近期什么最火爆?
也许你会说是工控界的盛事——2016Camrs,也会有人说阳春三月的各类展会……
抑或是两会上的更多热点,也还有人说工控网的十大版主进京……
而小编说,Google人工智能对战围棋世界冠军李世乭的实况最为引人注目。
2016年3月9日,Google的人工智能AlphaGo挑战围棋世界冠军李世乭的人机围棋对弈第一局比赛结束,执黑子的李世乭投子认输,AlphaGo首战告捷。,AlphaGo已经具备了“分庭抗礼”的能力。我们不禁要问,作为一款计算机程序,AlphaGo的计算能力到底有多强呢?
在开局时,李世乭执黑棋走偏锋,主动挑起战况。棋局过半,AlphaGo一改稳妥之法出杀招,中途AlphaGo出奇招打破与李世乭焦灼状态,将比赛推入白热化阶段。随着比赛时间越来越少,AlphaGo落棋用时发生变化,从开始与李世乭用时速度相近,转而提高落棋速率。最终,历经近3小时45分钟的对战,AlphaGo在关键胜招之后,彻底拉开细微差距,占据绝对领先优势。首局以AlphaGo所持白棋赢得首局胜利,印证了王小川的判断。比赛结束后,职业围棋选手纷纷表示李世乭的落败“出乎意料”,而王小川则表示“首局获胜在我的预料之中。”
这不禁让人想起曾经声名显赫、轰动世界的IBM“深蓝”。深蓝是美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑,重1270公斤,有32个大脑(微处理器),每秒钟可以计算2亿步,计算能力11.38 GFLOPS,输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局。
IBM的深蓝曾在1997年战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。而现在,一台笔记本的计算能力已经超过了深蓝。搜狗CEO王小川表示,AlphaGo计算能力是当年IBM计算机深蓝的3万倍。
ps:我们国家的天河二号是世界最快的超级计算机,它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS,是深蓝的30万倍。
据了解,AlphaGo超强的学习能力,它使用蒙特卡洛树搜索算法,借助值网络与策略网络这两种深度神经网络,通过值网络来评估大量选点,并通过策略网络选择落点。机器最初通过模仿人类玩家,尝试匹配职业棋手的棋局,一旦它达到了一定的熟练程度,它开始和自己对弈大量棋局,使用强化学习进一步改善它。
有评论员表示,如果谷歌围棋程序这次成功了,也有很大的社会意义,以后或许还能帮人看病,比如看一个人的“手相”,就能分析出一些身体之类的状态。
还有观点认为,现在谷歌围棋程序赢人不可怕,可怕的是假装输给人。细思极恐...
作为一位工控人,你觉得这不可思议吗?作为工控人,你觉得智能技术还离我们远吗?机器代替人的思维,你陷入沉思了吗?未来机器会赢吗?
王小川此前预测,AlphaGo将5:0完胜人类,他的预言能否应验?
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最近智能开发被推到风口浪尖上,热度直逼萨斯。根据国际电子制造发展环境,目前已经到了全开放的境界,没有一家科技公司对自己开发的项目隐藏。那么,互联网+的普及,使大数据应用变很轻松。对于智能开发的支持会变得更加稳健。
那么回到人机智能这个局部设备来说,设计出交互思维系统,去战胜人脑思维,其实没有那么难。首先必须了解人脑思维过程,处理过程和执行过程,最终完成一个智能识别交互系统,因为可以借鉴的资源很多。开发变得比10年前容易不知道多少倍。从创意到方案,在从方案到图纸、工艺智能化、交互系统3D建模、电路设备完善、机电液完善等都变得流程化。将测试品推上测试平台都能够进行视音频数据跟踪,对于测试设备的不断调整。不断完善带来充分的条件,距离最终推向实施或者市场化变得轻松。
从整个环节的重要性来说。创意方案在整体构架中成为最重要的一环。如何培养创意团队是中国目前智能制造的最前端,企业主改变思想或许能够赶上谷歌理念。成为下一个谷歌。
软件版 马军成
2016年03月13日上午