Wuzhen'de dövüşürken Ke Jie acı bir şekilde gülümsedi çünkü "yenilgi" finalini gördü
"Ke Jie kaybetti" , 279 gün sonra, en çok beklenen insan-makine savaşı ilk olarak AlphaGo'nun küçük bir avantajı ile sona erdi. Düşüş, Ke Jie ve AlphaGo arasındaki rekabet tamamen bitmemiş olsa da, hala onları bekleyen iki oyun var, ancak bu oyunun nihai sonucunun hala çoğu kişinin oyun öncesi tahminleriyle uyumlu olduğu inkar edilemez.
" AlphaGo'nun genel görüşü, insanlardan çok daha üstündür ve boşluk daraltılırsa, bir zafer olabilir. "Nie Weiping, AlphaGo'nun kapanış sürecinde çok istikrarlı bir performans sergilediğini söyledi. Ke Jie yetişmekte zorlansa da, geri dönmek yine de zordu. Satranç azizinin değerlendirmesiyle, herkesin bunun nasıl bir" ölüm mücadelesi "olduğunu da tadabileceğine inanıyorum.
Nitekim, "Li Shishi Olayı" ndan sonra halk, sonunda insan yargısını çok yönlü bir şekilde aşacak yapay zekaya alışmış gibi görünüyor. Boş bir ara sokakta son "satranç izleme" sahnesiyle karşılaştırıldığında, Yarışmanın düzenlendiği Wuzhen pek sıcak görünmüyor Sokaktaki satıcılar, insanların akışını normalden birkaç kez daha fazla fark etmiş olabilirler, ancak Ruzhi'den gelen turistlerin gerçek amacını anlamadılar.
Bu "performansın" baş karakterine gelince, Ke Jie maçtan önce bu destansı düello için heyecanını sınırlayamadı. Önceki gece Weibo'da beklentilerine göre bir şeyler söyledi: " Kazansanız da kaybetseniz de, bu yapay zekaya karşı son üç maçım olacak. Rakip ne kadar güçlü olursa olsun, tüm hevesimi onunla son düello yapmak için kullanacağım - asla geri çekilmeyeceğim! En azından bu ... son kez. "
Figure Ke Jie maçtan önce kendine güveniyordu
Ancak bunu söyledikten sonra, 19 yaşındaki dahi, oyunun ciddiyetinin getirdiği muazzam baskıyı hala gizleyemiyor. Eksik istatistiklere ve yorumcunun açıklamasına göre oyun boyunca, Toplamda Ke Jie gizemli bir gülümseme gösterdi, iki kez kaşlarını çattı, başını iki kez salladı, birkaç kez saçını kaşıdı ve birkaç ciddi yüz ifadesi vardı. Belki Ke Jie'nin bu rekabete vurgusunu bu küçük eylemlerden hissedebiliriz.
Oyunun ardından yapılan basın toplantısında, Ke Jie nihayet rahat bir nefes aldı, Düzenle ilgili hala bir hazırlık ve araştırmam var, ancak çoğu satranç insan oyuncular tarafından oynanmıyor. (AlphaGo) çok iyi, öfkemi kaybediyorum, gerçekten güçlü. "
Şekil Oyundan sonra devam et
Oyundaki birçok "küçük hamlesi" sorulduğunda Ke Jie, "Oyundaki gizemli gülümseme alaycı bir gülümsemedir. Kaybedeceğimi erken biliyordum. AlphaGo sabit bir hızda satranç oynuyor, o kadar doğru ki acı bir şekilde gülümsedim. AlphaGo oyunu çok heyecan vericiydi ve elimden gelenin en iyisini yaptım. O kadar iyi ki, birçok yer öğrenmeye değer. Fikirleri, fikirlerimizi etkiliyor ve görüşlerimizi değiştiriyor: cesurca yenilik yapın ve düşüncemizi cesurca genişletin. Bugün ayrıca düşüncemi cesurca genişletmek istiyorum. AlphaGo daha önce iki kişiydi. "
