【今天的人工智慧只是人類的奴隸】
今天參加2016中國IT領袖峰會,關於AlphaGo和人工智慧,分享我的新觀點。
本文來自騰訊科技
騰訊科技訊(樂天)3月27日消息,創新工場董事長李開復今日在IT領袖峯會上表示,今天谷歌AlphaGo再厲害也是人類的奴隸,他厲害的是能複製出1000個奴隸幫人類幹活。
“現在的機器沒絲毫自我認知,沒有感情,沒有喜怒哀樂,做了決定也講不出為什麼。”
李開復說,人工智慧存在60年,這次深度學習所基於的神經網路也存在五六十年,而這個領域是跌宕起伏的,一陣子很熱,然後又一下子沒有很蓬勃的樣子,然後又一陣子很熱。
“作爲從業者,我們是比較樂觀的,這次AlphaGo裏使用的技術是基於特殊的神經網路,過去神經網路,如果機器學習,你給他看很多樣本,告訴它這是什麼,比如給它看貓,它就學會了貓是什麼,給它聽很多聲音就知道ABCD是怎麼念。”
李開復說,AlphaGo看了很多棋譜,在學習過程中從千萬級別的與高手對弈提升到一定的層次。在這個基礎上,它又做了兩個核心,一個是特殊的神經網路,圍棋裏有很多特徵。
AlphaGo下的很多棋路,圍棋高手看不懂,它在挖掘圍棋真理,已經超越了人類,至少跟人類不一樣。
AlphaGo還有自我學習,把高手的棋路學了以後怎麼再上一層樓?就是兩個AlphaGo,A和B下,A贏了照A的路子走,B贏了照B的路子走,進行很多的排列組合。
第三個是強大的運算能力。先跟高手學,再跟自己學,再用非常大的機器運算量不斷地學,而且它有200個CPU,一天24小時學習,所以人類再聰明也不如它勤奮。
李開復認爲,AlphaGo肯定是巨大的成功,因爲它是里程碑的事件,包括他本人在內都認爲機器至少需要五年的時間才能跟人類的圍棋高手交鋒。
因爲推算一下國際象棋是20年前做的10的50多次方,圍棋是10的170多次方,計算的次數大概需要30年。結果AlphaGo的表現超越了大家的想象,所以它讓很多人樂觀地說AlphaGo裏面的技術跟着人學習也好,自我學習也好,也可能用到別的領域。
“我覺得這是它達到的非常巨大的效應,讓我們更多人覺得原來這個速度比我們想象得還要快,所以我們是不是可以用它來做很多其他的領域,比如說幫着律師看,幫着醫生做判斷,判斷股票的走勢,這些都會比我們想象得走得更快,這是很大的成就。”
李開復認爲,今天人工智慧,如果具有三個條件就可以深度進入很多人類過去感覺不太能解決的問題,且提供巨大的商業價值。這3個條件分別是:
1、要有巨大的數據量,最好還能自我迭代,他們有數據就可以學習。
2、要有非常巨大的計算量,谷歌的一大秘密是其技術比全世界任何一個公司都多,他的巨大的計算量又是巨大的優勢。
3、技術講得這麼偉大,實際上要平臺化,網上公開的還是與谷歌相差得相當遠。谷歌投入了15個世界頂尖的深度學習專家,把15個人投進去兩年。這些基本上可以在任何可理解的領域裏達到他的貢獻。
所以人工智慧的推廣還會有一些距離,需要時間來搭建平台。
李開復說,從投資人和創新創業的角度看,一方面對AI的發展特別樂觀,會改變每一個產業,且50%的工作都會被AI取代掉。
前兩年李開復的觀點還是認爲只能在比較小的領域,因爲平臺的形成要時間,不像過去安卓、hadoop有基礎。“我認爲這個技術兩年比較保守,但十年會有特別巨大有顛覆性的基礎。”
谷歌經過做搜索、廣告提煉出了一個大腦,這個大腦用在基因檢測、醫學就會形成新的公司,所以就用這個大腦做比喻,也有做投資、無人駕駛、語音識別都可以用上。谷歌成立的母公司Alphabet就是要做一批能利用這大腦的子公司。
李開復說,國內的科技發展還需要看哪些公司能有數據、計算量和深度學習的科學家打造更多的大腦工程。這對大公司較容易,但是我們也會幫創業公司挑選合適的領域來做。
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請問10的小數點平方要怎麼算呢?
例如:10的5.5次方
10的2.5次方
我卡住了....
麻煩大家了
謝謝
--
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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Math/M.1404407508.A.234.html
不過我剛看了一下例題會出現不是點5的
例如:10^9.3
請問這要怎麼算呢?
※ 編輯: jacky9183 (118.170.125.162), 07/04/2014 01:19:10
※ 編輯: jacky9183 (118.170.125.162), 07/04/2014 01:27:20
我遇到的精確題型是:
10 x log(10^9.5+10^9.3)
10 x log(5/30 x 10^6.5 + 10/30 x 10^7.5 + 15/30 x 10^8.5)
這樣的題目...
我覺得好複雜喔...
※ 編輯: jacky9183 (118.170.156.242), 07/04/2014 18:58:49
因為考試說禁止用計算機
也都沒提供對數表
想破頭都不知道應該怎麼解才對
謝謝L大
我來好好研究一下~
※ 編輯: jacky9183 (118.170.156.242), 07/05/2014 01:33:40
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