AlphaGo真的属于"人工智能"吗?

[by_封爱]

首先我对围棋是小白 不太懂是如何玩的..

人机对战.,人类没每走一步,电脑会穷举出自己所有的走法N 然后在N的下面 在穷举人类的走法 然后在穷举自己的走法.

然后都算完了之后 就知道哪个走法对自己有利 并且能赢 .

这过程不就是一大堆判断吗???

智能在哪里?

[cjws555]

引用 15 楼 wanghui0380 的回复:

看来需要科普一下计算机领域里面的“人工智能”是啥概念 我们写的都是明确的东西，不是0就是1，一个if else不行就嵌套N个if else 在AI领域处理的是非0非1的东西，也就是大概，可能，也许。这种是按定义上说是人能处理的，不是死机器处理的。 所以就AlphaGo来说的确能算“人工智能”，并且以现在的神经网络算法来说，就是编写者自己都没办法说明，机器到底是怎么想的，因为这是各种分类器+概率+归约（这个问题我其实问过我们算法组的同事，他们出了一款东西，看上去停神奇的，我问他怎么实现的，他说不知道具体运算过程，具体运算过程是计算机自己自主调用的，具化更详细的分类器，然后训练加调整权重结果而已） 所以你要说他“智能”我相信，因为如果计算机能说“这事大概就这样把”的话，的确不容易了。 回到围棋，我下围棋，其实围棋麻烦的就是这个，我可以打包票的说，他不是穷举的。他是通过大规模数据+分类器先确定5，6个“大概”，“也许”，“可能”的点，然后在进行运算，得到一个相对来说“也许”，“可能”，“大概”是比较优的走法 相当象棋来说围棋这种特性比较明显，因为象棋是可以通过明确的子力计算来搞，车>炮>马>象 如果说车是9分，炮是7分，兵是1分，你可以简单的说，如果对子的话，我炮+兵兑掉你一个车是赚滴，围棋就没这样的搞法了，围棋每个子都是大概可能比较重要，所以他们玩“大概”，“也许”我们就能说已经具备“智能”了

受教了23333

[addisjeams]

最近研究了一些.. 狗已经属于人类神经网络的真正应用 类似的有, 人脸识别系统....这个成熟度极高, 媒体报道不多, 警察通过相片寻找到罪犯...即使稍微整容和化妆也躲不过.这比人类的能力要厉害多了. 每个人的走路姿势也是不同的, 这个也具有极强的识别性, 类似的系统是否已经投入使用,就不知道了. 目前的人工智能如上所述, 只是一个局部问题,或者说一个功能上的人工智能.他们的能力已经超过了人类本身!!!这点无需置疑了. 神经网络的发展, 果然类似于人, 才能发展出真正的人工智能. 人脑只有0.1g的运算频率,以后的专门的人工智能cpu出来之后,也许系统性的人工智能就会诞生 人类真的是全方面的输了.... 程序员也可能会失业. 就像过去的售票员和现在的公交车司机一样. 人类的未来在哪里.....有时候我都有点迷茫. 真担心写程序到了那一天(电脑写程序肯定比我们厉害,人家速度快啊)

[a3212b12]

引用 31 楼 addisjeams 的回复:

最近研究了一些.. 狗已经属于人类神经网络的真正应用 类似的有, 人脸识别系统....这个成熟度极高, 媒体报道不多, 警察通过相片寻找到罪犯...即使稍微整容和化妆也躲不过.这比人类的能力要厉害多了. 每个人的走路姿势也是不同的, 这个也具有极强的识别性, 类似的系统是否已经投入使用,就不知道了. 目前的人工智能如上所述, 只是一个局部问题,或者说一个功能上的人工智能.他们的能力已经超过了人类本身!!!这点无需置疑了. 神经网络的发展, 果然类似于人, 才能发展出真正的人工智能. 人脑只有0.1g的运算频率,以后的专门的人工智能cpu出来之后,也许系统性的人工智能就会诞生 人类真的是全方面的输了.... 程序员也可能会失业. 就像过去的售票员和现在的公交车司机一样. 人类的未来在哪里.....有时候我都有点迷茫. 真担心写程序到了那一天(电脑写程序肯定比我们厉害,人家速度快啊)

不必悲观，真正到了那天，说不定机器人做老大更好呢！ 社会管理的井井有条。

[a3212b12]

智慧的种类看来可以这样分了： 有机智慧：又分人类智慧、动物智慧、微生物智慧 无机智慧：又可以分为 定规则智慧（机械智慧）、不定规则智慧 ---------------------- 他们结合到一起，就是 大智慧！！！

[liujian098]

引用 5 楼 sp1234 的回复:

一定部署之下，就算是电脑穷举也需要100年，电脑也是综合判断形势的，而不是什么穷举。 虽然电脑程序也是死板的程序，但是这种程序具有自我学习、从知识爆炸中进行“减法”而自我完善自我改造，最终电脑程序会把需要100年的分系统做变为需要1分钟就完成了！！！！！

