机器学习可以教会我们任何东西吗?

来源 :科技纵览 | 被引量 : 0次 | 上传用户:skb09
下载到本地 , 更方便阅读
声明 : 本文档内容版权归属内容提供方 , 如果您对本文有版权争议 , 可与客服联系进行内容授权或下架
论文部分内容阅读
抓人眼球的头条新闻吸引了我的注意力:“人工智能大突破——计算机有了人类直觉!”(或者类似的字眼).我很好奇,不过也心存疑惑.继续读下去,我才了解到,原来是伦敦DeepMind的一个团队开发出了一款名为阿尔法元(AlphaZero)的程序,它打败了其他国际象棋程序以及人类玩家,一举夺冠.这本身并不是什么奇闻轶事,因为机器人在比赛中获胜已经司空见惯了.吸引我的是,这样的程序是怎样构建的.阿尔法元并没有受到专业玩家的调教,它一开始只知道国际象棋的游戏规则,然后通过和自己下棋,开始学习怎样落子,怎样获胜.很快,它就能够战无不胜了.●不过我想,通过和自己下棋来不断学习,我们人类几个世纪以来不就是这样吗?这些年来,有没有什么是计算机学得很快,但是人类没有做到的?如果有,是什么?可惜,人类的神经网络并没有给出答案.似乎机器采取弃子战术的频率要比人类选手多.不管怎样,我还是很好奇,同时也带着疑问继续阅读了有关软件表现出人类直觉的内容.直觉是指“没有经过分析推理的直接直观的理解和认识.”阿尔法元是唤起了自己的直觉,还是具备了超人类的直觉?又或者,根本不应该称之为直觉?●与此类似的还有加拿大阿尔伯塔大学一个团队开发的新的德州扑克程序,名为DeepStack.它在德州扑克比赛中狠狠地击败了人类对手.
其他文献
建造太阳能发电厂需要占用土地,而在人口密集的地区,土地尤为珍贵,这些地区却又最需要可再生能源.为了解决这一矛盾,人口众多但土地短缺的国家已经开始转向在水库和水坝上建
期刊
我们两位作者之一(Mailland)成长于19世纪80年代的巴黎,当时处处可见独特的“粉色”聊天室广告,通过将终端连接至法国Minitel网络即可访问这些聊天室.在范围更加广阔的Minite
期刊
本刊让我们了解到一个这样的真理:树上不会自动结出科技之果,每一项技术成果背后都有为之努力的人.然而讽刺的是,在工程学领域,某项设计越好,人们越不注意它的创造者.对“堆
期刊
为探究吕家坨井田地质构造格局,根据钻孔勘探资料,采用分形理论和趋势面分析方法,研究了井田7
期刊
得益于Waymo和优步这类企业和创业公司,我们都知道了自动驾驶车辆是怎么一回事:这些车辆需配备足够的传感器并且具备充分的计算能力,才能让人们安心坐上乘客座椅.●不过,这种
期刊
同时,政府研究机构、学术部门(很多由政府机构出资组建)和企业的实验室也在努力开发量子计算机,每年的花费高达数十亿美元.华尔街的摩根史坦利投资公司以及其他金融巨头都期
期刊
集体备课是由集体成员的有效协作而产生的集体智慧,对每个教师的专业成长起着不可忽视的作用.所以集体备课不应是备课教师单方面地洗耳恭听名师的意见,而要有自己的思想.要以
在柴油发动机的轰鸣声中,来自亚洲的货轮向空中排放着颗粒物和二氧化碳,而你家里吃穿用度的几乎所有物品,都是被装在铁箱子里这样乘船而来.也许你会说,我们能做得更好.●毕竟
期刊