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2018年10月17日 04:32 来源: 非常男女

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第二,谷歌AlphaGo算法包括两部分,一部分是谷歌将历史上所有的棋局数据都会拿来给机器做训练,这是一个基于深度神经网络的增强学习的算法。另一部分是利用蒙特卡洛随机算法,让计算机之间对战,可以无限制的提升计算机的棋艺。只要时间足够长,计算机可以无限提升自己的实力。这次谷歌提供这么强大的资源,两个月的时间用两千台机器,相当于两千个月的提升。李晨四合院曝光AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。在太空中撑起一把直径几百甚至上千米的大伞,让伞面尽可能多地接受太阳光子碰撞产生的光压,并转换为动力,实现不用燃料却一直加速,依靠加速度随时间的不断累积,达到常规航天器难以企及的速度。这便是光帆航天器。它是开普勒400多年前提出的构想,现在正逐渐变为现实。目前,科学家首先要解决的是帆做得足够大和在太空顺利展开的矛盾问题,希望“光帆2号”这次能取得实质突破,成为我们能够抬头仰望的“新星”。。

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