. 第一个井字棋程序诞生于1952年

4.3.1. 可以部署一个算法模型,即一组规则或步骤,让计算机在游戏中一直赢棋或和局

4.4. IBM的“深蓝”在1997年击败了国际象棋冠军加里·卡斯帕罗夫

5. 中文房间

5.1. 数字计算机是一种只会处理符号,但并不理解符号的含义或解释的设备

5.2. 人类则不同,人类在思考时要做的事情远不止这些

5.2.1. 人脑中有带意义的想法、情感和精神内容

5.3. 形式化的符号本身是不足以形成精神内容的,因为它们本质上就没有任何含义(或解释,或语义),除非在符号系统以外,由人类为它们赋予意义

5.4. 塞尔主张处理和运用符号不等于理解符号,这一点可体现在现今大热的语音交互技术上

5.5. 语音接口在2017年非常时兴,但它们还远远不够智能

6. AlphaGo

6.1. 至少从1965年起,计算机科学家和围棋爱好者就一直在研究围棋的技巧模型

6.1.1. 围棋一共有10^170 种可能的棋面

6.1.2. 第一个计算机化的围棋程序诞生于1968年

6.1.3. 计算机科学界有一个子领域专门研究围棋叫计算机围棋

6.2. 智能游戏格式(Smart Games Format)

6.2.1. SGF

6.2.2. 表明了棋手的身份、棋局进行的地点、棋手每一步棋的落法和棋局的终局结果

6.3. AlphaGo的设计者们积累了庞大的数据集,里面有3 000万个SGF棋谱文件

6.3.1. 这个数据集不是随机生成的,而是由真人对弈产生的

6.3.2. 只要有业余围棋爱好者或职业棋手在网上玩围棋游戏,他们落棋的数据就会被存储起来

6.3.3. 运营不同在线围棋游戏网站的人决定打包他们保存的游戏数据,在网上公开

6.3.4. 最终,这些数据包被收集到一起,成了AlphaGo团队的3 000万局棋的数据

6.4. 专业的棋手会花大量时间在电脑上下围棋,这是他们的训练方式

6.4.1. 3 000万局棋的数据里面就有世界顶尖棋手的数据

6.4.2. 人类投入了几百万个小时的劳动,才创建了这些训练数据

6.5. 大部分关于AlphaGo的报道,却只关注它那神奇的算法,而不关注多年来在幕后默默无闻并且无偿创建训练数据的人

6.6. 2017年,人工智能程序AlphaGo以3比0打败围棋世界冠军柯洁,它常常被当作例子,以佐证广义人工智能将在未来若干年内实现

6.6.1. AlphaGo是由人类编写的、在硬件上运行的程序,就像写的“Hello,world”程序一样

6.6.2. 特别想要某事发生,不代表这件事就真会发生

6.7. AlphaGo得益于计算机硬件和软件的非凡发展,它是一个非凡的数学成就

6.7.1. AlphaGo的设计团队解决了一个难度极高的数学题,几十年来,最聪明的人类都在试着解决这个问题

6.7.2. 工作原理

6.7.2.1. 所有完美信息博弈都有一个最优值函数v*(s),它能从玩家落子的位置(或状态s)推断出在所有参与博弈的玩家都做到了完美表现的情况下,博弈的结果将是什么。要解决这些博弈游戏,可以通过在搜索树中递归调用最优值函数(搜索树含有大约bd个可能的行动序列,其中b表示博弈的宽度,即每一步棋的合法落子个数,d则表示博弈的深度,即博弈的步数长度)。

6.7.3. “蒙特卡洛搜索”(Monte Carlo search)的方式

6.7.3.1. 从3 000万局棋的数据中挑出一组比较可能赢棋的棋步
6.7.3.2. AlphaGo将大量计算方法层叠在一起,每一步棋都选择赢面最大的走法

6.8. 一旦了解AlphaGo这种程序在数学和物理方面的本质,我们就会陷入对哲学和未来的思考

6.8.1. AlphaGo并不是一台智能机器

6.8.1.1. 它没有意识。它只会做一件事:玩电脑游戏
6.8.1.2. 它利用蛮力和许多人的共同努力,来打败一个围棋高手

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:/a/409956.html

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系我们进行投诉反馈qq邮箱809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

前端常用6种数据加密方式的使用(最详解)

目录 前言 一、6种常用加密方案 1.Base64加密 2.MD5加密(不可逆) 3.sha256加密 4.sha1加密(相比于MD5 安全性高,但是 速度慢) 5.AES加密 6.字符串的编码和解码 二、结语 往期回顾 前言 相信大家在工作或面试…

冯诺依曼体系结构 与 操作系统

一、冯诺依曼体系结构 深入理解冯诺依曼体系结构 计算机的出现就是为了解决实际问题, 所以把问题交给计算机,计算机经过处理,得到一个结果反馈给我们,所以这中间就必然涉及到了输入设备,中央处理器(包括运算器和控制器)和输出设备…

SQL数据操作

目标:掌握mysql中数据的增删改查的基本操作 新增数据 查看数据 更新数据 删除数据 1、新增数据 目标:了解数据的新增指令和逻辑,实现数据的入库操作 概念 新增数据:将数据插入到数据表永久存储 新增数据是根据表的字段顺序和数据类型要求将数据存放到数据表中 …

Low Poly Trees Pack - Flowers

包含59种程式化的低聚植物,作为.fbx网格文件和即用型预制件。 包装内含物 59 个独特的低多边形植物预制件 - 50种开花的草本植物 - 6 棵葡萄树 - 3 灌木 产品特点 -所有植物和石头预制件使用单一反照率256x256纹理图集和1种材质。 -三体计数:50-1000 -支…

2.21日学习打卡----初学Nginx(一)

