|
2016年12月29日，弈城围棋网出现一位名为“Master'的神秘棋手，并在2017年1月1日晚转战至腾讯的野狐围棋。Master以每天十盘的速度快棋挑战中韩日的顶尖高手，接连战胜柯洁、朴廷桓、井山裕太等世界顶级棋手，引起巨大的轰动和对于屏幕背后其真实身份的各种猜测。
2017年1月4日晚，Master在战胜韩国天才棋手申真谞，中国名将常昊、和世界冠军周睿羊，取得59连胜之后，亮出了自己的身份：
Master就是Google DeepMind的阿尔法狗！ 随后Master与古力下了最后一盘棋，以60战全胜横扫人类，结束了这次测试。
阿尔法狗主要工作原理是基于多层人工神经网络的深度学习。一层神经网络把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。这样通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理。这些网络通过反复训练检查结果，进而校对调整参数，因此更多的训练后能让它进化到更好。这也是其每一代都进步神速的原因。
不过人类也不是完全没有机会。这次测试，实际还是和一盘棋的。陈耀烨在和Master下了七手棋后掉线，被判和棋。论小聪明，人工智能恐怕还差很远。 不过总有一天，当人工智能的大脑结合机器人的体魄的时候，恐怕插头就不是人类想拔就能拔的了。。。
研发出AlphaGo的是人工智能（以下简称AI）科技公司DeepMind，DeepMind给谷歌带来的最大价值，是提供一家智能的算法工厂。DeepMind的目标是发明类似人脑运作方式的AI新算法。正因如此，公司聘用了大批神经科学家。
其CEO及联合创始人德米斯·哈萨比斯声称，从人脑寻求灵感使DeepMind大大有别于其他机器学习研究团队，尤其是“深度学习”这一正为“谷歌大脑”团队使用的机器学习的强大分支。
正如哈萨比斯所说，公司的整体使命是“解密智能”。这将使公司创造能像人类那样广泛高效思考的多功能“通用型”人工智能。即便DeepMind从来都没研发出达到人类水平（或甚至超人类）的人工智能，但在研究过程中创建的学习软件仍可为Alphabet的其他业务带来好处，而且效果已经显现。今年七月，公司宣布其学习软件已找到方法将谷歌数据中心的制冷用电量减少五分之二。该软件先是分析数据中心的操作日志来理解任务，然后通过反复模拟运行来优化过程。 DeepMind也在应用AI研究来自主解决问题。
DeepMind已经启动了医疗保健方面的工作。今年11月，公司获得了首个付费工作，与NHS公立医院皇家自由伦敦医院（Royal Free London）签下五年的合同，为其处理170万份病历。今年早前，DeepMind从伦敦其他医院获得了两组数据集：100万份视网膜扫描图，可从中挖掘并辨别出退行性眼病的早期征兆；头颈部癌症病例的医学影像，可输入到DeepMind的模型中，让其AI系统学习区分健康和癌变组织。
神经网络在延展
熟练的程序员及强大的计算机是这类应用型AI业务的关键，不过获取现实世界的数据也至关重要。运用AI及机器学习技术改进医院、电网及工厂等系统时，获取其具体操作数据是必需的。
Alphabet公司拥有大量数据可供挖掘，通过这些数据，他们训练其AI系统。 例如，最近它参与一个关于唇读的项目之所以取得成功，就是因为获得了前所未有的大数据集。由计算机视觉专家安德鲁·基泽曼（Andrew Zisserman）带领的一组牛津大学的科研人员负责了该项目。BBC向这些研究者提供了数十万小时的新闻播音员录像。
AlphaGo本身就是先在收录了16万盘人类棋局、包含数百万着棋的数据库中学习之后，才反复自我对弈训练，加以改进。
DeepMind将为Alphabet带来巨大的价值，成为其一个全新的部分：一家算法工厂。这样一来，DeepMind将远不止是该科技巨头的AI技术长远研究机构及人才储备库。通过学习这些数据而打造出的软件将属于Alphabet。
DeepMind自己运用AI程序解决复杂问题也许永远赚不了大钱，但学习软件从那些数据集中获取的知识却意义重大。科技巨头们掀起收购战，Alphabet把DeepMind纳入麾下，原因或许就在于此。 关于我们： “人有两套生命系统”系李卫东先生通过多年解读《黄帝内经》，首创提出的建立在中医文化体系下的学说。李卫东：作家、历史学博士、史前文明研究专家、外星 生命 研究专家、潜心研究国学，中医，梦学，生命科学多年。代表作有《生命终极之门—黄帝内经谜局大揭底》、《梦到底预言什么》、《人类曾经被毁灭》、《外星人就在月球背面》、《素书》等图书。 |
|
|
