侵权投诉
焊接机器人 喷涂机器人 搬运机器人 装配机器人 切割机器人 其他机器人
当前位置:

OFweek机器人网

服务机器人

正文

【观棋必语】机器人由深度学习扎根智慧的长河

导读: 谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的围棋大战引发广泛关注。在人工智能追赶人脑智慧的征程上,深度学习技术再次成为焦点。

  谷歌人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石的围棋大战引发广泛关注。在人工智能追赶人脑智慧的征程上,深度学习技术再次成为焦点。

  李世石是李昌镐之后,韩国最具代表性的棋手,他在2003年获第16届富士通杯冠军后升为九段棋手。自2002年加冕富士通杯以来,十年时间里他共获18个世界冠军。李世石属于典型的力战型棋风,善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击,以强大的力量击垮对手,他的攻击可以用“稳,准,狠”来形容,经常能在劣势下完成逆转。

  人工智能的应用随着芯片计算能力的增强以及先进算法的提出,正得到快速发展,越来越多的巨头公司和创业公司也正积极进入这一领域。根据艾瑞市场咨询关于人工智能的深度报告,随着“深度学习”神经网络算法在语音和图像识别上取得成功,目前人工智能行业已迎来第三次高潮。当前我国在政策支持、人才和技术储备以及资本产业发展动向上看已为国内人工智能的发展提供了良好的基础条件,未来会有更多应用投向市场。

  人工智能已经分别在国际象棋、日本象棋中战胜了人类。只有围棋被认为暂时还无法战胜人类,但后起之秀AlphaGo却一下子打破了这一看法。

  成为关键的是AlphaGo采用了深度学习(DeepLearning)这一人工智能最新技术。可模仿人的大脑进行信息处理,凭借自身能力从庞大数据中找出模板。AlphaGo根据职业棋手的棋谱,学会了在怎样的局面下应当把棋子下在哪里。

  深度学习是在2012年开始受到关注的。在美国举行的图像识别比赛中,加拿大多伦多大学的团队通过采用这一技术的软件,首次参赛就取得了压倒性胜利。

  深度学习的概念源于人工神经网络的研究。含多隐层的多层感知器就是一种深度学习结构。深度学习通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征,以发现数据的分布式特征表示。

  深度学习的概念由Hinton等人于2006年提出。基于深信度网(DBN)提出非监督贪心逐层训练算法,为解决深层结构相关的优化难题带来希望,随后提出多层自动编码器深层结构。此外Lecun等人提出的卷积神经网络是第一个真正多层结构学习算法,它利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能。

  深度学习是机器学习研究中的一个新的领域,其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络,它模仿人脑的机制来解释数据,例如图像,声音和文本。

1  2  3  下一页>  
声明: 本文由入驻OFweek公众平台的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

OFweek品牌展厅

365天全天候线上展厅

我要展示 >
  • 机器人
  • 机器视觉
  • 伺服
  • 猎头职位
更多
文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码:

粤公网安备 44030502002758号