2016圍棋人機大戰(zhàn)的計算能力怎么樣
2016圍棋人機大戰(zhàn)的計算能力怎么樣
2016圍棋人機大戰(zhàn)——谷歌圍棋程序AlphaGo對決韓國李世石第一場比賽目前正在緊張進(jìn)行，面對9段高手李世石，AlphaGo已經(jīng)具備了“分庭抗禮”的能力。下面和學(xué)習(xí)啦小編一起來了解2016圍棋人機大戰(zhàn)吧，歡迎來閱讀。
2016圍棋人機大戰(zhàn)
近日，阿里云在2016年會上公開展示實時語音識別技術(shù)，并現(xiàn)場挑戰(zhàn)世界速記大賽亞軍得主。據(jù)現(xiàn)場最終評測，機器人在準(zhǔn)確率上以0.67%的微弱優(yōu)勢戰(zhàn)勝第50屆國際速聯(lián)速記大賽全球速記亞軍姜毅。
阿里云年會現(xiàn)場，圖中左邊屏幕顯示的是語音識別，右邊屏幕顯示的是人工速記
從現(xiàn)場效果看，人工智能的穩(wěn)定性和并發(fā)計算能力是其優(yōu)勢。人類的體力是有極限的，尤其是在高強度壓力下，工作時間越長出錯概率越大，而機器則能自始至終保持同一水平。這一點在AlphaGo和李世石的圍棋比賽終中也反復(fù)得到驗證，在比賽中、后局機器的穩(wěn)定計算能力遠(yuǎn)超人類。
此外，人工智能的并發(fā)能力也非人工所能及。在發(fā)現(xiàn)錯別字后，機器可以瞬間修改所有錯誤，人工速記則需要在演講人短暫間歇的時刻返回修改，明顯表現(xiàn)得慌亂。
阿里云iDST 語音組總監(jiān)鄢志杰表示，雖然已經(jīng)在接近世界一流的“速記師”的路上，但人工智能還有很長一段路要走。“在噪聲、口音以及對未見到過的數(shù)據(jù)的適應(yīng)性上，人類顯然更勝一籌。”
速記師姜毅則評價，雖然和人工智能比賽壓力很大，但“機器還是缺了一點點智慧”，并表示非常愿意收下這個“機器徒弟”，教會它更多的速記訣竅。
“看起來是機器挑戰(zhàn)人類，其實是人類在挑戰(zhàn)自己。”姜毅強調(diào)，“人工智能背后凝結(jié)的科學(xué)家智慧是人類的驕傲。”
第50屆國際速聯(lián)速記大賽于2015年在匈牙利布達(dá)佩斯舉辦，姜毅作為中國代表隊的九名選手之一，在文本看打速記比賽項目中以大約300字/分鐘的速度獲世界亞軍。
姜毅在會議現(xiàn)場和看不見的機器人PK
2016圍棋人機大戰(zhàn) 核心算法+GPU計算
所謂語音識別技術(shù)，就是把語音轉(zhuǎn)換成文本，也稱為自動語音識別。語音識別是人工智能領(lǐng)域極為重要的前沿技術(shù)。在美國政府關(guān)于限制發(fā)放簽證的“Technology Alert List”中，語音識別赫然在列，與核武器、火箭技術(shù)等同在“黑名單”之中。
隨著自然人機交互需求的擴大，個人智能助理漸漸成了各大巨頭爭奪的下一個入口，蘋果Siri等是個人智能助理類典型應(yīng)用。而語音識別則是人機交互的第一步。
據(jù)介紹，此次“人機大戰(zhàn)”的語音識別算法主要基于BLSTM(雙向長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))，這種算法對單位時間內(nèi)的計算量要求很高，因此阿里云采用了帶GPU加速的新一代高性能計算平臺，單節(jié)點計算能力達(dá)16 Tflops，并且對BLSTM算法做了針對性優(yōu)化，實時解碼更為順暢。
2016圍棋人機大戰(zhàn) 谷歌AlphaGo計算能力怎么樣
2016圍棋人機大戰(zhàn)——谷歌圍棋程序AlphaGo對決韓國李世石第一場比賽目前正在緊張進(jìn)行，面對9段高手李世石，AlphaGo已經(jīng)具備了“分庭抗禮”的能力。我們不禁要問，作為一款計算機程序，AlphaGo的計算能力到底有多強呢?
這不禁讓人想起曾經(jīng)聲名顯赫、轟動世界的IBM“深藍(lán)”。深藍(lán)是美國IBM公司生產(chǎn)的一臺超級國際象棋電腦，重1270公斤，有32個大腦(微處理器)，每秒鐘可以計算2億步，計算能力11.38 GFLOPS，輸入了一百多年來優(yōu)秀棋手的對局兩百多萬局。
IBM的深藍(lán)曾在1997年戰(zhàn)勝國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。而現(xiàn)在，一臺筆記本的計算能力已經(jīng)超過了深藍(lán)。搜狗CEO王小川表示，AlphaGo計算能力是當(dāng)年IBM計算機深藍(lán)的3萬倍。ps.我們國家的天河二號是世界最快的超級計算機，它浮點運算能力已經(jīng)達(dá)到了33.86 PFLOPS，是深藍(lán)的30萬倍。
據(jù)了解，AlphaGo超強的學(xué)習(xí)能力，它使用蒙特卡洛樹搜索算法，借助值網(wǎng)絡(luò)與策略網(wǎng)絡(luò)這兩種深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，通過值網(wǎng)絡(luò)來評估大量選點，并通過策略網(wǎng)絡(luò)選擇落點。機器最初通過模仿人類玩家，嘗試匹配職業(yè)棋手的棋局，一旦它達(dá)到了一定的熟練程度，它開始和自己對弈大量棋局，使用強化學(xué)習(xí)進(jìn)一步改善它。
有評論員表示，如果谷歌圍棋程序這次成功了，也有很大的社會意義，以后或許還能幫人看病，比如看一個人的“手相”，就能分析出一些身體之類的狀態(tài)。
還有觀點認(rèn)為，現(xiàn)在谷歌圍棋程序贏人不可怕，可怕的是假裝輸給人。