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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月28日 01:46  浏览次数:190
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出门问问CTO雷欣称,这其中的原因很可能是由于AlphaGo在复杂情况下的判断还是不够客观,碰到没见过的下法(如今天的白78挖)时会犯错误,而且在犯错误的时候不能够及时发现,会接连出低级错误。对人类来说,如果犯了大错误,应该很快就会发现并且纠正,但是机器的反应都是连续的,不能做出及时调整,这也许是AlphaGo的一个致命弱点。


金一南,国防大学战略研究所所长,少将军衔,博士生导师,全国政协委员,全国模范教师,全军优秀教师,全军首届“杰出专业技术人才”获奖者,连续三届国防大学“杰出教授”。主要研究方向:国家安全战略。曾赴美国国防大学和英国皇家军事科学院学习,并代表国防大学赴美军院校讲学。兼任中央党校、国家行政学院、北京大学等多所院校兼职教授,中央人民广播电台《一南军事论坛》主持人,《中国军事科学》特邀编委。


更多强调,这种无招胜有招,并不只是“见招拆招”,而是在时空双重维度上的“终极大招”。之前我们有质疑机器没有“大局观”,在深度学习框架下,机器不仅是有大局观,而是全局观,包含了全部细节的全局。再有,这个全局观不只是棋盘空间上的全局,而是每一步局势的判断以及落子的选择都是指向最终赢棋的概率提升,这是时间维度的全局观。

 
 
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