机器的胜利,人类的胜利

今天一个比较火的话题就是AlphaGo首盘战胜了李世石,这也是人类史上第一次在围棋公开对战中输给机器。虽然人类投降了,但目前科学界普遍认为:无论结果如何,最终其实都是人类的胜利。

Cocoa对围棋和深度学习都不太了解,但是一直很厌恶那些把围棋玄学化的言论:由于计算量巨大,因此围棋高深莫测,机器无论如何也无法战胜人类。在Cocoa的世界观中,人、动物、植物甚至一块石头的本质都是完全相同的,人类并不比别的物质高到哪里去。

这次AlphaGo并没有采用类似深蓝的专家系统,而是用通用的学习方法:学习人类历史对战的经验,结合目前形势,找出局部最优解。这其实就和睿智的人类的思维方式十分接近了。

之前部分人认为机器无法攻克围棋的主要原因,就是寻找全局最优解的计算量太大,甚至超过了整个宇宙的原子数量。

但是我们并不需要走的每步棋都是全局(全宇宙)最优解。

下棋时,我们并不需要战胜整个宇宙。

我们只要走出比坐在对面的敌手更优秀的解法即可,哪怕只强0.1%,亦已足够。

这可能就是我们需要向机器学习的地方了。

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