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【荐读】智能年代人工智能、大数据、云核算!
更新日期:2021-12-21 00:16:53 来源:环球体育官方网站登录

  读一本好书,便是和许多崇高的人说话——歌德。【荐读】第四期,给咱们引荐的是来自吴军[美]的《智能年代》。文末有彩蛋,精彩不容错失!

  第四期向咱们引荐的是《智能年代》,没错便是AI年代!还记得本年5月在乌镇围棋峰会上备受瞩目的一战:AlphaGo与围棋界国际排名榜首的柯洁上演了终极大战。AlphaGo3:0打败人类选手,震动国际。咱们都在诘问,是什么让机器人具有了人类的才智?各大媒体 纷繁报导机器学习和人工智能,一时浪声迭起,智能年代真的现已到来!

  这本书,豆瓣网友不惜给了8.5分,作者是Google的资深职工吴军。经过他的视角,咱们重温年代开展的脚步,展望未来,而未来必定是智能的年代。机器是否会各个范畴彻底代替大脑,姑且还没有结论,可是跟着人工智能的进一步发掘和立异,未来是一个存在着巨大变数的年代。

  假如咱们把本钱和机械动能作为大航海年代以来全球近代化的推动力的话,那么数据将成为下一次技能革新和社会变革的中心动力。

  在有大数据之前,核算机并不擅长于处理需求人类智能的问题,可是今日这些问题换个思路就可以处理了,其中心便是变智能问题为数据问题。由此,全国际初步了新的一轮技能革新——智能革新。

  在无法确认因果关系时,数据为咱们供给了处理问题的新办法,数据中所包括的信息可以协助咱们消除不确认性,而数据之间的相关性在某种程度上可以替代本来的因果关系,协助咱们得到咱们想知道的答案,这便是大数据思想的中心。

  在未来咱们可以看到,大数据和机器智能的东西就好像水和电这样的资源,由专门的公司供给给全社会运用。

  大数据的数据量大、维度多、数据齐备等特色,使得它从搜集初步,到存储和处理,再到运用,都与曩昔的数据办法有很大的不同。因而,运用好大数据也需求在技能和工程上选用与曩昔不同的办法。

  现有工业+机器智能=新工业,未来的农业、制造业、体育业、医疗、律师,乃至修改记者职业都将迎来簇新形状,新工业将替代旧工业满意人类的个性化需求,大数据将导致咱们整个社会的晋级和变迁。

  在每次技能革新中,一个人、一家企业,乃至一个国家,可以挑选的路途只需两条:要么参加智能浪潮,成为前2%的人,要么张望徜徉,被筛选。

  吴军,博士,与2002年参加谷歌公司,2010年加盟腾讯公司,出任担任查找和查找广告的副总裁。2012-2014年回到谷歌,领导核算机主动问答项目。2014年,他在硅谷创办了丰元本钱危险投资公司。他在美国两家危险投资基金(我国世纪基金和ZPark危险基金)别离担任董事和参谋,也是约翰霍普金斯大学工商学院董事会董事,以及该校国际事务委员会的参谋。

  2016年是机器智能前史上一个具有留念含义的年份,它是一个年代的完毕,也是新年代的初步。这一年间隔1956年麦卡锡、明斯基、罗切斯特和香农等人提出人工智能的概念正好曩昔了60年,依照我国的习气来说,正好曩昔了一个甲子。而当年在达特茅斯学院提出这个概念的10位科学家中终究一位科学家明斯基也在这一年的年头离开了人世,这或许标志着人类在机器智能范畴榜首阶段的尽力落下了帷幕。就在明斯基逝世后的两个月,Googlea的围棋核算机AlphaGob在与国际闻名选手李世石的对局中,以4∶1取得了压倒性的成功,成为榜首个打败围棋国际冠军的机器人,它的含义要远远逾越1997年IBMc的深蓝打败卡斯帕罗夫,由于从难度上讲,围棋比国际象棋要难6~9个数量级。这件事不仅是人类在机器智能范畴取得的又一个里程碑式的成功,而且标志着一个新的年代——智能年代的初步。

