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从开发者所设定的自学习模式层面来看,其结果众所周知就是从传统的不可变量程序向可变量程序进行了转换,让程序不再局限于固定的程序,多了可变化的可能。而传统计算机尽管在一些运算能力方面早已远超人类,但与人类之间有个非常重要的区别就是对事物的逻辑思考与判断能力。可以说在计算机出现的很长一段时间内,围绕着摩尔定律都是在计算能力这一垂直能力维度上进行拓展,而谷歌AlphaGO超越了传统计算机计算能力这一边界,参考人类的神经网络模式进行设计,希望以此来构建类人的可思考能力。但它的边界取决于人类对于大脑神经网络模式的探索,以及开发者对于这些问题的认知与思考。余凯博士,?曾经创办中国第一家基于深度学习的人工智能研发机构?-?百度IDL,如今已经是创业公司地平线机器人技术(Horizon?Robotics)的创始人兼CEO。他曾经领导团队开发深度学习算法用于百度的语音,图像,搜索,广告,创建并领导了百度自动驾驶项目。?他指出,过去几年深度学习在语音识别和图像识别取得了惊人的成功,目前在今后的几年,深度学习的下一波突破将集中在三个方面:1.?决策控制算法,?2.?自然语言理解,3.?深度神经网络芯片;最近谷歌DeepMind团队开发的围棋算法AlphaGo,?就是在决策控制方面的突破。AlphaGo采用的是基于增强学习(reinforcement?learning)的深度神经网络算法来学习评估棋局(通过学习一个深度神经网络的value?function)和做出最优决策(通过学习一个深度神经网络的policy?function)。?AlphaGo除了学习人类棋手的历史棋局数据,惊人之处在于的通过Monte?Carlo?Tree?Search让计算机互为对手,从而在不需要学习人类棋手的情况下,机器也能不断提升自身的水平。余凯进一步指出,他相信深度增强学习将改变不仅仅是围棋,还会改变其他需要决策控制的领域,比如自动驾驶,因为自动驾驶面临的问题和下棋在本质都是是博弈问题。

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