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5分3d 2.0没实质突破 AI革命任重道远

发布时间:2019/09/30 点击量:
  5分3d科技新闻5月25日消息,第二轮人机大战结束,柯洁在对阵AlphaGo的比赛中失误,最后以155手认出了负面。在这方面,猎豹移动CEO 傅盛认为AlphaGo 2.0尚未取得实质性突破,“从头开始”的AI革命还有很长的路要走。 傅盛认为Deepmind是世界顶级的深度学习机构,引领着人类深度学习的探索。但是一年以来,AlphaGo 2.0实质上优化了该算法并提高了其计算能力。这也提醒大多数AI从业者不要仅仅希望爆炸性的技术突破。当前的重点应该放在结合AI和应用程序上。
  比赛开始前,猎豹移动CEO 傅盛预测当前版本的AlphaGo并非不受监督学习。如果能够做到的话,新版本的技术突破将不亚于AlphaGo第一版的含义。从零开始的训练意味着使用进化学习从零开始进化,完全依靠游戏的最终奖励。 “即使对于某些红白机游戏,使用RL模型在没有初始监督的情况下将其收敛到接近最佳的解决方案仍然是一个悬而未决的问题。如果AlphaGo 2可以从头开始完成学习,那么这可能意味着重大突破。在增强型学习算法本身中,这一突破不仅可以用于Go,而且还可以用于大量其他应用,因此含义不亚于AlphaGo1。”
  5分3d傅盛视图在比赛后得到认证。 AlphaGo的核心作者之一Aja Huang(黄士杰)在第一次战斗后表示:“此AlphaGo是独立版本,但仍在进行人类知识培训。”
  “ AlphaGo 2.0没有实质性的突破,我们一直在寻找无监督的学习。 Deepmind是世界上顶级的深度学习机构,它带领人类探索深度学习。但是一年之内,AlphaGo 2.0本质上只是优化了算法并提高了计算能力。这也提醒了大多数AI从业者,不仅希望爆炸性的技术突破,现在的重点应该放在AI与应用程序的结合上。 傅盛说。
  而且这种AI应用程序组合理论“已经存在了很长时间”,傅盛反复指出,深度学习的机会在于应用程序的集合,而不仅仅是技术输出。他认为深度学习是一场算法革命,从根本上减少了技术障碍。由于基本算法模型的固定化,极大地降低了算法的驱动力,并且算法驱动器已变为数据驱动的。因此,深度学习的核心是数据驱动。尽管进行模型调整的组织有自己的优势,但更多的数据调整将很快使优势变平。
  5分3d从本质上讲,尽管AI是一种技术和工具,但是由于Internet的加速发展,如今,独立技术本身已变得难以成为一个完整的行业。很难想象一家公司可以通过技术输出获得成功。未来的深度学习是基础技术的应用,许多公司将具有深度学习的研发能力。所有公司都是技术公司。技术是基础,需要与应用程序结合。这种说法并非没有根据。去年,猎豹购买了法国新闻产品,即“新闻共和国”,将用户的点击行为变成了数据标记部分,神经网络将找到自动推送的相关新闻。猎豹还制作了一个实时应用程序Live.me,该应用程序现在是美国上最大的第三方实时广播平台,每天有成千上万的00-1用户在玩,产生了数以千万计的标准面孔。使猎豹能够找到准确的数据。猎豹公司开发的面部识别技术在色情和儿童识别方面具有大量应用。在最近对LFW人脸识别的评估中,猎豹获得了前三名。
  从深蓝色到Alpha狗,已经开始使用国际象棋和纸牌游戏来测试人类与人工智能之间的差距。其原因是可以追溯的。一方面,国际象棋历史悠久,人类拥有足够的积累,而围棋则有足够的变化。暴力搜索无法解决问题。必须使AI“直观”;另一方面,它是游戏中完整的信息游戏,实际上是验证AI能力最方便的方法。 傅盛预测,未来的AI将扮演助手的角色,而不是对抗的角色,它将是人机共存的时代。