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2026-02-23
策略对决场：挑战全球魔力宝贝高手的实力之战
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于策略对决场：挑战全球魔力宝贝高手的实力之战的问题，于是小编就整理了1个相关介绍策略对决场：挑战全球魔力宝贝高手的实力之战的解答，让我们一起看看吧。
如何看待AlphaGo Zero通过完全自学100-0完爆AlphaGo？
悟空问答的网友大家好。AlphaGo Zero取得的进展是重大的，它已经将人工智能做到了极致。
此前，AlphaGo通过深层神经网络进行决策，并使用人类专家下棋的数据进行监督学习，同时也通过自我对弈进行强化学习。但是现在，他“无师自通”，仅用3天时间就达到了击败李世石的AlphaGo Lee的水平，21天达到了之前击败柯洁的AlphaGo Master的水平。
在3天内，也就是AlphaGo Zero在击败此前版本的AlphaGo之前，曾进行过490万次自我对弈练习。 相比之下，此前版本的AlphaGo Lee的训练时间长达数月之久。AlphaGo Zero不仅发现了人类数千年来已有的许多围棋策略，还设计了人类玩家以前未知的的策略。
AlphaGo Zero验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域，人工智能也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。
虽然谷歌DeepMind已经把人工智能做到了极致。但是即使是最新版本的AlphaGo，也仍然是基于强化学习，它的先进之处是过去需要人类给他喂数据，做大量训练，现在不用了，机器自己就能基于经验做决策，这是一大进步。下一步就是要发展纯的自学习了。
另一方面，AlphaGo的研发团队已经开始把精力投入到其它重大挑战中，研发出更为高级的通用算法，帮助科学家们解决最复杂的问题，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。DeepMind称，如果人工智能能够在上述领域发现新的知识和策略，那在这些领域的突破将十分可观。
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如何看待？必须得说，这是人工智能发展历史上的重要里程碑，更是给了我们许许多多的启示。
阿尔法狗的胜利，打破了人类在棋类游戏中的最后一个堡垒，把穷举法不可能解决的围棋问题用很有“智慧”感觉的深度学习的方法解决了。神经网络深度学习算是一个降维的方法，将围棋穷举法中涉及到的计算维度下降到我们目前的计算机可以运算的水平。而阿尔法狗在训练过程中，是学习过许许多多的人类的棋谱的，可以说是集人类几千年智慧于一身，在这个前提下，将人类最好的棋手战胜自然是自然而然的事情了。
而阿尔法元的胜利，则是在完全没有受到人类棋谱影响的前提下发生的。它在围棋规则框架内，反复地与自己下棋，不断自我训练。最初的一小段时间，它下棋完全没有套路。也就是说，它在起步阶段比它的大哥阿尔法狗要差很多。但是接下来，它在没有人类棋谱的辅助下，进步神速，只用了70个小时，就达到并超越了人类顶尖水平。
阿尔法元给我们的启发远不止机器学习方面。它让人类不免思考，我们目前的很多“常识”，做事的方法逻辑，真的是对的吗？我们不是机器，一代代人不过几十年的寿命，没有足够的时间试错，只能站在前人的肩膀上小心翼翼地向前走。而这个过程中，前人总结出的很多经验就会被我们视若瑰宝。
很正常，既然AlphaGo的第二代已经可以自己每天对局一万局左右，从而远超第一代AlphaGo。那么，意味着随着学习能力的不断提高，AlphaGo Zero必然会达到完全自学100-0完爆AlphaGo的程度。其实，人类越发展AI，也越能了解人类自身的思维能力，其实没那么神秘！比如以前说电脑想识别远处来的一辆汽车，必须测量车的速度，长宽高等参数来进行识别！而人类却通过模糊的感觉就可以判定！其实人类也是通过车的声音等来确定的！随着传感器技术、卫星、物联网、互联网、大数据等技术的发展，AI获取的信息远超人类、处理信息的能力由于先天的优势更是远超人类，因而决策能力也远超人类就一点儿也不奇怪了！
到此，以上就是小编对于策略对决场：挑战全球魔力宝贝高手的实力之战的问题就介绍到这了，希望介绍关于策略对决场：挑战全球魔力宝贝高手的实力之战的1点解答对大家有用。
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