大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人工智能alphago的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人工智能alph***o的解答，让我们一起看看吧。
人类输给人工智能，Alph***o究竟有多厉害？
人工智能发展了60多年了。然而到今天，连个小孩子de 程度都达不到。人工智能没有那么强大，至少不用紧张会战胜人类。阿尔法狗，之所以能赢，是因为其开发人员发现了围棋的解，像现在的围棋高手，实际上方向错了。只要让人类拥有了阿尔法狗的算法，训练一段时间，就可以完胜阿尔法狗的。
何洁不是输给了一个非生物，何洁是输给阿尔法狗的开发者。
Alph***o战胜了李世石，人工智能突破了围棋领域，这意味着什么？
这不能说明什么.它依然没有摆脱程序化范畴，这一切都是预存搜索的结果。如果能用智能化程序在没有预存情况下自己来学习和解决问题。那才是智能。如果真有那一天。我们唯有触合才有未来。
一般认为，AI要在围棋中取胜比在国际象棋等游戏中取胜要困难得多，因为围棋的下棋点极多，分支因子大大多于其他游戏，而且每次落子对局势的好坏飘忽不定，诸如暴力搜索法、Alpha-beta剪枝、启发式搜索的传统人工智能方法在围棋中很难奏效。
Alph***o的团队于2017年10月19日在《自然》杂志上发表了一篇文章，介绍了Alph***o Zero，这是一个没有用到人类数据的版本，比以前任何击败人类的版本都要强大。通过跟自己对战，Alph***o Zero经过3天的学习，以100:0的成绩超越了Alph***o Lee（2016年战胜李世石）的实力，21天后达到了Alph***o Master（2017年战胜柯洁）的水平，并在40天内超过了所有之前的版本。在没有人类对手后，Alph***o之父杰米斯·哈萨比斯宣布Alph***o退役。那么问题来了，AI突破围棋领域后，意味着什么？AI将会在哪些领域强大到没有人类朋友？
AI加持的“自主武器”军备竞赛已悄悄展开，英国、以色列与挪威，都已部署自主导弹与无人操控的无人机，具备“射后自寻”（fire-and-forget）能力的导弹，多枚导弹还可互相沟通，分享信息来找到攻击目标。这些武器还未被大量投入，但很快就会出现在战场上，它们并非使用人类所设计的进攻程序，而是完全利用人工智能自行决策。
Atlas机器人是基于波士顿动力公司早期的PETMAN人形机器人，它是电动和液压驱动。它使用身体和腿部的传感器进行平衡，并在其头部使用光学雷达和立体传感器，以避免障碍物，评估地形，帮助导航和搬运东西。2016年2月23日，波士顿动力公司在YouTube上发布了一个Atlas机器人的视频，它非常擅长在广泛的地形上行走，包括雪地，还可以搬运东西。2017年11月16日波士顿动力公司在YouTube发布了新版Atlas机器人的***，在之前的行走和搬运基础之上，它可以实现后空翻。
我们可以认为，AI技术已经实现了“像人一样思考”和“像人一样行动”，下一步，AI将会实现“理性地思考”和“理性地行动”。
后Alph***o时代，我们离通用人工智能（***I）还有多远？这方面研究进展如何？
关于这个问题，首先，有必要首先了解一下通用人工智能究竟是什么，实现它需要什么条件，以及现有的人工智能水平距离通用人工智能还有多远。
人工智能发展的现状如何？
互联网上充斥着各种令人惊叹的故事，描述了现在的各种人工智能应用，在经历了多年人工智能研究之后达到了顶峰。诸如比人类医生更准确地诊断癌症的人工智能系统类似的例子比比皆是，在这些领域里，专用的人工智能正在***类似人类的推理和认知。
例如，社交媒体网站使用的深度学习算法越来越擅长识别对象和人，甚至还能够识别这些对象和人的详细特征。由深度学习推动的[_a***_]计算机视觉技术现在可以识别发布到社交媒体的图像中的人、图像中人物的位置、他们的表情以及他们可能穿着的任何配饰。这使人工智能系统能够感知与人类相似的图像，不仅可以简单地从图像中识别人物，还可以分析细微的模式以识别那些不那么显而易见的属性。一个例子是斯坦福大学的一项研究，该研究表明，通过分析人的面部图像，神经网络能够识别人的性取向——而这种能力不太可能出现在人类身上。
执行类似人类功能的人工智能系统的另一个实例是自然语言处理（NLP），人工智能可以理解以自然语言传递的语音或文本。作为智能手机中聊天机器人和虚拟助手等应用程序（如Siri、Cortana等）的一部分，人工智能能够精准理解文本和语音的含义。自然语言生成也取得了进步，这是一种生成正常人类语言信息的技术，被用于需要机器响应人们语音或文本的众多应用程序之中。
随着这些发展，人类智能和人工智能之间的差距似乎正在快速缩小。这可能会让你觉得强大的人工智能系统或通用人工智能系统的未来可能不会太遥远。然而，至关重要的是，要理解通用人工智能可不仅仅是在特定任务上胜过人类这么简单。
简而言之，通用人工智能（***I）可以定义为可以完成任何人类可以完成任务的机器。尽管上面提到的应用显示出人工智能可以比人类更有效地完成很多任务，但是它们并不是通用人工智能，也就是说，它们只是在某个单一的功能上表现出色，而对于任何其他的事情都无能为力。因此，尽管人工智能应用在完成某项特定任务时可以相当于一百个训练有素的人类，但是在完成任何其他的任务方面，它可能会输给一个年仅五岁的孩子。例如，计算机视觉系统虽然擅长理解视觉信息，却无法将这种能力转化并应用于其他任务。相反，人类虽然有时无法非常熟练地执行这些任务，但是和当今任何现有的人工智能程序相比，人类能够执行更广泛的任务。
人工智能要想实现任何功能，都必须使用大量的数据进行训练，而人类需要的学习经验明显要少得多。而且，人类——以及未来可能具有通用人工智能的机器人——可以更好地将一种学习体验应用到其他类似的学习体验之中。具有通用人工智能的机器人不仅需要的训练数据相对较少，而且还能够将从一个领域获得的知识应用于另一个领域。例如，一个经过训练，使用NLP处理一种语言的通用人工智能代理可能学习使用相同词根和类似语法的语言。这种能力将使人工智能系统的学习过程和人类相似，能够极大地减少培训时间，同时让机器获得多个领域的能力。
人工智能系统，尤其是通用人工智能系统，参考了人脑。由于我们自己对大脑及其功能没有全面的了解，因此很难对其进行建模并***它的工作方式。然而，正如Church-Turing论文所述，创建能够***人类大脑复杂计算能力的算法从理论上说是可能的，用简单的话说——如果有无限的时间和记忆，任何一种问题可以通过算法解决。这是有道理的，因为深度学习和人工智能的其他子集基本上是存储器的函数，拥有无限（或足够大量）的存储器则意味着可以使用算法来解决复杂度最高的问题。
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