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本文作者: AI慕課學(xué)院 | 2017-05-27 18:41 |
在126手,柯潔甚至趴在桌子上休息了一下。在深呼吸之后再次拿起了棋子,開始向棋局中最后一塊空著的中腹發(fā)起進(jìn)攻。
但是由于之前差距實(shí)在太大,柯潔在209手選擇了投降。
以上文字摘自雷鋒網(wǎng)對柯潔戰(zhàn)敗AlphaGo后的報(bào)道,心疼續(xù)3秒。
這位人類最優(yōu)秀的棋手最終沒能在最后一局反轉(zhuǎn)令人惋惜,盡管很多人一開始就預(yù)知了這樣的結(jié)局。而從另一個(gè)角度,機(jī)器能在學(xué)習(xí)短短數(shù)周之后打敗一個(gè)學(xué)棋20多年的頂尖選手,人工智能的強(qiáng)大令人驚嘆。
微軟亞洲研究院資深研究員、KDD China秘書長鄭宇博士說:
從專業(yè)的角度來講,AlphaGo用深度學(xué)習(xí)去逼近了一個(gè)價(jià)值判斷函數(shù),然后再跟蒙特卡洛搜索樹結(jié)合的方法。這個(gè)近似解比目前人類的價(jià)值判斷(可能)接近或者要略強(qiáng)一些,加上機(jī)器不知疲倦的搜索效率和無情感波動,綜合來看走在了人的前面。
當(dāng)然深度學(xué)習(xí)的作用不僅僅是下棋那么簡單,AlphaGo的勝利也只是冰山一角罷了。為了讓更多的門外漢(比如小編我)了解深度學(xué)習(xí),聚集一批深度學(xué)習(xí)愛好者一起監(jiān)督學(xué)習(xí)互助成長,雷鋒網(wǎng)得力伙伴AI慕課學(xué)院近期邀請了fastai中文社區(qū)最活躍的四位貢獻(xiàn)者,授課分享。
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