  从核算机开展的视点看,智能机器在一切棋类中打败人类其实只是一个时刻问题,由于机器运算才能的前进是指数级增加的,而人类智力可以做到线性增加就不错了。因而必定存在一个时刻点——在一切的棋类竞赛中智能机器都会逾越人。在1997年IBM的深蓝打败卡斯帕罗夫之后,围棋不仅是核算机没有逾越人类的终究一个棋类,而且还包含着上千年的东方文化,即棋道。尽管大部分人信任核算机终究可以在围棋上逾越人类,但总是觉得那仍是几年后的工作。就在AlphaGo和李世石竞赛之前,李世石自己以为前者的水平和他相差一到两个子,也便是说,即便他让先也能5∶0取胜。我国围棋界的权威聂卫平也以为今日的核算机是不可能打败人类冠军的。就连曾经在 Google工作过的IT职业老兵李开复博士也不信任AlphaGo能赢。这并非李开复等人对今日机器智能的开展情况不行了解,而是由于下围棋是一件太难的工作。2015年年末,AlphaGo只是赢了樊麾二段罢了,离九段还差得远呢。可是咱们忘记了一件工作,那便是AlphaGo水平的前进并不需求人那么长的时刻,事实上在Google内部,咱们在开赛前现已知道AlphaGo的水平并不在九段之下。

  2016年3月9日,AlphaGo和李世石之间的世纪大战初步了。AlphaGo在榜首盘出其不意地轻松取胜。当然,大部分人在赞誉AlphaGo水平的一起,仍然以为这可能是李世石在打听核算机罢了,究竟那是五盘棋的竞赛,用一盘棋打听自己毫不了解的对手未尝不是明智之举。可是当AlphaGo在第二盘取得连胜而且下出了许多人类料想不到的好棋后,对机器智能持置疑态度的聂卫平等人,都对它产生了敬意。在AlphaGo取得第三盘成功之后,许多超一流的棋手都巴望和它一战,期望以此查验自己的水平,而且可以前进技艺。尽管李世石在第四盘捉住AlphaGo的一个失误打了一个美丽的翻身仗,可是AlphaGo在终究一盘稳稳地操控着局势,直到成功。可以讲在那一次人机大战之后,围棋界对机器智能从置疑变成了顶礼膜拜,咱们都意识到,依照AlphaGo在曩昔几个月里的前进速度,只需Google乐意继续进行科研,很快人类一切的围棋高手都无法和它过招了。

  核算机之所以能打败人类,是由于机器取得智能的方法和人类不同,它不是靠逻辑推理,而是靠大数据和智能算法。在数据方面,Google运用了几十万盘围棋高手之间对弈的数据来练习AlphaGo,这是它取得所谓的“智能”的原因。在核算方面,Google选用了上万台服务器来练习AlphaGo下棋的模型,而且让不同版别的AlphaGo彼此对弈了上千万盘,这才确保它能做到“计划精细”。详细到下棋的战略,AlphaGo里边有两个要害的技能。榜首个要害技能是把棋盘上当时的状况变成一个取胜概率的数学模型,这个模型里边没有任何人工的规矩,而是彻底靠前面所说的数据练习出来的。第二个要害技能是启发式查找算法——蒙特卡罗树查找算法(Monte Carlo Tree Search),它能将查找的空间约束在十分有限的范围内,确保核算机可以快速找到好的下法。尽管AlphaGo的练习运用了上万台服务器,可是它在和李世石对弈时只是用了几十台服务器(1 000多个CPUa的内核以及100多个GPUb)。比较国际象棋,围棋的查找空间要大许多倍,AlphaGo的核算才能比较深蓝,其实并没有这么多倍的前进,它靠的是好的查找算法,可以精确地聚集查找空间,因而可以在很短的时刻里算出最佳行棋过程。由此可见,下围棋这个看似智能型的问题,从本质上讲,是一个大数据和算法的问题。

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