"Bu, yapay zeka ile aramızdaki son üç oyun olacak. Gelecekte herhangi bir yapay zeka ile rekabet etmeyeceğim. Gelecekte katılırsam, o zaman zorlanabilirim. AlphaGo için bunu öğrenmenin amacı olarak görüyorum. Bugünün Performanstan hala biraz memnun değilim, son kez olduğu için umarım memnun kaldığım bir oyunu pişmanlık duymadan oynayabilirim. Başlangıçta bazı insan kusurlarını açığa çıkardım. Sonraki oyunlarda pişmanlık duymamayı umuyorum. "
Belki de oyunun sonucu tahmin edilmiştir ... Takım yarışmasına da katılacak olan Go oyuncusu Coulee ile maç öncesi röportajında heyecan ve beklentisini dile getirmesine rağmen Ke Jie'den biraz farklı. Bu oyunda AlphaGo ile Go'nun derin özünü yaratmayı ve keşfetmeyi umuyorum. "Önceki insan satranç oyuncularının düşünme konusunda bazı sınırlamaları var. Bu sefer AlphaGo ile insan satranç oyuncularının seviyesinin yeni bir seviyeye yükseltilebileceğini umuyoruz. AlphaGo bir cihaz değil, rakip değil, arkadaştır. "
AlphaGo'nun arkasındaki gizemli adam, DeepMind kurucusu ve CEO'su Demis Hassabis (Demis Hassabis) açılış konuşmasında şunları söyledi: "Bugün, Dünyanın en derin ve güzel oyununu keşfedeceğiz - yeni Go oyunu, tıpkı insanların evreni keşfetmek için Hubble'ı kullandıkları gibi. Ancak AlphaGo'nun yeniliğine giden yolda Go'nun yanı sıra tıbbi bakım, enerji tasarrufu ve emisyon azaltma gibi beklenebilecek daha fazla uygulama var ... Bu çağdaki pek çok soru yapay zekada bulunabilir. Bugünün oyununa gelince, bize çok fazla beklenti ve hayal gücü de getirecek. Sonunda kim kazanırsa kazansın, nihai zafer insanlara aittir! "
Resim Hassabis'in konuşması
Ancak oyun biter bitmez, maçtan sonraki basın toplantısında Bay DT, DeepMind ekibine şu soruyu sordu: "AlphaGo sadece basit zaferden memnun değil, aynı zamanda zafer olasılığını ve kazanma ile kaybetme arasındaki boşluğu kontrol etmeyi de dört gözle bekliyor mu?"
Hassabis, " Gerçekten de kazanma oranını nasıl artıracağımızı ve hatta çok satırlı karar verme yoluyla kazanma oranını nasıl kontrol edeceğimizi inceliyoruz Bu keşif yönlerimizden biridir. "
Açıktır ki, Hassabis'in cevabı şüphesiz bir gurur ve kurnazlık ipucu ortaya koymaktadır. Ne de olsa AlphaGo, insan profesyonel Go oyuncularını yenmek ve Go'nun dünya şampiyonunu yenmek için ilk programdır ve Go tarihinin en güçlü oyuncularından biridir. Mart 2016'da dünya çapında 100 milyondan fazla izleyicinin dikkatini çeken AlphaGo, Go dünya şampiyonu Lee Sedol'u 5 maç sonunda 4'e 1'lik skorla nihayet mağlup etti ve bu oyun yapay zeka alanında önemli bir kilometre taşı oldu.
Şekil Li Shishi, AlphaGo ile savaşır
Geçmişte uzmanlar, yapay zekanın insan profesyonel oyuncuları yenmesinin on yıl alacağını öngörmüşlerdi.Bu oyundan sonra AlphaGo, "yaratıcı ve esprili" yaklaşımı ile Go dünya profesyonelleri dokuzdan sıralamasında en yüksek profesyonel unvanlar arasında yer aldı. Sıralar, Tarihte bu onuru alan ilk insan olmayan satranç oyuncusu olun .
Kısa bir süre önce, AlphaGo'nun yükseltilmiş versiyonu, "Master / Magister" adı altında dünyanın en iyi Go oyuncularıyla 60 hızlı çevrimiçi oyun oynadı ve mükemmel bir zafer rekoru kırdı.
