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AI机器人征服人类的下一个领域:踢足球

2016-08-06 00:04

来源: flinay
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导读: 1997年,IBM的人工智能DeepBlue打败了当时的象棋世界冠军Garry Kasparov。从此以后,人类对AI的认知便改观了。DeepBlue让人类认识到:就算象棋这种大家认为人类专属的活动也可以被AI侵略。

  1997年,IBM的人工智能DeepBlue打败了当时的象棋世界冠军Garry Kasparov。从此以后,人类对AI的认知便改观了。DeepBlue让人类认识到:就算象棋这种大家认为人类专属的活动也可以被AI侵略。但其实,这并不能说明科技取得了突破性的创新,因为说到底,机器人下象棋就是由快速的计算机和聪明的算法驱动,而围棋并非如此。

  围棋要求更加复杂的算法、更完整的策略思考,蕴含更多的交互和策略分析,对于AI的挑战更大。围棋依赖更多的模式认知,需要对全局和细节进行更微妙的评估。围棋的下一步很难预测,几乎没有哪种算法能够成功预测围棋的每一步。

  在本世纪之前,围棋的AI机制进步得非常缓慢,可以被业余选手打败。但在2006年,这种状况改变了,因为AI引进了两种技术:MonteCarlo树形搜索和深度网络。MonteCarlo树形搜索算法并不会检验所有可能发生的步骤,而会进行一个分离的选择,以一种成熟的方法来结合选择对象,以此做出更好的预测。而深度网络是神经网络的转换方式,它从1960年代就开始测试,现在已经变得更便宜、更强大、拥有更多的数据,来训练学习算法。

  这两种技术的结合让AI的围棋技术有了巨大的提升。终于,在今年3月,谷歌人工智能AlphaGo打败了世界顶级围棋棋手李世石,人类开始恐惧AI的强大力量。

  现在,AI要征服下一个疆域:踢足球。

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