249 弱小(4k)-《重塑千禧年代》


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    易科的“太白”出世,以一种迅雷不及掩耳的速度击穿人类围棋阵营,但即便是1v5,即便是人类顶尖棋手,不少人对于易科堂而皇之的宣称ai已经在围棋领域超越人类智慧还是不满。

    这里面还有许多言之有理的理由,比如,ai出现的太突然,所有人都来不及仔细研究它的下棋路数;比如,时间太近,棋手们没有完全调整到最佳状态……

    只是,眼下已经来不及为人类棋手遗憾了,现在赶到战场的是来自谷歌的“阿尔法”。

    继ai无可匹敌的战胜人类,易科快速确定与谷歌的技术切磋时间,直接定在了7月3日,仍旧是全程开启直播。

    方卓不懂围棋,但他对于这种技术的验证和交流很有兴趣。

    这次不仅仅是两个ai的对弈,易科也是在申城举办了一次与谷歌的深度学习deep    learning的交流活动,同时还有英伟达以及硅谷近期这领域的研发人员、创业公司一起参加。

    易科是真的抱着切磋的意愿,谷歌与硅谷那边也没有太多比试高低的意思,因为,这个赛道的折腾确实还没瞧见太多突破的希望,仍旧属于蓄力阶段。

    也正是基于这种情况,不少没被邀请的研发者和公司瞧见两大公司的互动,也积极报名参加活动,而易科在与谷歌讨论之后就干脆扩大了规模,时间也顺势推迟到7月10日。

    这便不是一场围棋对弈的ai互动,而是以它当作开胃菜的深度学习dl的研讨会议。

    7月10日,易科、谷歌、英伟达等公司在申城的易科中心举办会议,同时,易科还邀请了先前被击败的柯洁、李世石、申真谞等人作为嘉宾,见证“太白”与“阿尔法”的对决。

    这两个ai都有击败人类顶尖棋手的履历,太白上个月掀起的多面打与舆论炒作也成功让大众对ai充满兴趣,再加上又有现场直播,所以,观看者众多。

    上午九点钟,两台机器人坐在舞台的正中央,现场架设了大屏幕,方卓、拉里等人坐在第一排,棋手柯洁、申真谞等嘉宾在直播室点评。

    不同于上次同样直播的1v5,“太白”与“阿尔法”的落子都十分迅速,偶尔也有迟疑的时候,但这种时刻相较于人类便显得极其短暂。

    对弈是传统规则,各自是有三小时时间,然而,仅仅三十二分钟,这场万众瞩目的棋就以“太白”赢下1子而结束。

    这三十二分钟是绝大多数人看不懂的三十二分钟,不过,他们能看到棋手们的表现,能看到直播室里刚开始有分歧,中间有争执,最终变成沉默的过程。

    当柯洁被邀请上台,以专业人士的身份对这盘棋进行点评,他面对镜头十分茫然,好一会之后才说道:“ai在围棋上可能已经完全超出人类想象了,上个月我好像在ai的棋里看到了古力、李昌镐、吴清源他们的影子,又、又好像看到了我自己的影子。”

    柯洁神色中带着挣扎和痛苦,伸手捂脸:“今天,我看不到了,完全看不到了,我好像不懂,不懂围棋到底该是什么样了……”

    主持人眼看柯洁已经有些失态,赶紧把这位人类顶尖棋手请下台,并且打了打圆场,但这个场面无疑让观看直播的人印象深刻。

    ai对弈的开胃菜结束,方卓拿到话筒进行了简单的发言。

    “围棋是人类智慧的杰作,但ai也是如此。”

    “我对于ai的期待就是它能够极大的解放人类的双手,这一天大概很远,但就像今天的‘太白’相较于上个月的它,已经又有进步。”

    “ai会以一种让人惊叹的迭代速度进化,我们今天汇聚在这里也是为了寻找正确的发展方向。”

    “ai是在围棋领域赢了人类,但这不是人类智慧的终结,反而是人类智慧的延伸,是科技的又一次进步,也是对未来的又一次探索。”

    方卓这种看法的表达还是赢来了不少掌声与直播间的好评。

    对于许多人来说,这场热闹也就看到这里了,但对从业者、研发人员来说,真正的部分才刚刚开始,不论易科还是谷歌都在深度学习dl领域有很深的研究,这种围棋对弈只是展露出的表象,内里的运转与思考才是更让人重视的。

    吴恩达作为易科“venus”项目的负责人之一,与谷歌旗下公司的席尔瓦就dl的模型逻辑进行了交流。

    不管太白还是阿尔法,它们都是基于卷积神经网络的发展而来,这一基础是类似的,而它的突破源于2012年alex、ilya和hinton合作发表的关于alexnet深度卷积神经网络的论文,也正是在这之后,相关的研究出现了爆炸式的增长。

    吴恩达与席尔瓦谈的是在alexnet之后的架构创新,是将传统的搜索算法与深度学习模型的有效整合,以及,整个团队在局部感受野、参数共享与稀疏连接、平移不变性这些方面做出的努力。

    这种易科与谷歌以及场下嘉宾的交流极其愉快,也让方卓颇为满意,他虽然不懂,但瞧着这样的场面就觉得知识被塞进了脑子里。

    只是,等到第二天,当吴恩达提出团队在研发上的困惑时,激烈的辩论到来了。

    易科是有“siri”这样的语音助手作为人工智能的实践,而吴恩达的团队不仅在做卷积神经网络cnn的研究,也在做循环神经网络rnn的研究,他们认为后者更适合与语音助手相结合,但效果并不算很好,完全达不到想要的成绩。

    问题出在哪里?
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