Peki, geleneksel oyunlarda yapay zeka için en zorlu proje olarak kabul edilen Go'da AlphaGo uzun zaferlerine nasıl ulaştı?
AlphaGo'nun, Go'nun muazzam karmaşıklığıyla baş edebilmek için denetimli öğrenme ve pekiştirmeli öğrenmenin avantajlarını birleştiren yeni bir makine öğrenimi teknolojisi kullandığı ortaya çıktı. . Eğitim yoluyla, satranç tahtasındaki durumu girdi bilgisi olarak alan ve tüm uygulanabilir pozisyonlar için bir olasılık dağılımı oluşturan bir politika ağı oluşturulur. Daha sonra, bir değer ağı kendi kendine oynamayı tahmin etmek ve -1 (rakibin mutlak zaferi) ile 1 (AlphaGo'nun mutlak zaferi) standardı ile tüm uygulanabilir pozisyonların sonuçlarını tahmin etmek için eğitilir.
Her iki ağ da kendi başlarına çok güçlüdür ve AlphaGo, bu iki ağı olasılık tabanlı Monte Carlo Ağaç Aramasına (MCTS) entegre eder Gerçek avantajlarını anladı. Son olarak, AlphaGo'nun yeni sürümü çok sayıda kendi kendine oynayan satranç oyunu üretir ve yeni nesil sürüm için eğitim verileri sağlar.Bu işlem tekrar eder.
Şekil Değer Ağı ve Strateji Ağı
Oyun bilgisini aldıktan sonra, AlphaGo strateji ağına göre hangi pozisyonun hem yüksek potansiyel değere hem de yüksek olasılığa sahip olduğunu keşfedecek ve ardından taşınacak en iyi yeri belirleyecektir. . Tahsis edilen arama süresinin sonunda, simülasyon sırasında sistem tarafından en sık araştırılan konum AlphaGo'nun nihai tercihi olacaktır. İlk genel keşiften ve süreçteki en iyi hareketin sürekli spekülasyonundan sonra, AlphaGo'nun arama algoritması, bilgi işlem gücünün yanı sıra insanlara benzer sezgisel yargılar ekleyebilir.
Bu sefer AlphaGo bir kez daha çok iyi bir denge duygusunu ve genel durumu yansıtıyor. Bunu söylemenin nedeni, Alphago ve Li Shishi'nin birbirlerine karşı oynamasından çok önce, genellikle bilgisayarların bilgi işlemde iyi olduğuna ve genel durumu değerlendirmede iyi olmadığına inanılıyordu.
Ancak gerçekler, durumun böyle olmadığını defalarca kanıtladı. İster inovasyon ve başlangıçta ivme kazanıyor, ister oyunun ortasında oyunu bırakıp yönetiyor, ister resmi oyunda çok sayıda çok muhafazakar pozisyonda oynuyor ve oynuyor. (Genellikle AlphaGo, zaferinin belirlendiğine inandığında zaferi garanti etmeyi seçer). Bu muhtemelen AlphaGo'nun küresel kazanma oranı tahmininden ve maksimum kazanma oranı olasılığı arayışından kaynaklanmaktadır. % 70'in 10 gol ve% 90'ın 1 gol kazanmasıyla karşı karşıya kaldığında, bilgisayar temelde 1 gol kazanmayı seçecektir.
Ek olarak, AlphaGo hiçbir şekilde insan satranç oyuncularını taklit etmez, ancak çok sayıda son derece yaratıcı ve devrimci yenilikçi yöntem üretebilir ve bu da insanların satranç oynama şeklini etkiler. Bu yıl 10 Ocak gibi erken bir tarihte, Çin ünlü savaşının iki yarı finalinde, Zhou Ruiyang 9. Duan ve Mi Yuting 9. Duan, geleneksel asılı köşe başlangıcından vazgeçti ve köşeyi savunduktan sonra rakibin koruma köşesine sert bir şekilde hücum etti. Bu, AlphaGo'nun profesyonel satranç oyuncularına karşı oynadığı genel yöntemdir.
