人工智能没啥厉害的,他代替不了你女朋友?

人工智能没啥厉害的,他代替不了你女朋友?

首页休闲益智连线矩阵更新时间:2024-08-03

是输是赢

尚未可知

恩,这两天,万众瞩目的柯洁和 AlphaGo 的围棋大战终于是打响了,其实昨天差评君也去了现场。

(现场气氛还挺紧张的)

比赛日程是,柯洁和AlphaGo在 23 号、 25 号和 27 号各比一场,中间 26 号的时候还有其他人跟 AlphaGo 的对战。

(隔天比一场,看来下一场还是很辛苦的。。。)

这次对战的 AlphaGo 已经是经过升级的 2.0 版本,也就是说,比之前对战李世石的时候还要厉害,柯洁赛前好像也是有点感慨,赛前发了一大段话:

柯洁的微博

不过可惜的是,第一场比赛的结果还是柯洁以四分之一子输给了AlphaGo:

差评君也不知道剩下的两场会结果如何,不过用李开复的话:

“人机对战基本没有悬念了,据闻AlphaGo近期即将来华和柯洁对战,其实已经不再具有科学意义了。以后我们应该更关注商业领域的人工智能,在金融、医疗、教育等领域产生商业价值,让世界变得更美好。”

反正输赢都已经不重要了~

不过近年来 AlphaGo 的一系列事件把人工智能这个词一下子推到了风尖浪口。。。

而且至今 AlphaGo 挑战人类棋手还未尝败局,人工智能下围棋已经这么厉害了?

实际上,人工智能不单单只是下围棋厉害,很久以前一台超级计算机 “ 深蓝 ” 就已经制霸了国际象棋的领域。

还有最近国内德州扑克的人机大战,“ 冷扑大师 ” 对战 “ 龙之队 ”,结果又是AI胜利。。。

难道人类真的会被人工智能取代吗?

于是 “ 人工智能威胁论 ” 就这么出现了。。。

(机器人和你抢工作~)

差评君觉得,这话说的可能有点太夸张了。

这样的说法有点妖魔化或者神化人工智能了,其实人工智能早就在我们生活中随处可见了,只不过这个概念在近几年因为神经网络、机器学习这些新的领域的崛起被炒火了~

为什么这么说呢,因为实现人工智能的方式不只一种,不仅仅用了神经网络的才叫人工智能,只用一些工程学方法编程实现的也是人工智能。。。

举个通俗点的栗子,相信不少差友会玩游戏,在游戏过程中免不了会遭遇到一些怪物,你打怪物怪物就会打你,这其实就是一种人工智能的实现了(换个熟悉点的叫法:游戏 AI)~

再说个稍微复杂点的,暴雪爸爸的魔兽争霸这类的游戏:

(玩过这个的大概都到了结婚年龄了?)

可以玩家和电脑对战,对面的电脑可以操作部队像真的对手一样和你对打,这也是一种人工智能。。。

没错, AI 在游戏里面早就被大范围的应用了。

单说这一类的 AI 呢,实际上已经在我们生活中有很多应用了,比如自动化生产的流水线,当然还有前面提到的游戏领域,甚至现在不少的股票类新闻,都是直接由人工智能生成的。。。

所以事实上人工智能早就替代了很多人类工作了,但差评君也没看到多少人觉得自己会因此找不到工作~

之前很火的小黄人分拣

(其实也还是需要有分拣员的帮忙)

而用了神经网络的人工智能呢,就很厉害了。。。

深度神经网络

现在炒的很火的说什么人工智能的其实基本上指的都是这一类。

而且其实现在机器学习在我们生活中已经很很多应用了,前几天差评君讲I/O大会的时候就提到过(详细的介绍可以看之前的文章,传送门), 谷歌已经把 AI 融入到了他自己家大量的产品中去了,比如语音助手:

(现场的演示各种惊艳!)

再比如谷歌还利用 AI 扫描大量的 APP 来保证用户的安全:

Google Play Protect

(也是在今年的 I/O 大会上出现的)

但是实际上,差评君觉得还是有不少是没有办法取代的,不管怎么说,总得有个程序员吧(开个玩笑)~

后者到底最终能牛逼到什么程度,说实话还挺难说 ,并不知道以后可以发展到什么程度,说不定哪天就真的能模拟人脑的结构了,这差评君也说不准,毕竟现在科技的发展实在太快了。。。

但是就短时间来说,AI 也没有大家想的那么可怕。

比如 AlphaGo ,虽然都快被称为围棋之神了,它也只是能下围棋而已,它不能和你聊天不能和你打扑克,甚至都不能和你下五子棋。。。

为什么呢,因为 AlphaGo 神经网络本身就只是针对围棋的,换个别的事情这网络就没用了。

换句话说,对于不同的目标,总是要有不同的神经网络(种类、结构)与之对应。。。

比如图像识别的时候,工程师们一般会用卷积神经网络(CNN,Convolutional Neural Networks)。

但是语音识别的时候,更加适合用一种叫做深度神经网络(DNN,Deep Neural Networks)的种类。。。

当然,除此之外还有叫递归神经网络( RNN ,Recurrent Neural Network)的。

所以讲了半天神经网络到底是个什么东西呢,差评君给大家简单展开讲讲~

这是一个神经元:

这个大概生物课本上差友们都见过,然后我们把它简单分成了俩部分:神经核和突触。

神经元细胞运作的过程一个电信号从某个地方传过来,再经过神经核的反应之后,又传了出去。。。

恩其实有点像编程上说的 “ 函数 ” 。

抽象出来的单个神经元

(左边是输入的电信号,右边输出的电信号)

然后把他们摆成一排,就变成了一个 “层 ”:

每个层的输出可以变成别的层的输入(就像是突触搭在了别的神经元上的感觉)

于是把好多层接起来,就能变成一个网络:

我们把每个神经元简单地画成一个圈:

对,这就是你们在各大网站经常能看到的样子了~

我们怎么用数据去描述这样的网络结构呢?答案是用矩阵(Matrix)。

前一层的第 N 个神经元和后一层第M个神经元之间的连线可以用矩阵上的第N行第M列的数字来表示(比如 0 就是不连接)~

听说过领接矩阵么?

然后训练网络的时候就是不断地去计算、修正这些矩阵。

当然,这其中不可避免的涉及了大量的矩阵乘法和转置的计算(矩阵的规模还可能很大)。

2x2的矩阵就已经很麻烦了

而各位差友们再想象下,我们人脑有 860 亿个神经元,要是真的去模拟大脑的规模,那计算量简直是无法想象的。。。

所以现在大家能见到的神经网络,基本都是针对一些特定场景的简单的网络,和人脑当然是没法比的~

差评君觉得至少短期内AI是不会彻底取代人类的,虽然不知道以后会怎么样。。。

于是问题来了:差友们,你们觉得有哪些工作是不能被人工智能取代的?

“ 所以,能代替女朋友吗? ”

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