新版阿法狗碾压旧版,人工智能究竟能发展成啥样?

Posted

tags:

篇首语:本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理,主要介绍了新版阿法狗碾压旧版,人工智能究竟能发展成啥样?相关的知识,希望对你有一定的参考价值。

最新版本阿尔法狗:自学3天,就100:0碾压李世石版旧狗。这太可怕了,我要大胆说一句:‍‍人工智能很可能导致人类的永生或者灭绝,而这一切很可能在我们的有生之年发生。‍‍

这并不是危言耸听,其实人工智能的概念很宽,所以人工智能大体可以分为三种:

第一、弱人工智能: 弱人工智能是擅长于单个方面的人工智能。比如有能战胜象棋世界冠军的人工智能,但是它只会下象棋。

第二、强人工智能:人类级别的人工智能。强人工智能是指在各方面都能和人类比肩的人工智能,人类能干的脑力活它都能干。

第三、超人工智能:牛津哲学家,知名人工智能思想家Nick Bostrom把超级智能定义为“在几乎所有领域都比最聪明的人类大脑都聪明很多,包括科学创新、通识和社交技能。”超人工智能可以是各方面都比人类强一点,也可以是各方面都比人类强万亿倍的。

这样一分,我们不难看出,现在的人工智能还处在"弱智”阶段。

回到问题,我们会注意到强调的是:新版本、碾压。这则新闻还有一个点就是自学三天。说到

这里,我要引出一个沉重的概念:‍‍递归的自我改进

‍‍‍‍这个概念是这样的:一个运行在特定智能水平的人工智能,比如说脑残人类水平,有自我改进的机制。当它完成一次自我改进后,它比原来更加聪明了,我们假设它到了爱因斯坦水平。而这个时候它继续进行自我改进,然而现在它有了爱因斯坦水平的智能,所以这次改进会比上面一次更加容易,效果也更好。第二次的改进使得他比爱因斯坦还要聪明很多,让它接下来的改进进步更加明显。如此反复,这个强人工智能的智能水平越长越快,直到它达到了超人工智能的水平---这就是智能爆炸,也是加速回报定律的终极表现。‍‍

试想一下:一个人工智能系统花了几十年时间到达了人类脑残智能的水平,而当这个节点发生的时候,电脑对于世界的感知大概和一个四岁小孩一般;而在这节点后一个小时,电脑立马推导出了统一广义相对论和量子力学的物理学理论;而在这之后一个半小时,这个强人工智能变成了超人工智能,智能达到了普通人类的17万倍。‍‍

‍‍当一个超人工智能出生的时候,对我们来说就像一个全能的上帝降临地球一般。‍

参考技术A

人工智能的发展前景无可限量,只有想不到,没有做不到。

第一,家用电器都可以一键语音操作。

    昨天去商场帮婆婆挑洗衣机,看上了一款高级一点的,售货员提醒我们,你们应该先带老人来看一下,看她会不会操作,然后再决定买高级款还是普通款的。

    所以当时我就想,科技发展太快了,现在上了些年纪的老人,即使给他们现代化的电器,他们也无福享受。希望能开发出所有的家用电器只需要一个遥控器,按一个按钮就可以了。

    比如天气热了,直接按一下这个按钮,然后直接语音说:启动空调。如果感觉空调的温度太低了,就再按一下按钮,语音告诉它:再升高两度。

    如果肚子饿了,再按一下这个按钮,告诉它:开始蒸米饭20分钟,等需要洗衣服了,再按一下这个按钮,告诉它:洗衣机启动,我要洗羽绒服。

    如果所有的家用电器都能够一键操作的话,老年人就不用再费心劳神地去记各种按键,也不用劳心费眼地去看各种文字,会极大地方便老年人的生活。

这一点我相信很快就会实现的。

第二,人类可以穿越时空,看到另一个时空的状态。

希望有一天,如果真的发明时光隧道机,我们可以回到过去,也可以去到未来。人类能够像电脑一样,出问题了系统可以重装。犯错误了,还有可以改正的机会。

同时,也多么希望能够看到,我们已经不在这个世界上的亲人。能够看到去世以后的他们发生了哪些变化?是以什么样的生命形式存在着?为什么他们还会出现在我们的梦中?为什么梦中的他们会穿着他们生前从来没有穿过的衣服?为什么他们的音容笑貌还是那么的真切?

第三,人工智能的发展,带我们看到是否真的有外星生命。

随着人工智能的发展,也许终将揭开外星人是否存在的真相。

人工智能给我们的生活带来了无数的便利,也给我们的未来带来了无限种可能,期盼科技越来越发达,人类越来越智慧!


我是香草珠儿,

心理成长,心灵提升,我们一路同行!