Şekil Zhou Ruiyang 9. Duan ve Mi Yuting 9. Duan
Bugünün oyununda, Ke Jie, AlphaGo'dan (ve Master'dan) önce insan satranç oyuncuları için ortak bir düzen olan, son derece erken bir aşamada üç-üç-nokta açı yöntemini oynayarak, başkalarını tedavi etmek için kendi yolunu da kullandı. İlginç olan şu ki, AlphaGo kendi yöntemleriyle karşılaştığında, aldatılmamıştı, bunun yerine, nadir bulunan küçük bir uçan bekçi oynuyordu.
Son olarak, AlphaGo'nun satranç hızı, muhtemelen programın optimize edilmiş olması nedeniyle büyük ölçüde artmıştır. Oyun sırasında birçok kez geri sayım aşamasına giren Li Shishi ile karşılaştırıldığında, AlphaGo bu oyunda yalnızca bir saatten fazla sürdü. 30 saniyeden daha kısa sürede bir satranç bloğu oynamaya eşdeğerdir. Bu aynı zamanda, bilgisayarların insanlarla arayı daha da genişlettiğini de gösteriyor.
Geçen yıl dağıtılmış bir uygulama oldu.Bu yıl daha hızlı hesaplamalara sahip daha gelişmiş bir algoritma var.AlphaGo'nun bu sürümünün, geçen yıla göre bağımsız bir sürüm olduğu söylenebilir.
DeepMind ekibi
DT'nin anlayışına göre, oyundan çok önce, bu kez oynanan AlphaGo'nun Li Shishi'yi mağlup edenlerden tamamen farklı olduğuna dair söylentiler vardı: AlphaGo tamamen yeni bir algoritma benimsedi , Geliştiriciler herhangi bir insan oyun kaydını "beslemedi" ve hareketleri yalnızca kendi kendine oynayarak eğitildi. içinde 2016 insan-makine savaşında Li Shishi bir keresinde AlphaGo'nun böceğine çarptığından şüphelenip onu geri çekti.Bu sefer AlphaGo'nun aynı hatayı tekrar yapmadığı açık.
DeepMind ekibinin temsilcileri olan AlphaGo'nun yeniliğinden bahsetmişken Lucas Baker ve Fan Hui Ayrıntılı bir açıklama verildi ve AlphaGo'nun oyunda kullanılan son stratejik ve taktiksel yeniliklerini ve bu hareketlerin gösterdiği Go hakkında bazı yeni bilgileri özetlediler.
AlphaGo'nun satranç stili
AlphaGo'nun en güçlü kısmı belirli bir hamle veya belirli bir kısmi değişiklikle değil, her oyunda gösterdiği benzersiz perspektifte yansıtılır. AlphaGonun satranç stilini özetlemek kolay olmasa da, genel olarak AlphaGo özgür ve açık bir satranç stili kullanma eğilimindedir.
Dünyasında, önceden tasarlanmış kavramlar ve uyulması gereken kurallar yoktur. Bu, rutini kırmasına ve mevcut oyundaki en verimli hamleyi bulmasına izin veriyor. Sonraki iki oyunda, AlphaGo'nun benzersiz oyun felsefesi, genellikle ilk anlamı ihlal eden güçlü bir oyun oynamasına izin verdi.
Go her ne kadar yerle ilgili bir oyun olsa da, aslında en belirleyici kısım, tahtanın çeşitli bölümlerinin nasıl dengeleneceğidir. AlphaGo bu noktada olağanüstü yetenekler göstermiştir. Özellikle, AlphaGo'nun dış güçler üzerindeki kontrolünün mükemmel kontrol noktasına ulaştığı söylenebilir, özellikle, tahtadaki mevcut satranç taşlarının çevreye ne kadar etki sağlayabileceğini neredeyse kesin olarak belirleyebilir.
Satranç taşlarının etkisini ölçmek zor olsa da, AlphaGo'nun güçlü değer ağı, satranç tahtasındaki tüm satranç taşlarını bir bütün olarak ele almasına izin verir, bu nedenle yargısı neredeyse doğrudur. AlphaGo'nun bu yeteneği, yerel satranç taşlarının etkisini küresel bir avantaja dönüştürmesini sağlar.
