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人機(jī)大戰(zhàn)中我人類輸多贏少

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人機(jī)大戰(zhàn)中我人類輸多贏少

  計(jì)算機(jī)可以知識(shí)淵博,可以很聰明,但不論它的運(yùn)算速度有多快,都還是按照事先設(shè)計(jì)好的算法和程序來(lái)運(yùn)行的。下面學(xué)習(xí)啦小編給你介紹人機(jī)大戰(zhàn)中我人類輸多贏少,歡迎閱讀。

  從“深藍(lán)”到AlphaGo人機(jī)大戰(zhàn)中我人類輸多贏少

  從第一臺(tái)計(jì)算機(jī)問(wèn)世以來(lái),人們就夢(mèng)想造出一種可以完美模擬甚至超越人腦的計(jì)算機(jī)系統(tǒng)。過(guò)去20年中,有4次人機(jī)大戰(zhàn)給人們留下格外深刻的印象,也成為人工智能發(fā)展的絕佳注腳。

  人機(jī)大戰(zhàn)深藍(lán)——蠻算的“硬漢”

  1997年,美國(guó)IBM公司的“深藍(lán)”超級(jí)計(jì)算機(jī)以2勝1負(fù)3平戰(zhàn)勝了當(dāng)時(shí)世界排名第一的國(guó)際象棋大師卡斯帕羅夫。“深藍(lán)”的運(yùn)算能力當(dāng)時(shí)在全球超級(jí)計(jì)算機(jī)中居第259位,每秒可運(yùn)算2億步。

  在今天看來(lái),“深藍(lán)”還算不上足夠智能,主要依靠強(qiáng)大的計(jì)算能力窮舉所有路數(shù)來(lái)選擇最佳策略:“深藍(lán)”靠硬算可以預(yù)判12步,卡斯帕羅夫可以預(yù)判10步,兩者高下立現(xiàn)。

  比賽中,第二局的完敗讓卡斯帕羅夫深受打擊,他的斗志和體力在隨后3局被拖垮,在決勝局中僅19步就宣布放棄。IBM拒絕了卡斯帕羅夫的再戰(zhàn)請(qǐng)求,拆卸了“深藍(lán)”??ㄋ古亮_夫雖然后來(lái)多次挑戰(zhàn)電腦戰(zhàn)平,卻無(wú)法找“深藍(lán)”“復(fù)仇”,留下永久的遺憾。

  人機(jī)大戰(zhàn)浪潮天梭——以一敵五的“鐵人”

  2006年,“浪潮杯”首屆中國(guó)象棋人機(jī)大戰(zhàn)中,5位中國(guó)象棋特級(jí)大師最終敗在超級(jí)計(jì)算機(jī)浪潮天梭手下。中國(guó)人發(fā)明的這項(xiàng)充滿東方智慧的模擬戰(zhàn)爭(zhēng)游戲,被中國(guó)超級(jí)計(jì)算機(jī)獨(dú)占鰲頭。

  值得一提的是,浪潮天梭在比賽中,同時(shí)迎戰(zhàn)柳大華、張強(qiáng)、汪洋、徐天紅、樸風(fēng)波5位大師。在2局制的博弈中,浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度,每步66萬(wàn)億次的棋位分析與檢索能力,最終以11:9的總比分險(xiǎn)勝。

  比賽異常激烈。柳大華在兩局之間中場(chǎng)休息時(shí),直言“艱苦卓絕”。在這場(chǎng)高強(qiáng)度的消耗戰(zhàn)中,電腦最終取勝的關(guān)鍵,被認(rèn)為是其不知疲倦的穩(wěn)定性。

  張強(qiáng)也坦承:“輸?shù)脑蛑饕隗w力的過(guò)度消耗。以往和人比賽,到了最后時(shí)刻就是意志和心態(tài)的對(duì)決了,看誰(shuí)能堅(jiān)持到最后,誰(shuí)能不犯錯(cuò)誤。但是計(jì)算機(jī)沒(méi)有這樣的問(wèn)題。”

  從那場(chǎng)比賽開(kāi)始,象棋軟件蓬勃發(fā)展,人類棋手逐漸難以與之抗衡。

  人機(jī)大戰(zhàn)沃森——察言觀色的全才“學(xué)霸”

  2011年,“深藍(lán)”的同門(mén)師弟“沃森”在美國(guó)老牌智力問(wèn)答節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》中挑戰(zhàn)兩位人類冠軍?!段kU(xiǎn)邊緣》以答案的形式給出線索,如“小時(shí)候砍了櫻桃樹(shù)”,選手需要以問(wèn)題作答,如“是喬治·華盛頓嗎”。

  參賽者需要大量歷史、文學(xué)、政治、科學(xué)及流行文化知識(shí),還需要解析隱晦含義和謎語(yǔ)等。雖然比賽時(shí)不能接入互聯(lián)網(wǎng)搜索,但“沃森”存儲(chǔ)了2億頁(yè)的數(shù)據(jù),包括各種百科全書(shū)、詞典、新聞、甚至維基百科的全部?jī)?nèi)容。

  “沃森”可以在3秒內(nèi)檢索數(shù)百萬(wàn)條信息并以人類語(yǔ)言輸出答案,還能分析題目線索中的微妙含義、諷刺口吻及謎語(yǔ)等。“沃森”還能根據(jù)比賽獎(jiǎng)金的數(shù)額、自己比對(duì)手落后或領(lǐng)先的情況、自己擅長(zhǎng)的題目領(lǐng)域來(lái)選擇是否要搶答某一個(gè)問(wèn)題。

  “沃森”最終輕松戰(zhàn)勝兩位人類冠軍,展示出的自然語(yǔ)言理解能力一直是人工智能界的重點(diǎn)課題。

  阿爾法圍棋——有棋風(fēng)的“深度思考者”

  圍棋一直被看做是人類最后的智力競(jìng)技高地。據(jù)估算,圍棋的可能下法數(shù)量超越了可觀測(cè)宇宙范圍內(nèi)的原子總數(shù),顯然“深藍(lán)”式的硬算在圍棋上行不通。

  今年1月,美國(guó)谷歌公司旗下的人工智能公司“深度思維”在《自然》雜志上報(bào)告說(shuō),該公司研發(fā)的“阿爾法圍棋”人工智能程序去年10月以5:0戰(zhàn)勝歐洲圍棋冠軍樊麾,這是人工智能程序首次在不讓子的情況下戰(zhàn)勝人類圍棋選手。

  樊麾對(duì)新華社記者說(shuō):“如果沒(méi)有人告訴我,我一定不知道它是電腦,它太像人了。它一定是在思考。按照人的說(shuō)法,它應(yīng)該有棋風(fēng)吧。”
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