2.21日学习打卡 目录: 2.21日学习打卡一. Nginx是什么?概述Nginx 五大应用场景HTTP服务器正向代理反向代理正向代理与反向代理的区别:负载均衡动静分离 为啥使用Nginx? 二.下载Nginx(linux)环境准备下载Nginx和安装NginxNginx源码…

进阶数据结构 BTree 的插入与删除操作实现

在数据库系统和文件系统中,高效的数据组织与管理是关键之一。B-Tree(Balanced Tree)作为一种平衡搜索树结构,在这一领域发挥着重要作用。本文详细探讨了 B-Tree 的基本概念以及对其进行插入与删除操作的实现,旨在帮助读…

kubectl使用及源码阅读

目录 概述实践样例yaml 中的必须字段 kubectl 代码原理kubectl 命令行设置pprof 抓取火焰图kubectl 中的 cobra 七大分组命令kubectl createcreateCmd中的builder模式createCmd中的visitor访问者模式外层VisitorFunc分析 结束 概述 k8s 版本 v1.24.16 kubectl的职责 1.主要的…

供应链大数据:穿越经济迷雾的指南针

随着经济形势的变幻莫测,企业运营面临着前所未有的挑战。在这个充满不确定性的时代,供应链大数据如同一盏明亮的指南针,为企业提供精准的方向指引。下面,我们将深入探讨供应链大数据如何帮助企业洞察市场趋势、优化库存管理、降低…

2024年ODE(云端集成开发环境)排行榜

✍️作者简介:小北编程(专注于HarmonyOS、Android、Java、Web、TCP/IP等技术方向) 🐳博客主页: 开源中国、稀土掘金、51cto博客、博客园、知乎、简书、慕课网、CSDN 🔔如果文章对您些帮助请👉关…

获取tensorflow lite模型指定中间层的输出

以mobilenet v2为例子,我已经训练好了模型,有tflite格式和onnx格式两种模型的权重文件,我想获取tflite模型在推理阶段neck部分的输出。 查看onnx模型得到neck最后一层位置 使用netron查看onnx模型结构 从name中能知道Reshape是neck的最后一…

[c++] char * 和 std::string

1 char * 和 std::string 的区别 char * 字符串是常量字符串,不能修改;std::string 指向的字符串可以修改 实例代码如下图所示,s1 和 s2 均是常量字符串,字符串常量保存在只读数据区,是只读的,不能写&…

QT GUI编程常用控件学习

1 GUI编程应该学什么 2 QT常用模块结构 QtCore: 包含了核心的非GUI的功能。主要和时间、文件与文件夹、各种数据、流、URLs、mime类文件、进程与线程一起使用 QtGui: 包含了窗口系统、事件处理、2D图像、基本绘画、字体和文字类 QtWidgets: 包含了一些列创建桌面应用的UI元素…

python input 输入

input()函数包含四个方面:input()函数的使用/结果的赋值/数据类型/结果的强制转换。是实现人机互动沟通的关键,需要在终端出输入信息。我们可以把input()函数当作一扇链接现实世界与代码世界的门, 如下图 先看一个例子:  运行后终…

生产线辅料加注机加注量的可视化操作系统无线通讯应用

挖掘机装配生产线在生产过程中,需要在下车装配、液压测试、发动机部件装配等过程中添加液压油、柴油、润滑油、防冻液、冷媒等辅料。加注机作为必要的辅料加注设备,将设定辅料输入到挖掘机对应输送管道中。 客户需求是想实现挖掘机装配线加注机与操作台…

Linux基础命令—系统服务

基础知识 centos系统的开机流程 1)通电 2)BIOS硬件检查 3)MBR引导记录 mbr的引导程序 加载引导程序 让硬件加载操作系统内核 MBR在第一个磁盘第一个扇区 总大小512字节 mbr: 1.引导程序: 占用446字节用于引导硬件,加载引导程序 2.分区表: 总共占…

关系型数据库事务的隔离级别: 读未提交, 读已提交, 可重复读, 序列化。

关系型数据库事务的隔离级别: 读未提交, 读已提交, 可重复读, 序列化。 事务的四性: 原子性,一致性,隔离性,持久性。(4项) 事务的隔离级别: 读未提交, 读已提交, 可重复读, 序列化。(4项) 并发事务可能引起: 脏读, …

【计算机网络】1.4 接入网和物理媒体

1.4 接入网和物理媒体 问题:怎样将端系统和边缘路由器连接? 答:有线方式(住宅接入网络、单位接入网络等)或无线方式(无线接入网络)。 有线接入方式 光纤同轴混合网是基于已有的有线电视网开发的…

中年人,收起你的大方

作者| Mr.K 编辑| Emma 来源| 技术领导力(ID:jishulingdaoli) 先和大家分享一件最近发生在K哥身上的真实故事。K哥前同事老G托我帮他一位朋友推荐工作,说他的这个朋友失业好几个月了,上有老下有小很不容易,让我无论如何也要想办…

IDEA安装配置以及安装配置Maven

IEDA官方下载地址,有专业版(收费,破解),社区版(免费) 下载 IntelliJ IDEA – 领先的 Java 和 Kotlin IDE 安装配置Maven 1.解压apache-maven-3.6.3-bin.zip,安装maven到D盘softwar…

【YOLO v5 v7 v8小目标改进】SPD-Conv

SPD-Conv 提出背景SPD-Conv YOLO v5 小目标改进定义 SPD-Conv导入SPD模块修改 .yaml 文件 YOLO v7 小目标改进YOLO v8 小目标改进 提出背景 论文:https://arxiv.org/pdf/2208.03641v1.pdf 代码:https://github.com/labsaint/spd-conv 文章提出一个新的…