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于凤辉:大胜星际2职业选手再次证明AI发展潜力 鳄鱼肉价格

来源:贵峰金融网 作者:佚名 浏览量:186
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作者:华中科技大学兼职教授、知名财经评论员于峰辉。

我刚刚听到中国媒体一些令人震惊的谈话,2019年是人工智能大崩溃的一年。如果是中国,我有点相信。什么是崩溃?也就是在巨大的投资泡沫之后,泡沫消失之后,就叫做崩盘。前提是投机炒作是认真的,而不是一心一意做真正的投资。因此,AI崩盘在中国极有可能发生。在中国,不光是人工智能,所有创新科技项目都有炒作。在中国担心2019年AI崩溃的同时,又一次在美国听到了AI实验的重大突破。DeepMind开发的人工智能新程序AlphaStar在24日晚美国《星际争霸2》人机大战直播节目中,轻松击败MaNa,在2018年WCS巡回赛中排名第13,神族最强十位选手之一时间。事实上,AlphaStar以10-1的战绩彻底击败了人类职业高手。不仅是MaNa被打败了,还有另一位高手TLO被打败了。

《星际争霸2》人工智能的进步速度远超外界此前的预期。毕竟,星际争霸2比下围棋难多了。

在围棋的世界里,动作空间只有361种,而星际争霸2大约有1026种。

与围棋不同,星际玩家面临着不完全信息的博弈。"战争迷雾"意味着玩家的计划、决策和行动需要一段时间才能看到结果。

对于AI来说,这类游戏比国际象棋、围棋等棋类游戏难度更大,不仅因为没有最优策略,还因为人工智能无法通过观察前一棋子的运动来计算的国际象棋。移动必须实时进行。

今天,AI仍在努力应对《星际争霸2》的复杂性,很少有系统能与职业玩家的技能相匹敌。

不过,AlphaStar和普通的AI不同。它使用的深度神经网络是通过监督学习和强化学习直接从原始游戏数据中训练出来的。换句话说,它成长的每一步都是一场完整的游戏。

这意味着AI需要学习长期战略规划能力。

对于一个不懂技术的人,我隐约觉得AlphaStar与首次与韩国国际象棋选手李世石交手的AlphaGo的不同之处在于,AlphaGo使用大数据、云计算和历史数据来计算对阵李世石的棋步。正如一位韩国高手赛后高呼受骗:数十名甚至数百名棋手正在与李世石对战。

与AlphaStar不同的是,它不仅使用大数据和云计算,而且主要通过监督学习和强化学习使用深度神经网络。掌握了技能后,就开始玩了。在战斗中学习和提高。这个好很多。

这是继AlphaGo在围棋界战无不胜之后,人工智能进入了游戏和电竞行业。这标志着人工智能继续向深度迈进。

在AlphaGo击败中国棋手柯洁之后,柯洁也有同感。MaNa赛后表示,我从AI身上学到了很多。TLO的说法与李世石输给AlphaGo后的说法非常相似。他说:相信我,很难与AlphaStar竞争。不像是和人打架,感觉像是不知所措。他还说,每场比赛都是完全不同的。

围棋和游戏是两个需要深挖大脑的领域,才是真正的人工智能。在这两个领域取得突破后,人工智能在金融市场分析判断等经济生产力领域的应用还会远吗?

人工智能是未来几年最重要的技术创新领域,毫无疑问是能够实现突破、市场前景最大的行业。崩溃的可能是中国,世界人工智能一定会一路前进!

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