柯洁：自我学习的阿尔法狗是强的人类太多余了

2017-10-23 10:16:07来源：环球网/张阳编辑：半城明灭关键词：阿尔法狗 AlphaGo 人工智能阅读量：28666

导读：名为AlphaGo Zero的新版AlphaGo近日正式发布，并相继战胜了此前横扫的AlphaGo Lee和AlphaGo Master。柯洁在回应时表示，相比Alphago的自我进步来讲，人类太多余了。

　　【中国智能制造网名家论谈】名为AlphaGo Zero的新版AlphaGo近日正式发布，并相继战胜了此前横扫的AlphaGo Lee和AlphaGo Master。柯洁在回应时表示，相比Alphago的自我进步来讲，人类太多余了。

　　近日，《自然》杂志刊登了谷歌DeepMind团队的新成果，名为AlphaGo Zero的机器系统仅训练3天就战胜了AlphaGo Lee，比分100：0，后者就是战败李世石的那套。经过40天训练后，AlphaGo Zero又以89：11战胜了AlphaGo Master，即横扫柯洁的那套。对此柯洁评论称，对于Alphago的自我进步来讲...人类太多余了。

　　结果表明，具体到不同技术的效果，人工智能在这一领域仍有很多学习的空间。AlphaGo Master使用了很多与AlphaGo Zero相同的开发技术，但它需要首先利用人类的数据进行训练，随后才切换成自我对弈。Alpha Zero的设计理念和系统配置完全和Lee/Master不同，它不依托于人类的先验成果，完全靠自我对弈学习下棋。

　　另外，AlphaGo Zero也比前几代系统更加节能，AlphaGo Lee需要使用几台机器和48个谷歌TPU机器学习加速芯片。其上一代AlphaGo Fan则要用到176个GPU芯片。AlphaGo Zero只需要使用一台配有4个TPU的机器即可。

　　对于这一进步，人类围棋现世界柯洁以及前世界古力分别发表看法，柯洁称：“一个纯净、纯粹自我学习的alphago是强的...对于alphago的自我进步来讲...人类太多余了。”

　　古力也慨叹“20年不抵3天，我们的伤感，人类的进步”。

　　原标题：柯洁回应新版本AlphaGo问世：人类太多余了

上一篇：深度学习的泡沫何时会破？听听专家怎么说

下一篇：辛格：中国正成为无人机行业领头羊之一

我要评论

昵称

匿名

文明上网，理性发言。（您还可以输入200个字符)

表情

所有评论仅代表网友意见，与本站立场无关。

河南信息通信业牵头制造、种植、教育领域省级人工智能行业赋能中心建设
河南省确定了13家河南省人工智能赋能中心，各赋能中心通过整合算力、算法、数据等核心资源，搭建政产学研用协同平台，推进人工智能技术攻关、场景建设、供需匹配。
人工智能信息通信业
2025-05-13 13:56:14
推动“人工智能+物流”发展对智慧城市建设有何意义
今年一季度，在政策的助力下，物流装备领域也是活力满满，从国产冷机实现量产，到新能源货车快速更新，物流装备的绿色化水平不断提升，有效助推物流运行效率的提升和物流成本的下降。
人工智能物流
2025-05-12 10:24:19
智慧城市建设恰逢其时人工智能在安全领域有哪些应用
AI将在未来发挥更大的作用，构建更智能、更安全的世界。企业和政府应积极拥抱AI技术，同时关注其伦理和社会影响，确保AI的发展真正造福人类。
人工智能安全领域
2025-05-11 09:43:13
夯实学校人工智能教育服务教育强国建设
无论是培育人工智能领域的高端人才、激发人工智能环境中广大青少年的创新潜力，还是提升智能时代公民的适应力，都需超越传统的标准化人才培养模式，加强人工智能教育和创新能力培养。
人工智能教育
2025-05-08 17:26:13
推动人工智能发展我国已形成完整产业体系
经过多年持续投资布局，我国人工智能产业体系逐步完善，基础层、模型层及应用层不断升级优化，实现了人工智能、大数据等数据智能技术与实体经济的广泛融合。
人工智能服务平台
2025-05-04 09:58:02
全域人工智能之城建设驶入快车道
市科委、中关村管委会，市经济和信息化局，市发展改革委，市政务和数据局，市卫生健康委，北京经开区管委会领导出席，来自各央国企、研究机构，及京内外近500家人工智能上下游生态企业与会。
人工智能中国智造
2025-04-30 09:49:19

版权与免责声明：

凡本站注明“来源：智能制造网”的所有作品，均为浙江兴旺宝明通网络有限公司-智能制造网合法拥有版权或有权使用的作品，未经本站授权不得转载、摘编或利用其它方式使用上述作品。已经本网授权使用作品的，应在授权范围内使用，并注明“来源：智能制造网”。违反上述声明者，本站将追究其相关法律责任。

本站转载并注明自其它来源（非智能制造网）的作品，目的在于传递更多信息，并不代表本站赞同其观点或和对其真实性负责，不承担此类作品侵权行为的直接责任及连带责任。如其他媒体、平台或个人从本站转载时，必须保留本站注明的作品第一来源，并自负版权等法律责任。如擅自篡改为“稿件来源：智能制造网”，本站将依法追究责任。

鉴于本站稿件来源广泛、数量较多，如涉及作品内容、版权等问题，请与本站联系并提供相关证明材料：联系电话：0571-89719789；邮箱：1271141964@qq.com。