Bu oyunda, Siyah (AlphaGo) çok az gerçek alana sahiptir ve Beyazın üç köşesi vardır, ancak Siyahın önemli bir genel dış konumu vardır. Özellikle resimdeki üçgen işaretlerin değiş tokuşu Beyaz'ın bir yandan sol üst köşedeki zemini güçlendirmesine yardımcı olurken, aynı zamanda Siyah'ın görünümünü genişletir. Genel olarak, satranç oyuncuları bu tür değiş tokuşlarda isteksizdir çünkü Beyaz bariz zemini alır ve Siyah çok fazla belirsizlik alır. Ancak AlphaGo, bu hareketi mümkün kılmak için kesin muhakeme ve risk kontrolünü birleştirir.
Bununla birlikte, dış kuvvetlerin değerine ilişkin yargı tamamen mevcut duruma bağlıdır Dış güçlerin değeri zayıflatılabilirse, AlphaGo gönüllü olarak dış kuvvetlerden vazgeçecektir. Yukarıdaki oyunda, AlphaGo'nun en şok edici hareketleri oyunun sağ tarafında beliriyor.
Go'da bir satranç atasözü vardır: Dört harici potansiyel hattı, üç katı toprak hattı ve iki arıza hattı. İlk bakışta, AlphaGo'nun bu hareketleri bu satranç atasözüne karşılık gelir, çünkü bu değişimler beyaz satrancı daha güçlü kılarken aynı zamanda dışarıda bir pozisyon kazanır, siyah satranç ise sadece yandaki dört gözü çevreler.
Çoğu satranç oyuncusu resimdeki iki yönlü sürekli tırmanıştan utanıyor, bu yüzden ilk etapta bu hareketi reddedecekler. Ancak AlphaGo, bu takasların beyaz taşları bölmek ve ardından birkaç parça beyaz taşa saldırmak için kullanılabilmesi durumunda, beyaz taşların kazandığı dış kuvvetin yavaşça ortadan kaldırılacağına karar verdi.Bu tür bir oyun avantajı sağlamaya daha elverişli.
Acemi, yeni
Alphago ayrıca son zamanlarda düzen aşamasında bazı acemiler oynadı, bunların en temsilcisi açılış noktası 33'teki yeni değişiklikler ve iblis bıçağı. Her ikisi de sözleşmeyi bozdu ve daha derinlemesine araştırmalardan sonra tanındı.
Açılış noktası 33
Go'daki en yerinde duran dekupaj testerelerinden biri şüphesiz köşelerdeki üç noktalı dekupaj testeresidir:
Bu oyun yöntemi hızlı bir şekilde köşeleri işgal edebilir, ancak geleneksel Go kitapları bu formülü, rakibe çok fazla dış ivme verdiği için açılış aşamasında kullanıma uygun olarak sınıflandırmaz:
AlphaGo'nun yeniliği, bu değişimleri üçgen işaretlerle atlayarak köşeleri bitmemiş bir biçimde bırakmasıdır:
Köşeler dekupaj testeresi kadar sağlam olmasa da siyah, soldan kaçma ve ardından dekupaj testeresini tamamlama kombinasyon yöntemini muhafaza eder (ikisinden birini seçin) Köşeyi işgal ederken, aynı zamanda sadece dış kısmın bir kısmını bırakır. Bu taktik profesyonel satranç oyuncuları arasında bir sansasyon yarattı ve bazı oyuncular bunu zaten resmi maçlarda uyguladı:
18. Kore Maixin Kupası, ilk tur
2017-01-10: Han Zhongzhen Nine Duan (Siyah) Jin Chenglong Nine Duan (Beyaz) Beyaz Sheng 2.5 Mesh (Yayınlanan 6.5 Mesh)
Satranç rekorunun kaynağı Go4Go.net
Yeni Şeytan Kılıç Ustalığı
Başlangıçta insan oyunlarına dayanan AlphaGo, modern Jose'den anlıyor ve Jose'ye göre genellikle satranç oynuyor. Bununla birlikte, karmaşık değişiklikleriyle bilinen iblis-kılıç yapbozunda (adını lanetli Muramasa iblis-kılıcından almıştır), AlphaGo bir değişiklik kabul etti:
Bu satranç modelinden başlayarak, siyah hamleler genellikle yanları, beyaz hareketler ise köşeleri işgal eder:
Bununla birlikte, AlphaGo genellikle köşe alanı karşılığında öne geçme hakkını feda etmeye daha isteklidir:
Çoğu satranç oyuncusu bu değişikliği seçmekte isteksizdir çünkü bu, siyaha güçlü bir hamle verir, ancak beyaz hareketin bir sonraki hamlesi, siyah hamlenin değerinin göründüğü kadar büyük olmadığını ilan eder. Siyah, dış konumunu daha da güçlendirmezse, beyaz saldırısının hedefi bile olabilir. Güney Kore'nin en iyi satranç oyuncusu Kim Ji-suk kısa süre önce bir oyunda bu değişikliği seçti ve bu oyunu kazandı:
22. Kore GS Caltex Kupası, ikinci tur
2017-02-10: Liu Minying 5. Duan (Siyah) Jin Zhixi 9. Duan (Beyaz) Bai Zhongpan Sheng (Yayınlanan 6.5 mesh)
Satranç rekorunun kaynağı Go4Go.net
Alphagonun ilerlemesinin şaşırtıcı olduğunu yukarıdaki açıklamadan görmek zor değil. Bu oyunun Amerikalı yorumcusu Michael Redmond, AlphaGo'nun özelliği, insanların kötü bir hareket olduğunu düşünebilecekleri yenilikçi bir satrançla ortaya çıkmasıdır, ancak dikkatli bir çalışmadan sonra çok faydalı olacaktır. Geçen yıl Lee Sedol'u yendiğinden beri, Alphagonun satranç gücü yeniden gelişti ve biliyorsun, AlphaGo'nun 6 aylık büyümesi, bir insan satranç oyuncusunun yaşamına eşdeğer olabilir.
Go'nun tüm tanımları yeterince şok edici olsa da, Go'nun alt bölümünün dışına çıktığımızda bulacağız Makine öğreniminin gücü her yerde . Google'da makine öğrenimi neredeyse tüm ürünlerde yaygın olarak kullanılmaktadır. Makine öğrenimi, Google Arama, Gmail, YouTube, Google Haritalar, Google Translate, Pixel, Google Fotoğraflar, Allo ve Android gibi ürünlerde kullanılır.
Kullanıcı telefona konuştuğunda, Konuşma tanıma Ses bilgilerini metne dönüştürün ve ardından iletin Doğal dil işleme Anlambilimi anlayın. Bu teknolojiler, Google Translate'in konuşma modunda kullanılır ve kullanıcıların 32 dil arasında engel olmaksızın iki yönlü gerçek zamanlı olarak başkalarıyla iletişim kurmasına olanak tanır.
İle Nöral makine çevirisi (nöral makine çevirisi) , Kullanabiliriz Uçtan uca makine öğrenimi sistemi ( uçtan uca makine öğrenimi sistemleri ) Daha doğal ve sorunsuz çeviri sonuçları elde etmek için tam cümleleri çevirmek. Şu anda, sinir ağı makine çevirisi, Çince, Japonca, Korece, Tayca, Rusça, Hintçe, Fransızca, Almanca, İspanyolca, Portekizce, Türkçe, Vietnamca vb. Dahil olmak üzere İngilizce ve 12 dil arasında karşılıklı çeviri için kullanılmaktadır. .
Derin sinir ağları içinde Görüntü tanıma Bu konuda önemli ilerleme kaydedildi. Örneğin, Google Çeviri'de Word Lens aracılığıyla, kullanıcıların gerçek zamanlı çeviri yapmak için yalnızca cep telefonlarını metne doğrultmaları gerekir. Bu işlevin gerçekleştirilmesinin nedeni, Google Translatede, resimlerdeki metni tanımak için bir sinir ağı eğitmiş olmamızdır.
