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围棋之后，人工热血传奇有网页版吗智能的下一个战场是什么？
作者：热血传奇网页版 来源：http://www.softpl.com 时间：2016-04-07 05:25
哈萨比斯说道“我只是希望智能手机助手可以变得真正聪明起来，能够理解上下文，也能对于我们想要做的事有着更深的理解。”。他一直相信类似的系统需要依赖于AlphaGo之类的学习程式中，而不是遵从那些提前写好的对话路径。“目前大部分的系统都非常脆弱;只要你拆除那些提前编好程序的模板，那些系统就变得毫无用处。因此我们需要让它们变得富有适应性和灵活性，也更加强壮。” 上周，当我问起哈萨比斯时，他似乎对于《星际争霸》有了想法，但他同时也说DeepMind只对那些处在主流的游戏有兴趣。“这些游戏可以当作测试平台，用来编写我们的新算法，或是用来测试我们做得有多好;这么做很有效率，但我们最终还是要将这个程序应用于真实世界中的大问题中去。” “我们现在正在训练沃森去看，”屈臣氏健康副总裁凯西麦格罗蒂说道，“沃森已经学习了多年的图像分析，而我们现在也有来自Merge医疗保健的图像数据来加速我们的研发能力。因此沃森将不仅可以识别出医疗图像中的异常，也能够在类似于Fitbit手环提供资料的帮助下推断出那些异常的意义。” “我认为我们将来在任何地方都会用上机器学习，”施密特继续道，列出了这家公司传统的搜索和广告服务、无人驾驶汽车以及一个名为“Verily”的医疗健保部门，“在我看来，Alphabet公司的每一个部门都会用上这个技术。” 就目前而言，AlphaGo的成功已经吸引了全世界的注意力;尽管人工智能目前的具体应用项目仍不多，它也重新点燃了主流社会对人工智能的兴趣。认为电脑已经可以在那些先前认为需要“无法量化的直觉”才能完成的任务中超越人类的想法变得很有吸引力。 这个问题存在在人类还需要更快的学习技能和更有效的数据处理来帮助他们进行决策。在谷歌，机器学习和深度神经网络早已大规模使用，譬如用在搜索和无人驾驶汽车项目中。在以上任何区域，AlphaGo的经验可都以收获不断累积增加的改进;你可能在还没意识到那些改进之时就能感受到它带来的便利。 哈萨比斯说他对机器人学还没有产生过太多思考。“很明显，无人汽车是一种机器人，但它们大部分都只涉及到了浅层的人工智能，尽管使用人工智能学习的电脑版。特斯拉目前使用的是标准的电脑版就是基于深度学习的技术。”哈萨比斯引用家庭清洁和老年人护理作为学习性人工智能机器人可能的发展方向，但很明显这个概念还有点超前。 作为一家公司，DeepMind虽然和谷歌大脑保持联系，却和谷歌的其他部门接触甚少。“在优化搜索进程的项目中，我们对自己工作内容有相当大的自由度，”哈萨比斯告诉我，“当然，我们实际上也参与到谷歌内部的很多研发项目中去，但他们都在研发的早期阶段，所以现在就讨论他们有点为时过早。”哈萨比斯称谷歌大脑的项目研发周期比DeepMind更短，加自身站得高看得远，所以可以关注更多的产品。 正如埃里克?施密特在这场比赛的开幕式中所说的那样：“这场比赛的结果无论如何，赢家都是人类。” 医疗保健就有点远了。DeepMind已经宣布和英国国家医疗服务体系结成合作伙伴，但到现在为止所有细节都只是一个数据追踪的手机应用。哈萨比斯称，在发布更加高级的工具之前，他们的首要目标是要让英国国家医疗服务体系习惯上现代的移动手机软件。 当我向Alphabet主席、谷歌前CEO埃里克?施密特问及机器学习会以何种方式提升该公司时，他回答道：“想想谷歌干过的那些大事。我们有大量搜索，大量广告，大量顾客和大量数据中心;那么多次，我看见我们有许多人用着谷歌电脑或是我们的安全软件。只要有许多人在用同一件产品，我们也许就可以用机器学习，用观察和反复训练让这一过程更有效率。” 计算机科学家杰夫狄恩被很多谷歌人认为是这家公司最聪明的人。他主管谷歌大脑的深度学习研究项目，并且已经将很多概念应用到这家公司的产品中。目前谷歌排名第三的搜索信号器RankBrain是一个新的深度学习神经网络，该将过去两年在搜索词条排名上最大的改进归功于它。机器学习同时也被用在一些更明显、更直面用户的地方，比如谷歌照片的搜索功能和自动撰写电子邮件回复。 我们现在培训沃森
摘要：AlphaGo(阿法狗)对传奇围棋棋手李世石的胜利是人工智能研究的一个重大里程碑事件。一直以来，这项复杂的中国棋类游戏都认为无法被机器征服，但DeepMind使用机器学习和神经网络，赋予了AlphaGo世界一流级别的评估和实行技巧的能力。
但无论如何，有关一台电脑是否可以成为世界一流围棋棋手的争论现已尘埃落定。就全透明的游戏(各方都能看见所有数据)而言，一切成就都已达成。对于非全透明的游戏(比如多人无限制扑克)，人工智能依然有些问题，但接下来的攻克前沿很有可能是电子游戏;过去数周，我已经数次听人提起暴雪娱乐经典的实时战略游戏《星际争霸》。鉴于《星际争霸》持久的受欢迎度和其在韩国万人空巷的地位，想象未来一个高调的电脑-电子游戏比赛并非难事。 AlphaGo(阿法狗)对传奇围棋棋手李世石的胜利是人工智能研究的一个重大里程碑事件。一直以来，这项复杂的中国棋类游戏都认为无法被机器征服，但DeepMind使用机器学习和神经网络，赋予了AlphaGo世界一流级别的评估和实行技巧的能力。
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