AlphaGo中脑
作者:辜荃蛀
in stock

如果去年三月,计算机科学之父艾伦·图灵参加了Google DeepMind计划AlphaGo与韩国冠军李赛德之间的比赛,他当然可以说,尽管取得了压倒性的胜利, AlphaGo尚未接近理解Sedol失败后的感受

他有一天能做到吗

目前,AlphaGo的智能一直专注于识别由网格上的黑色和白色小石头组成的形状,而不是人脸上的情感

但是这种类型的软件所面临的挑战程度似乎非常广泛,因为AlphaGo不仅仅依靠速度和内存来浏览存储在其决策树中的数百万个选项

与前几代旨在面对伟大国际大师的软件不同,它配备了受生物大脑所使用的学习方法的启发,其作用在其成功中具有决定性作用

人工智能长期以来一直对自然学习过程感兴趣,以解决识别和分类中的难题

此外,多年来,机器学习(“机器学习”)与理论和实验神经科学之间形成了对话

来自这些不同视野的研究人员专注于强化学习

行为主义者熟知这种机制

它是通过反复试验建立一个背景或先行国家与必须导致一个新国家的行动之间的联系

这是允许实验室老鼠学习通往迷宫中的奶酪的方法

该过程可以通过旨在产生最佳预测的概率算法来建模......

加入
上一篇 :医学:每个人的DNA测试?
下一篇 利益冲突可以“透明”吗?