请关注公众号:香草珠儿

参考技术B

人工智能的未来趋势肯定是更大程度的释放人类的体力。可以遇见的结果是人类所从事的很多比较低端的工作会被机器所替代。当然尽管如此,说机器完全替代人类是无法做到的,人类的很多能力都是机器没有办法替代的,比如人类可以有喜、怒、哀、乐这样的情绪,但是这些机器都很难获得。所以所谓的人工智能对于我们更多的还是一个工具的作用。

人工智能这些年的兴起,是随着大数据而发展起来的。所以更多的还是新瓶装旧酒。所以人工智能并不是一个新兴技术。随着大数据的发展,人类积累的数据越来越多,然后我们就可以用这些数据去训练机器,让他具备一定的人的行为。当然目前来看,现在还远远没到爆发期,但是对于未来会是一个趋势,就像马云所说的我们将会进入DT时代。

对于普通人而言,人工智能会带来一些威胁。比如一些低端的操作性岗位,肯定会被机器替代,这么一来很多操作工人这样的人都将面临着失业。但是这样有一个好处就是,一些微信性比较高的职业,由机器去从事,可以避免很多悲剧事故的发生。所以我们需要考虑的事情就是尽量学习一些新技术、新知识去增加自己的竞争力。避免被机器所取代。

当然,从长远来看,一项新技术的出现,带来变革的同时,也会带来巨大的机会。就好比电以及蒸汽机的出现,带来了前两次技术革命,大大解放了人类的体力。这次的人工智能技术,改变的将是我们的脑力。所以对于前途我们还是抱以乐观的态度。

参考技术C

“思想永远是宇宙的统治者。”——柏拉图。最终,科技与灵性将结合在一起,我们等着那一天。

“伏地魔死了,以最平凡的样子死掉了。伏地魔死了,被他自己的咒语弹回去杀死了……惊叫声、欢呼声、呼喊声从微观的人群中发出来,直冲云霄,一道崭新的阳光从窗户中,射进来。”当世界上最年轻的围棋三冠王朗读《哈利波特与死亡圣器》的最后一段时,所有人都认为,柯洁是必胜的。

2017年5月,中国棋手柯洁对战人工智能AlphaGo,最终以3:0输掉了比赛,也预示着人工智能在与人类的PK中开始崭露头角。AlphaGo虽然在赛后退役了,其研发公司DeepMind没有停下研究的脚步,于伦敦当地时间10月18日,公布了最强版AlphaGo,代号AlphaGo Zero。

曾经与AlphaGo对战的柯洁在对弈时一度占据上风,最终因情绪不稳输掉比赛。而最强版AlphaGo已经抛弃了原版AlphaGo的学习模式,它可以在短短3天内,从一张白纸成为顶级高手,这一过程中,AlphaGo没有碰过一份人类棋谱,就在自己与自己的博弈之中飞速进阶。结果,与原版AlphaGo对决,最强版AlphaGo以100:0的比分碾压前辈。

每一次科学技术发展,人们都会分成两派。一派是对技术发展的未来充满期待,对人工智能极大提高生活质量和加速经济和工业发展,表现出正面积极的态度;而另一方则是对其表示担忧,认为人工智能的发展能远远超乎人类的掌控,将统治人类。

在传播学中,他们分别被称为经验学派和批判学派。两派所言都有道理,但都是站在目前的视野上看待未来。人工智能究竟能发展成什么样?

柏拉图说:“思想永远是宇宙的统治者。”人工智能被人类发明,被人类所用,又成为令人惧怕的独立个体。当人工智能超越了人类的智力和思维模式,将会给人类带来什么呢?

别忘了,人工智能的发展与进步,是与人类的需求息息相关的。未来,人工智能在人类固有版本的思维模式之外,探索宇宙、探索未来,将人类带入更广阔的空间,认识更广阔的自己。最终,人类会回归到觉醒的那一刻,人工智能和人类密不可分,你中有我,我中有你。

参考技术D

‍‍一年前一场举世闻名的人机大战中,前世界围棋第一人、韩国九段名将李世石的对弈中与谷歌人工智能“阿法狗”(AlphaGo)机器对战,全程关注人数、传播速度以及影响范围已然超出了1997年的“世纪之战”。

而在这场人机大战中,阿法狗赢下了韩国九段名将李世石轰动一时,而如今新版的阿法狗经过短短3天的训练以100:0的比分轻松就可以击败了旧版阿法狗,这不仅让我们感叹人工智能的巨大发展。

人工智能的发展事实上比我们想象地早就进入了我们的时代,例如百度搜索、百度翻译等有着聪明、数据化体系构架的人工智能,又比如电视或书籍上出现的各种多功能的机器人~随着我们的科技越来越发达,人工智能也在不断地进步,就像今天的新版阿法狗,人工智能究竟能发展成什么样呢,我想可以用以下几个原则来表达我的观点:

(1)人工智能将能代替伴侣

现如今的社会中越来越多的人找不到伴侣,甚至没有时间去找伴侣,那么我认为人工智能会慢慢地可以代替伴侣,成为我们的男/女朋友,给予我们心理上的慰藉,更是可以帮我们处理更多棘手的事情,至于生育问题,随着科技的发展,我想也会可以解决这个问题

(2)人工智能有好也有坏

随着人工智能时代的到来,由于比起以往方便了很多,而人的惰性一来,一定程度上人的大脑肌肉会退化,这是坏处之一,但另一反面它的确能方便我们的日常生活。

随着科技的发展,人工智能也会不断地发展,之后还会出现能击败新版阿法狗的新版人工智能,但作为理智的人类,在享受人工智能为我们带来的便利时,也应多思考人工智能的弊端。

以上是关于新版阿法狗碾压旧版,人工智能究竟能发展成啥样?的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章

人工智能是一个骗局?

为什么阿法狗不敢挑战麻将?

人工智能所向披靡,现在开始瞄准空战格斗,挑战王牌飞行员!

循环神经网络 RNN

人工智能成为创新平台的“亮眼名片”

Python机器学习01_机器学习概述