狗狗黑箱训练,狗狗黑箱训练图片
cysgjj时间2024-07-06 15:51:07分类狗狗训练浏览34
大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于狗狗黑箱训练的问题，于是小编就整理了1个相关介绍狗狗黑箱训练的解答，让我们一起看看吧。
阿尔法元自学成才，以100比0完爆阿尔法狗，你怎么看？
不久前人工智能阿尔法狗在围棋上战胜柯洁，如今阿尔法元以100：0战胜阿尔法狗。这个世界开始进入我看不懂的时代。
阿尔法狗学习了很多优秀棋谱，所以能在短时间内赶上并战胜人类；而阿尔法元没有学习人类的任何棋谱，只是输入了围棋的基本规则。从一开始贪心吃子，到后来权衡利弊登上神坛，阿尔法元的进化一共用了……四十天。
所有根据已知条件推测的未来都是没有意义的，因为但凡人类能够想到的意外都一定会尽力去避免，所以未来一定会朝着大家最想不到的方向发展。
还是说，真正的未来还在无人注意的角落悄悄发酵，和人工智能并无关系？
其实我想到了教育，有很多教育理论，是被人嘲笑的，尤其是被一线教师嘲笑。其中当然有部分理论的确深井冰，但还有一些，是非常具有前瞻性的。
大学的时候读过一些国外的教育论著，对于西方发达国家对教育和学习论的探索非常佩服。现在中国很多发达城市也走在了前面。
小城市的人还在满足于“如果全国一张试卷，那我们肯定都是清华北大，北京上海被完爆”。然而，残酷的事实是，全国永远不可能真正意义上地统一标准录取，并且，即使你进了清华北大，以这样的见识和气度，也是没什么用的。
为什么现在网络上和民间忽然又“应试教育”思想回潮，开始对“素质教育”大加批判？
因为对这个世界上走在最前列的那一批人来说，学校教育和高考录取，已经不是最重要的路了。
阿尔法狗对阵柯洁、李世乭的新闻似乎才过去没多久，近来《Nature》杂志又刊发出了爆炸性的新消息：AlphaGo Zero从空白状态学起，在无任何人类输入的条件下，它能够迅速自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”，换句话说这个新版本的阿尔法元可以用自我学习而非监督学习的方式实现对弈能力的迅速成长。难道说人工智能很快就要打破自主性学习的天花板了吗？如果说以前的阿尔法狗是需要输入世界棋手的棋谱，一招一招的学习输入的话，那么现今的阿尔法元则是通过自己的试错摸索无中生有，并且在没有输入外部棋谱数据的情况下。听起来很厉害的样子，实际上这牵扯到一个教育学上的经典理论，即白板理论，什么是白板理论呢？我们不妨举一个例子吧，新出生的婴儿是一片空白的，他能学习是因为后天的经验的塑造，也就是说我们所有的知识都是建立在经验之上，知识归根到底源于经验。但实际上婴儿们出生下来时并不是空白的大脑，他们有人类亿万年来进化而来的一些原始的本能，比如哭泣呼喊、寻求保护、喜欢热的食物等等。但是阿尔法元厉害之处就在于它真的能实现从无到有的全过程，因为机器天生在没有外部输入的情况下，那可真的是白板一块了。阿尔法元是怎么下棋的呢？简单来说就是它要通过和自己的对弈来现学现用，这不同于阿尔法狗的早有基础。用形象的话来说，阿尔法狗是厉害的新人，站在巨人的肩膀上；那阿尔法元就只是入门级的菜鸟，需要在短时间内晋级为***级别的选手。阿尔法元在极短时间内居然能以100:0击败它的前辈，这其中暗含了巨大的可能。在未来的深度学习中，它的迭代速度会越来越快，掌握更多复杂的技能和判断力。最有意思的是它的自我学习的能力远远超出常人的预料，自我总结和自我塑造的执行力也让它的前辈都赧颜。从人工智能的发展来看，阿尔法元的问世或许开启了一个新阶段，虽然还有一些科学家对新版本的阿尔法元的战绩表示质疑，但打破白板理论的阿尔法元已经给人类带来了太多惊喜，未来它还能学习进化到何种程度，还有待于科学家和工程师们的努力探索和不懈完善。附：阿尔法元(Alphago Zero)学习进程1、初入棋坛，围棋幼童2、菜鸟阶段3、打赢了 AlphaGo Lee（当初击败李世石的 AlphaGo 版本），战绩喜人参考资料：1、（Google AlphaGo Zero taught itself to become the best Go）2、（AlphaGo Zero: Learning from scratch - igeek***agz***）3、AlphaGoZero创造者:星际争霸2比围棋更有难度
应该说这是一个有启迪意义的重大成就。学术上的意义大家不感兴趣，我用一句话概括：
AlphaGo Zero的方法简单粗暴，或者说非常“干净”，除了围棋规则外，不使用任何先验知识（如定式、征子、打劫中的处理方案等），从什么也不懂开始左右手对弈，3天超过AlphaGo Lee（战胜李世石的版本），21天超过AlphaGo Master（60比0战胜人类顶级高手的版本），40天内达到AlphaGo Zero，对Master版本有89%的胜率，期间水平几乎一直在稳定上升，不存在陷入极小值的情况。
那么它到底提供了什么样的启迪呢？
AlphaGo Lee的水平可以说已经超过了所有人类的水平。后者是200年来所有棋手的不懈探索的心血结晶，然而，对电脑来说，发现与超过这些，仅仅耗费了3天的时间。
AlphaGo Master对AlphaGo Lee有100%的胜率，按其训练时间换算，这原本将是人类1200年后的围棋认知水平。AlphaGo Zero对AlphaGo Master又有89%的胜率，训练40天，相当于人类探索2500年后的水平。
