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计算机行业点评:澳门金莎娱乐网站我国发布首台

发布时间:2019-10-23 14:06编辑:行业资讯浏览(60)

    澳门金莎娱乐网站,口 AlphaGO还能做什么?本次人机大赛的结果基本没有悬念,所以这次AlphaGo与柯洁的对战,看点已经不是棋局的输赢,而是AlphaGo是否能进入更加实用的领域,实现产品化。AlphaGo是一个标志,意味着人们对人工智能的探索已经达到一个新的阶段,人工智能将逐渐渗透到各个行业,提高各行业的效率。目前AlphaGo的创始团队DeepMind利用AI系统,优化整个机房的冷却系统的用电效率,帮助谷歌减少40%在机房冷却系统上的花费,节省上亿美金。同时也正在将AlphaGo的变体应用于医疗行业,用AlphaGo的算法来模拟蛋白质的3D折叠,可以使药物研发加速5到10年。还希望能够与英国国家电网合作,利用人工智能将英国的能耗减少10%。

        口 强大的分布式计算群在底层支撑AlphaGo。AlphaGo强大的计算能力是通过通用硬件搭建的分布式计算群来支撑的,根据Deepmind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜索线程。AlphaGo的计算能力达到3.38PFLOPS,是当年IBM深蓝的3万倍,而我国天河二号超级计算机,运算能力达到33.86PFLOPS,是深蓝的30万倍。

      这篇文章给你说说人工智能成功的五个必要条件。

        口 深度学习算法是AlphaGo打败人类选手的秘诀。AlphaGo的算法结构是:深度神经网络+监督/强化学习+蒙特卡洛树搜索。深度学习神经网络训练出三个网络:两个落子策略+一个局面评估模型,这三个策略的神经网络架构基本相同,参数不同。AlphaG0 1.0版本通过输入几千万个人类棋谱,训练神经网络,给出围棋手数的估值,而增强学习类似一个“自学成长脑”,给神经网络提供不限量的计算样本通过反复和过去的“自己”下棋来获得数据,通过输赢来判 喜断好坏,根据好坏结果来计算策略梯度,从而更新参数。通过反复的自学,自己产生了新的下棋方法,形成自己的一套更强的下棋风格。

    人工智能近来一直是科技界的宠儿。做人工智能怎样能成功?有什么必要条件?最近,大数据科技公司“第四范式”的联合创始人、首席研究科学家陈雨强跟业内人士做了一次分享,总结了人工智能成功的五个必要条件,下面给你说说。

        我们认为在现有计算能力的支撑下,数据是AI重要的资产,通过海量的数据才可以更好的培训算法。目前AI正在数据化程度高的行业逐渐落地,安防、医疗、金融、零售等行业数据电子化程度高且比较集中,将率先涌现大量的人工智能场景应用。建议关注海康威视、万东医疗。

    首先,陈雨强认为,当前的趋势,正在从之前的“互联网+”或者“移动+”,慢慢转向为“AI+”,也就是“人工智能+”。比如滴滴是“互联网+打车”,很多公司之前做的是怎样用互联网改变传统行业;但是现在,他们纷纷转向“如何用积累下来的数据提供更多的价值”。还有一些公司,从创立初始就是“人工智能+”,比如今日头条是“人工智能+新闻”、大疆是“人工智能+无人机和机器人”。可以看到,“人工智能+”正在慢慢渗透并在改变所有的行业。

    那为什么人工智能在 20 年前、10 年前没有这么火?为什么 AlphaGo 能在2016年打败李世石而不是更早?我们会直观地认为是因为算法创新。但是陈雨强说,算法创新只是其中一点,国内外很多专家分析总结出了人工智能成功的五个必要条件,这里跟大家分享一下:

    第一是边界清晰。问题需要定义得非常清晰,比如 AlphaGo 做的就是围棋,活动范围就是在 19×19 的棋盘上,黑白两方轮流下子,边界和规则都很清晰。如果变成一个开放的问题,或者变成20×20 的棋盘,或者变成黑白灰三方下棋,那都成不了。

    第二是要有外部反馈。算法要不断地有外部输入,它需要知道在什么样的情况、什么样的行为下,外部给出的反馈是什么,这样才能促进提高。比方说AlphaGo ,你要不断地让它进行对弈,并且告诉它对弈的输赢,它才能不断提升。

    第三是计算资源很重要,计算资源,也就是计算过程中需要的各种资源。近几年,算法虽然有很大的进步,但计算资源也是产生智能的关键。最近业界在分布式计算上的成功,让我们相对于几十年前有了飞跃的基础。举个很有趣的例子,Google 在描述 AlphaGo 不同版本的时候,为了简洁明了,直接使用计算能力来分类,而不是使用算法来分类。简版的 AlphaGo 被称为“单机训练的AlphaGo”;复杂和更高智能的 AlphaGo 称为“多机、并行训练的 AlphaGo”,从这里也可以看出来,计算资源起着至关重要的作用。

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