哈萨比斯：AlphaGo是如何研发出来的意味着什么
发表时间：2023年05月27日浏览量：
5月24日消息，棋士峰会转入第二天，在今日举办的人工智能高峰论坛上，DeepMind创始人杰米斯.哈萨比斯（DemisHassabis）公开发表了演说，讲解了AlphaGo的研发过程，以及AlphaGo意味著什么。AlphaGo是DeepMind公司打造出了人工智能系统，DeepMind在2010年于伦敦创办，在2014年重新加入Google。据哈萨比斯讲解，DeepMind参予了谷歌人工智能的“阿波罗计划”，另外还还打造出了研发科学的新方式。
“DeepMind的愿景是研究何为AI，然后再行用智能解决问题所有问题，即我们怎样明确提出有效地的建议去解决问题，我们最后期望创建标准化人工智能。”哈萨比斯说道到。据哈萨比斯透漏，AlphaGo打造出的标准化自学机器有两个特性，一个是“自学”，即非程序预设，可以自律自学完整材料。
另一个是通用性，即同一个系统可以继续执行多种任务。“一系列的算法和系统需要做到系列的任务，这些任务有可能是前所未见的。
”哈萨比斯回应，标准化的强劲人工智能，与现在很弱人工智能不一样，目前很弱人工智能都是预设的，只不过IBM在上世纪90年代设计的国际象棋程序也是预设的预设的人工智能，“它是通过蛮力搜寻，机器被动的拒绝接受这个程序，无法自我自学。”哈萨比斯说道到。DeepMind期望打造出增强自学框架，哈萨比斯称之为，增强自学框架就是让“智能体”深处在一个现实/虚拟世界的环境中，去已完成一个特定的目标。
为了已完成这项任务，智能体可以仔细观察环境，这其中有视觉、听力、触觉等仔细观察方式。在这个之后，在头脑中设置一个点子，然后采取行动，贯彻计划。在动态的仔细观察中就可以行动的。“如果能解决问题这个问题，只不过强劲人工智能就早已构建了，这与人这一智能体观察学习的方式是一样的。
”哈萨比斯回应。哈萨比斯提及了雅达利智能体，这是DeepMind在AlphaGo之前（三年前）研发的AI程序，通过2600测试台，测试百余款八十年代的八位元雅达利游戏。
当时的雅达利智能体意味着输出完整像素（~30），目标是利用深度增强自学，玩游戏好雅达利游戏。AlphaGo目前沦为DeepMind近期的人工智能系统。哈萨比斯称之为，虽然AlphaGo是玩游戏棋士的，但是它也可以做到其他东西。
为什么计算机下围棋十分艰难？这是因为其复杂程度让穷举搜寻都难以解决，这个难题还包括两个方面，一是“不有可能”写评估程序以要求胜败，另一个是搜寻空间过于过可观。在哈萨比斯显然，更加艰难的是棋士不像国际象棋等游戏靠计算出来，而是靠直觉。“棋士中没等级概念，所有棋子都一样，棋士是筑城以防游戏，因此必须殊不知未来。
你在对局的过程中，是棋盘在心中，必需要预测未来。小小一个棋子可动摇全局，踏一发动全身。棋士妙手如不受天启。”哈萨比斯如此说明棋士中的直觉。
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