原创科普AlphaGo的神经网络算法
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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了原创科普AlphaGo的神经网络算法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。
【原创】【科普】AlphaGo的神经网络算法
文/侯大鹏
中国人向来是喜欢看热闹的，一个韩国人和一个美国公司开发的计算程序下棋，竟然撩起了全中国所谓科技界人士的广泛围观。
所幸，我在英国求学期间的导师Chrisphor教授是利用神经网络算法做信用评级的专家，为了能够在Chrisphor教授手下做论文，我也研究过一段时间的神经网络算法。
首先，第一个要澄清的事实是：神经网络算法只是众多大数据分析算法中的一种，它并不特殊，也并不存在所谓的这种算法就是高级人工智能的说法。根据神经网络算法开发出的程序并不存在所谓的模仿人类的智能，它仅仅是为了满足某种特定功能，经过大量训练的一段代码程序而已。与神经网络算法功能相似的算法还有很多，比如：聚类算法、Kmeans、PageRank、协同过滤算法、奇异值算法（中国人写的）等等，有兴趣的同志可以去深入研究。
接下来，咱们看看什么是神经网络算法：
下图是我国XX大学的毕业论文的研究，怎么样，看起来很复杂吧，但是总结起来就俩字：装逼。
其实，神经网络算法的原理很简单，就是模仿神经的工作模式。即：输入—判断—反馈。
比如：您想获得一段代码，代码的功能的能够判断自然数是偶数还是奇数。
1、如果使用正常的数学算法。则可以写一段方程式，用输入的数字不断地除以2，如果没有余数则是偶数，如果有余数则是奇数。则：这段代码就是这个方程式。
2、如果是使用神经网络算法。则刚开始有一个空白的程序，然后我们训练它。我们人为的输入随机自然数2、8、12、30、50等，然后告诉它应该输出偶数；然后输入3、7、11、21、27等，然后告诉它应该输出奇数。之后，我们不停的输入自然数，再教给它答案，然后成百万次千万次的训练这段程序。随着我们训练它的次数越多，则这段程序越可能正确的判断下一次输入的数字是奇数还是偶数。
这是一个的简单的神经网络算法的举例，如果是想要训练更复杂的问题，同理可以给予更多类型的输入和答案即可。总之，咱们可以看出神经网络算法的工作原理就是：基于过去人工输入的信息的经验总结，判断未来问题的最近似的答案。
通过神经网络算法得到的程序有以下三个特点：
一、即使是训练程序的工程师也不知道这段程序下一次会输出什么结果。每一次输出的结果都是不确定的。
二、即使是使用相同的输入去训练，得出的程序的正确计算率也是不同的，也就是说：每一次训练出来的程序都是独一无二的。
三、神经网络算法得到的程序输出的答案不一定是正确的。答案只是一个依据经验主义的判断。
通过以上分析，我们可以看出来，如果我们面对的是一个能够通过数学公式表示，或者能够穷举所有情况的问题。我们就应该使用数学公式或者穷举的办法，这样能够得出非常准确的答案。而神经网络算法只能给出一个有一定概率是正确的答案。目前，数学科学已经发展了上千年，经过数学家们不懈的努力，现今社会中的很多事情其实都可以使用数学公式的表达与计算。在这些领域去做大数据分析，研究人员们一般都不会使用神经网络算法。
当然，现实中确实也存在很多问题，是不能够用数学公式去形容的。比如：人类的情感判断、语言的使用、表情的识别等，当然还有围棋的比拼。但是，在这些领域中，使用神经网络算法得到的训练程序也仅仅是一个大数据经验总结的结果，而且这段代码只能够判断单一问题。怎么看，它都只是帮助人类解决问题的一个工具而已，和科幻片中的人工智能还差得很远。
当然，如果机器科学继续发展下去，人类还要面对一个严肃的哲学问题，那就是：当有一天神经网络算法可以深入到更多复杂的领域中时，人类是否选择应该相信机器的判断？
因为机器的判断是基于功利主义的大数据分析的结果，但是在很多情况下，并不是少数服从多数就是对的。关于这一点，如果您对功利主义VS实用主义这个问题有兴趣，可以去尝试学习相关的哲学典故。
总之，我们今天深入简出的分析了Google AlphaGo的神经网络算法，知晓了这个算法只不过是另一个人类开发出来的帮助人类进行大数据模拟计算的代码工具，距离“可怕的”人工智能还是有非常大的差距。
或许，妄想利用计算机模拟人类的行为从根本上就是行不通的，因为计算机只能够进行“0101”的二进制运算，而人类的神经则可以进行三维的互动。不论计算机运算的多么迅速，而缺少的这一个维度，可能都是永远无法逾越的鸿沟。而计算科学工作者们或许应该换个思路，应该从最底层的物理原理中寻求突破，尝试发明出一个全新的三维计算机。
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