五千年(敝帚自珍)

主题:人工智能挑战围棋即将成功 -- 陈经

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家园 遇弱则弱,遇强则强不是缺点

所谓遇弱者弱,遇强者强。说明一个问题就是AlphaGo的算法有初值依赖,也就是利用对弈者的当前步做路径优化的初值。水平越高下子越好,最终算法计算的结果越好,应子就越好。

下无理子对只单纯记忆棋谱的算法有用,对AlphaGo的算法可能无用。因为在算法中为了减少初值依赖,为了增加多样性,需要做扰动,这些扰动实际就是无理子。对手下无理棋实际是帮助AlphaGo减少初值优化、避免算法陷入局部优值。

深度学习算法在大数据计算平台下是广度与深度并行计算的,计算量惊人,但还是能够计算的。它的计算节点在目前技术条件、算法水平上可以达到10亿个节点或以上,能够接近或超过人类的神经元。不要小看它的计算能力。

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