有意思的是，在不断的训练中，电脑自行发现各种人类历史上使用过的定式，在对局中频繁地使用它们。然后又发现了更好的定式，抛弃以前的，对局中见到老定式的几率迅速减少。这就像是播放了一遍人类围棋史，然后又播放原本人类围棋的未来。
想象一下，如果在其它领域，人工智能能够像自己训练围棋一样，训练这些领域的掌握程度，那么同样在短短数天，就可以超越人类千年的研究积累。人类所有的经验对人工智能来说，都是废纸。
为自身经验所限，陷入局部最小值，走不出去，无法达到更高境界的，是渺小而愚蠢的人类，而不是将来的人工智能。
你还能回忆起阿尔法狗轻松击败人类顶尖棋手柯洁的新闻，是什么时候出的吗？
公历2017年5月27日。时隔不到5个月，公历2017年10月19日，我们又听到这样的新闻：AlphaGo（阿尔法狗）的研发团队，谷歌旗下的DeepMind又推出了新一代的AlphaGo Zero（阿尔法元）。和狗相比，元根本懒得去学习几千几万盘人类的棋局，只要掌握了围棋规则，它可以自己和自己对垒，40天后，它以100:0的成绩击败了狗。对此，柯洁表示——这样的新闻，会让你觉得惊喜，惊奇，还是惊恐？
未来来得真快，比想象中快
公历2014年12月6日，TEDx Talks来了一位叫做Jeremy Howard的人工智能学者，他在演讲中给出了这样一张后来广为流传的图表：公历2014年12月6日，Jeremy说，人类处在一个比电脑高一点点的位置，但是可以看到，电脑智能将以其高速发展，在短时间内超过人类。不到3年时间，我们已经亲眼见到电脑在很多方面对人类的绝对碾压。有一种观点说，地球演化与人类的生产力发展都遵循着一个拐点原则，意思是在拐点来临之前，会有一个漫长的准备时间，但只要到了那个拐点，发展速度就会加快成千上万倍。就好像那个广为人知的比喻——如果将地球的46亿年生命浓缩为一年，那么人类将在12月30日5时诞生，而进入青铜时代的时间和蒸汽机出现的时间则分别为23时59分15.16秒和23时59分58.03秒。现在人工智能来了，人类迎来了第23时59分59秒的拐点。这两天大家都在讨论，人工智能这么不给人类智慧面子，以后大家要怎么办。有各种猜测、吐槽与期待：围棋是一种规则非常简单，但浓缩着人类思维模式的游戏，阿尔法兄弟基本上算是攻克了这个数学问题了。接下来它们的任务应该是进军应用领域，科技、医疗、教育、军工......各行各业都需要这样聪明且从不知疲累的劳动力。那作为劳动力的我们人类怎么办？应该去做什么样的工作？创新工场李开复在今年5月的一次知乎Live活动中分享道，现在人工智能从业者得出了一个大概的结论——不易被人工智能取代的，应该是富有创造力的，规则复杂的，不含大量重复性劳动的工作。而将要被取代的，将是这些职业——- 第一波
- 3-5年内取代：
- 第二波
- 5-10年内取代：
- 运输、物流、会计、助理、普通记者、风控师、***分析、翻译、保安、分析师、理财师
- 第三波
- 10-15年内取代：
- 司机、送货员、修理工人、普通工程师、放射科医生
而不被取代的工作，都需要人们或多或少地懂一些人工智能相关的知识技术，并且还得具有人工智能难以做到的，专属于人类的洞察力与创造力。处于金字塔尖端的职业则必须具有全面掌控机器的本事。
AI已来，少儿编程时代已来
对于人工智能这一时代趋势，国家也不可谓不重视。
来看看***院印发了《新一代人工智能发展规划》，便可洞悉国家未来的建设方向——2020年，人工智能总体技术和应用与世界先进水平同步，人工智能产业成为新的重要经济增长点，人工智能技术应用成为改善民生的新途径；要达到国家想建设的未来人工智能强国，规划中明确提出——
2025年，人工智能基础理论实现重大突破，部分技术与应用达到世界领先水平，人工智能成为我国产业升级和经济转型的主要动力，智能社会建设取得积极进展；
2030年，人工智能理论、技术与应用总体达到世界领先水平，成为世界主要人工智能创新中心。
“实施全民智能教育项目，在中小学阶段设置人工智能相关课程，逐步推广编程教育，鼓励社会力量参与寓教于乐的编程教学软件、游戏的开发和推广。”这是国家第一次将人工智能的发展上升到战略高度，也是国家第一次在规划中明确提到扶持编程教育。来看教育界的热烈响应：
2017年，浙江省将信息技术加入高考科目，其分值占比与传统选考科目一致，为100分。在实际考试中，其被选率仅次于物理和化学，排名第三；
17所985高校给出科技特长生加分条件，211高校紧随其后；
柯洁说“对于AlphaGo来说，人类太多余了”，这样的观点未免太悲观。国家、地方、教师、家长......大家都开始行动起来了。那么二十年后的孩子们，就再也不会这么悲观，因为他们在很小的年纪就会学到如何去驯服人工智能。他们在10来岁的年纪，就可以接触到人工智能前沿科技，学习它背后的原理，为未来的工作生活做好从容的准备。这就是全民推动编程学习的意义所在。
清华附中、人大附中、上外附中等600多所全国一流中学相继开设了编程教育相关课程。在各线城市，开课的公立中小学数量都正呈指数级增长。
到此，以上就是小编对于狗狗黑箱训练的问题就介绍到这了，希望介绍关于狗狗黑箱训练的1点解答对大家有用。
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