可玩性可谓人工智能阿波罗计划的棋士挑战，最后还是被一只机器狗获得了胜利。它的可怕法宝就是仿效人类的深度自学工作原理。
机器究竟是怎样像人类一样自学的？有一天它无所不能，人类的未来又将怎样？笔者专访了国内专家展开理解。 阿法狗原理是深度自学 AlphaGo（阿法狗）由坐落于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司研发。
它的主要工作原理是深度自学。 面临任何棋类，一种直观又懒散的思路是暴力列出所有能输掉的方案，这些方案不会构成一个树形地图。然而，在规定时间内想让计算机利用这种方法战胜人类下围棋，并不更容易做，因为棋士的可能性过于多。
有一种众说纷纭是，棋士的可能性数量要比可观测到的宇宙中原子的总数还要非常少。同时，棋士的规律十分错综复杂，在或许上落子自由选择依赖的是经验累积而构成的直觉。因此，棋士挑战称为人工智能的阿波罗计划。这一次，研究者们再一拿走了终极武器深度自学，让机器仿效人类高端棋手的对局方式，机器可以通过自学人类击败人类。
北京邮电大学教授、中国人工智能学会理事刘知青在拒绝接受北京晨报记者专访时说，阿法狗通过神经网络自学所有高水平棋士棋谱，大约是历史上有的20万个左右职业棋谱，从而取得了在盘面上如何落子的直觉。假设我们看完很多猫，再行看图片的时候，就是通过第一直觉辨别图片上否有猫，这种直觉并不是天生而来的，而是通过自学取得的。
刘知青说道。 那么，阿法狗取得胜利的杀手锏知道就是直觉和第六感？针对这样的疑惑，刘知青说道，它取得的这种直觉又和人类有所不同，背后有扎实的数学模型，计算机做到了大量的计算出来，在大量悬念中寻找一个胜率，这和人脑的直觉不完全相同，是数学、科学的反映，人类是不有可能超过的。
射击医疗领域能辨识癌细胞 刘知青说道，类似于的深度自学是在近几年经常出现的，一些国内外公司、科研院所也在做到，但谷歌现在做到的这个毫无疑问是效果最差。目前，这项科技也有了一些应用于，最简单的例子就是通过深度自学辨识猫。
通过这项辨识检验，早已衍生出有了更好具备实际意义的应用于，比如辨识某一个图片中否有癌细胞，某一个铁路沿线上的轨道否不存在磨损，甚至军事登陆作战中，对方的视线中否有坦克，都可以通过深度自学构建。谷歌的自动驾驶，其中很最重要的就是辨识道路、交通信号灯、路标等，这都是通过深度自学取得。 谷歌也回应坚信，自己未来必将有一天需要利用人工智能技术解决问题许多现实生活中的问题，比如创建简单的气候变化模型以及传染性疾病分析等。
阿法狗与棋士冠军李世石在2020-03-29 展开的第四局血战中，李世石第78手被赞为神之一手。从这讨之后，阿法狗的程序疑为经常出现了BUG，它此后连出有数招臭棋，赢了这一局。赛后，大家关心，阿法狗将来不会向医疗领域发展，这种BUG否也不会经常出现？DeepMind创始人哈萨比斯回应，阿法狗是初级程序，不是Ultra，所以就要想到有何缺失，期望李世石能协助寻找缺点，以更进一步完备。
目前阿法狗还只是个程序，仍未转入医疗领域，还不会展开更加严苛的测试。 有了深度自学，未来的智能时代不会是怎样？刘知青说道，将来有很多东西，人是可以被替代的，驾驶员飞机、汽车，操作者机床，翻译成等。
但创造力是人独特的智慧特征。在这方面，未来机器否需要打破人类，目前还是学术界的不得而知。
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