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研究AI算法

隨著人工智能在當今科學技術中的飛速發展和應用,人工智能的開發學習及應用也越來越廣泛,它介紹了當前存在的一些人工智能算法,闡述了其工作原理和特點,并對其加以比較、評價,還對產生背景、應用領域加以說明,同時又對人工智能算法的發展應用進行了展望。人工智能要解決的一般是最優化問題, 搜索技術和神經網絡滲透在各種人工智能系統中,在專家系統、自然語言理解、自動程序設計、模式識別、機器人學、信息檢索和博弈等領域都得到了很多關注,特別是:1. IBM 2015年11月23日宣布,將通過Apache 軟件基金會免費為外部程序員提供System ML人工智能工具的源代碼。 System ML中的 ML指的是“人工智能”(machine learning),這是一項最近在硅谷十分熱門的技術,可以幫助電腦從海量數據中找到相同的形態。有了機器學習技術,電腦就能完成各種任務,包括預測搜索關鍵詞、辨識人臉、探測股價異常波動等。IBM是今年第四家對外開放專有機器學習技術的科技巨頭。 2. Facebook 2015年2月也開放了該公司的Torch Software人工智能軟件的部分內容。3. 谷歌2015年11月同樣開放了TensorFlow系統,此后不到一周時間,微軟也推出了機器學習開源工具包DMTK。

這里能夠看出兩個細節,第一,必然有大數據的支撐,讓Alpha Go能夠厘清頭緒,形成對規則的認知。第二,Alpha GO具有深度學習的能力,自我進化。確實在本質上,AlphaGo就是一套為了圍棋優化的設計周密的深度學習引擎,使用了神經網路加上MCTS (Monte Carlo tree search),并且用上了巨大的谷歌云計算資源,結合CPU+GPU(TPU),加上從高手棋譜和自我學習的功能。

這場人機大戰結束后,AlphaGo之父、DeepMind聯合創始人德米斯?哈薩比斯表示,人工智能的下一步目標是讓計算機自己學棋。也就是說,下個版本的AlphaGo將從零開始,不接受人類的灌輸的特定知識,做到真正的自主學習。神經網絡、自主學習和深度學習以成為近期的“網紅”。

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