第(1/3)頁

    筆趣閣頂點    www.，最快更新重塑千禧年代    ！

    易科的“太白”出世，以一種迅雷不及掩耳的速度擊穿人類圍棋陣營，但即便是1v5，即便是人類頂尖棋手，不少人對于易科堂而皇之的宣稱ai已經(jīng)在圍棋領(lǐng)域超越人類智慧還是不滿。

    這里面還有許多言之有理的理由，比如，ai出現(xiàn)的太突然，所有人都來不及仔細研究它的下棋路數(shù)；比如，時間太近，棋手們沒有完全調(diào)整到最佳狀態(tài)……

    只是，眼下已經(jīng)來不及為人類棋手遺憾了，現(xiàn)在趕到戰(zhàn)場的是來自谷歌的“阿爾法”。

    繼ai無可匹敵的戰(zhàn)勝人類，易科快速確定與谷歌的技術(shù)切磋時間，直接定在了7月3日，仍舊是全程開啟直播。

    方卓不懂圍棋，但他對于這種技術(shù)的驗證和交流很有興趣。

    這次不僅僅是兩個ai的對弈，易科也是在申城舉辦了一次與谷歌的深度學習deep    learning的交流活動，同時還有英偉達以及硅谷近期這領(lǐng)域的研發(fā)人員、創(chuàng)業(yè)公司一起參加。

    易科是真的抱著切磋的意愿，谷歌與硅谷那邊也沒有太多比試高低的意思，因為，這個賽道的折騰確實還沒瞧見太多突破的希望，仍舊屬于蓄力階段。

    也正是基于這種情況，不少沒被邀請的研發(fā)者和公司瞧見兩大公司的互動，也積極報名參加活動，而易科在與谷歌討論之后就干脆擴大了規(guī)模，時間也順勢推遲到7月10日。

    這便不是一場圍棋對弈的ai互動，而是以它當作開胃菜的深度學習dl的研討會議。

    7月10日，易科、谷歌、英偉達等公司在申城的易科中心舉辦會議，同時，易科還邀請了先前被擊敗的柯潔、李世石、申真谞等人作為嘉賓，見證“太白”與“阿爾法”的對決。

    這兩個ai都有擊敗人類頂尖棋手的履歷，太白上個月掀起的多面打與輿論炒作也成功讓大眾對ai充滿興趣，再加上又有現(xiàn)場直播，所以，觀看者眾多。

    上午九點鐘，兩臺機器人坐在舞臺的正中央，現(xiàn)場架設(shè)了大屏幕，方卓、拉里等人坐在第一排，棋手柯潔、申真谞等嘉賓在直播室點評。

    不同于上次同樣直播的1v5，“太白”與“阿爾法”的落子都十分迅速，偶爾也有遲疑的時候，但這種時刻相較于人類便顯得極其短暫。

    對弈是傳統(tǒng)規(guī)則，各自是有三小時時間，然而，僅僅三十二分鐘，這場萬眾矚目的棋就以“太白”贏下1子而結(jié)束。

    這三十二分鐘是絕大多數(shù)人看不懂的三十二分鐘，不過，他們能看到棋手們的表現(xiàn)，能看到直播室里剛開始有分歧，中間有爭執(zhí)，最終變成沉默的過程。

    當柯潔被邀請上臺，以專業(yè)人士的身份對這盤棋進行點評，他面對鏡頭十分茫然，好一會之后才說道：“ai在圍棋上可能已經(jīng)完全超出人類想象了，上個月我好像在ai的棋里看到了古力、李昌鎬、吳清源他們的影子，又、又好像看到了我自己的影子。”

    柯潔神色中帶著掙扎和痛苦，伸手捂臉：“今天，我看不到了，完全看不到了，我好像不懂，不懂圍棋到底該是什么樣了……”

    主持人眼看柯潔已經(jīng)有些失態(tài)，趕緊把這位人類頂尖棋手請下臺，并且打了打圓場，但這個場面無疑讓觀看直播的人印象深刻。

    ai對弈的開胃菜結(jié)束，方卓拿到話筒進行了簡單的發(fā)言。

    “圍棋是人類智慧的杰作，但ai也是如此。”

    “我對于ai的期待就是它能夠極大的解放人類的雙手，這一天大概很遠，但就像今天的‘太白’相較于上個月的它，已經(jīng)又有進步。”

    “ai會以一種讓人驚嘆的迭代速度進化，我們今天匯聚在這里也是為了尋找正確的發(fā)展方向。”

    “ai是在圍棋領(lǐng)域贏了人類，但這不是人類智慧的終結(jié)，反而是人類智慧的延伸，是科技的又一次進步，也是對未來的又一次探索。”

    方卓這種看法的表達還是贏來了不少掌聲與直播間的好評。

    對于許多人來說，這場熱鬧也就看到這里了，但對從業(yè)者、研發(fā)人員來說，真正的部分才剛剛開始，不論易科還是谷歌都在深度學習dl領(lǐng)域有很深的研究，這種圍棋對弈只是展露出的表象，內(nèi)里的運轉(zhuǎn)與思考才是更讓人重視的。

    吳恩達作為易科“venus”項目的負責人之一，與谷歌旗下公司的席爾瓦就dl的模型邏輯進行了交流。

    不管太白還是阿爾法，它們都是基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展而來，這一基礎(chǔ)是類似的，而它的突破源于2012年alex、ilya和hinton合作發(fā)表的關(guān)于alexnet深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的論文，也正是在這之后，相關(guān)的研究出現(xiàn)了爆炸式的增長。

    吳恩達與席爾瓦談的是在alexnet之后的架構(gòu)創(chuàng)新，是將傳統(tǒng)的搜索算法與深度學習模型的有效整合，以及，整個團隊在局部感受野、參數(shù)共享與稀疏連接、平移不變性這些方面做出的努力。

    這種易科與谷歌以及場下嘉賓的交流極其愉快，也讓方卓頗為滿意，他雖然不懂，但瞧著這樣的場面就覺得知識被塞進了腦子里。

    只是，等到第二天，當吳恩達提出團隊在研發(fā)上的困惑時，激烈的辯論到來了。

    易科是有“siri”這樣的語音助手作為人工智能的實踐，而吳恩達的團隊不僅在做卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)cnn的研究，也在做循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)rnn的研究，他們認為后者更適合與語音助手相結(jié)合，但效果并不算很好，完全達不到想要的成績。

    問題出在哪里？
    第(1/3)頁