那说到后来也就是个算法而已 概率性算法 智能在哪儿？ 能从别人的活动中学习？

[ljheee]

这过程不就是一大堆判断吗??? 这理解就不对了

[我就是小嗳]

现在的科技越来越发达了 ！！！

[秦任]

重复多次的某个事件，机器的话只有一个结果，智能的话会有多个不同的结果。

[水哥阿乐]

所谓人工智能，有类似于人类的智商特性你就可以判断他．．．． 就像当年net阵营的ＶＢ VS Ｃ＃那个更优，所以这个仁者见仁，智者见智的问题，观点不同罢了争论下去已无意义 当然实质上它机器，倔强的你有足够的理由说他不是人，那么我同意你的观点好吧，他不是人，真不是人他没有小丁丁，他只是个东西

[sunny7862632]

引用 34 楼 liujian098 的回复:

[quote=引用 5 楼 sp1234 的回复:] 一定部署之下，就算是电脑穷举也需要100年，电脑也是综合判断形势的，而不是什么穷举。 虽然电脑程序也是死板的程序，但是这种程序具有自我学习、从知识爆炸中进行“减法”而自我完善自我改造，最终电脑程序会把需要100年的分系统做变为需要1分钟就完成了！！！！！

那说到后来也就是个算法而已 概率性算法 智能在哪儿？ 能从别人的活动中学习？[/quote] 自主学习叫做“类人机器”了，这个还没法做到，人工智能当前重点还是人工部分，人工的设计一个算法或系统，能够让机器自主智能的解决某一个问题，这是当前“人工智能”所能做到的最好效果。比如阿尔法狗，一开始设置算法的只需要把围棋的规则写好，然后使用一套深度学习的算法，再给它一些棋谱学习基础玩法，最后是用两个狗互相对战来自主学习下棋的。

[pugongyingpgyidc]

创新创新

[东风玖哥]

我的感觉，能学习就是人工智能

[猫熊]

[qq_24679409]

时代在进步呀

[xiaozhu12371237]

[放纵的青春]

人工智能分2种： 1种是你说的这种穷举所有类型的结果然后找到最优结果。 还一种是通过大数据分析，根据特定算法模型等不断的“学习” 最后达到不用穷举直接给出最优结果。 附上百科解释： 人工智能在计算机上实现时有2种不同的方式。一种是采用传统的编程技术，使系统呈现智能的效果，而不考虑所用方法是否与人或动物机体所用的方法相同。这种方法叫工程学方法（ENGINEERING APPROACH），它已在一些领域内作出了成果，如文字识别、电脑下棋等。另一种是模拟法（MODELING APPROACH），它不仅要看效果，还要求实现方法也和人类或生物机体所用的方法相同或相类似。遗传算法（GENERIC ALGORITHM，简称GA）和人工神经网络（ARTIFICIAL NEURAL NETWORK，简称ANN）均属后一类型。遗传算法模拟人类或生物的遗传-进化机制，人工神经网络则是模拟人类或动物大脑中神经细胞的活动方式。为了得到相同智能效果，两种方式通常都可使用。采用前一种方法，需要人工详细规定程序逻辑，如果游戏简单，还是方便的。如果游戏复杂，角色数量和活动空间增加，相应的逻辑就会很复杂（按指数式增长），人工编程就非常繁琐，容易出错。而一旦出错，就必须修改原程序，重新编译、调试，最后为用户提供一个新的版本或提供一个新补丁，非常麻烦。采用后一种方法时，编程者要为每一角色设计一个智能系统（一个模块）来进行控制，这个智能系统（模块）开始什么也不懂，就像初生婴儿那样，但它能够学习，能渐渐地适应环境，应付各种复杂情况。这种系统开始也常犯错误，但它能吸取教训，下一次运行时就可能改正，至少不会永远错下去，用不到发布新版本或打补丁。利用这种方法来实现人工智能，要求编程者具有生物学的思考方法，入门难度大一点。但一旦入了门，就可得到广泛应用。由于这种方法编程时无须对角色的活动规律做详细规定，应用于复杂问题，通常会比前一种方法更省力。

[放纵的青春]

上次跟朋友吃饭聊天他给我大概讲了下这块的东西，我也是粗略了解 哈哈 有错误不负责

[INFCode]

引用 34 楼 liujian098的回复:

[quote=引用 5 楼 sp1234 的回复:] 一定部署之下，就算是电脑穷举也需要100年，电脑也是综合判断形势的，而不是什么穷举。 虽然电脑程序也是死板的程序，但是这种程序具有自我学习、从知识爆炸中进行“减法”而自我完善自我改造，最终电脑程序会把需要100年的分系统做变为需要1分钟就完成了！！！！！

那说到后来也就是个算法而已 概率性算法 智能在哪儿？ 能从别人的活动中学习？[/quote] 事实上是的

[qq1182518927]

能够突破创新的技术，都可以起一个高大上的名字。

[qq1182518927]

在大数据获得突破性发展的今天，能够总结围棋职业选手的下棋思路去模拟下棋方式，规避可能的风险，这就是科技的力量。