Makine öğrenimi teknolojisi, yukarıda belirtilen Google'ın temel ürünlerinin yanı sıra diğer alanlarda da önemli bir rol oynamaktadır. Örneğin, Google, veri merkezinin enerji kullanımını% 15 azaltmak için DeepMind tarafından geliştirilen akıllı algoritmayı kullanıyor. Google'ın tıbbi araştırma ekibi, cilt kanseri ve diyabetik retinopati teşhisine yardımcı olmak için bilgisayarla görme teknolojisini kullanmak üzere üniversiteler ve tıp doktorları ile işbirliği yapmaktadır. Nihayetinde makine öğrenimi, iklim bilimi, genomik ve enerji gibi birçok karmaşık sistem alanında bilim insanlarına yardımcı olacaktır. Görünüşe göre gerçek bir AI dünyası yakında geliyor.
Büyük "İnsan-Makine Savaşı" nın ilk savaşı sona erdi. Silahsız ve fedakarlığın olmadığı bu savaş, tarihin yıllıklarında kaydedilmiş bir savaş olmaya mahkumdur. İnsanlık yenilmiş olmasına rağmen, Ke Jie gülümseyerek " Hala insanlarla Go oynamayı seviyorum, gelecekte onu kazanma olasılığı sonsuza kadar sıfıra yakın olabilir . "
Ama düşündüğümde, Ke Jie'nin "Tüm çabalarımdan sonra, sonuç ne olursa olsun, ağzının doğru veya yanlış olduğu önemli değil" bir yalan değil.Canghai'nin gülüşünün güzelliği ve zevki de yapay zekanın öğrenemeyeceği bir şey.
@ "Yapay Zeka ve Yapay Zeka Öğretimi" nde şöyle diyordu:
AlphaGo vs Ke Jie'nin sonucu önemli değil.
YZ'nin aşkınlığı, daha önce ya da daha sonra değildir.
Geç olsa bile bizim hayatımızda olacak.
Değişimin büyüklüğü hayal gücümüzün ötesinde.
İsteksiz benzetme: İlkel insanların mevcut İnternet toplumunu hayal etmesine izin verin? yanlış.
Daha doğru bir benzetme şudur: İlkel insanların yanındaki bir canavarın mevcut İnternet medeniyetini hayal etmesine izin verin.
Tarih görüşümüzün yeniden yazılması gerekiyor: ilkel toplum, tarım uygarlığı, endüstriyel uygarlık, bilgi uygarlığı ... ayırt etmeye gerek yok.
Dünyanın büyük tarihinin yalnızca üç aşaması vardır: yaşam öncesi dönem, yaşam dönemi ve akıllı dönem.
Benzetme: Uzun karanlıkta, bilinmeyen enerjiyi patlatan bir kibrit yanar.
İnsanlık tarihi, maçın ışığıdır.
Yapay zekanın iyiliği ve kötülüğü aslında çok hassas bir seçimdir.
Belki de küçük bir başlangıç değeri, temel değişiklikleri beraberinde getirecektir.
Belki de AI alt kümelerinin farklı iyilik ve kötülükle etkileşimidir.
Eğer iyiyse, boşluğumuzdan vazgeçeriz ve yapay zekaya teslim oluruz.
İsteksiz benzetme: Köpekler, insanlara sadık, kendine saygı duyan, ancak insanlara bağımlı olan insanlığın iyi arkadaşlarıdır.
Dikkat edin, hata yapmayın, AI bir köpek değildir, insanlar köpektir.
Yapay zeka kötü ise, azami derecede savaşacağız ve haysiyetle savaşacağız.
Mücadele sonunda ölecek veya bir sonraki AI yükselene kadar devam edecek.
Harikayız çünkü bizden daha büyük bir büyüklük yarattık - bu hayatta kalmaktan daha önemlidir.
Benzetme açısından, AI öğretimi başladı, ancak yepyeni ve geçmişten farklı.
Bu nedenle, AI lider değil ve ben bir peygamber değilim.
Gerçeği söyle ve trende doğru ilerle!
Merhaba Yeni Dünya!
