【OFweek 前沿視點(diǎn)】除了大數(shù)據(jù),在博弈均衡上AI也超過人類了?
雖然Alpha Go、絕藝、DeepZenGo還沒有來(lái)一場(chǎng)終極對(duì)決,但它們的“江湖地位”還是有譜的。在進(jìn)階版AlphaGo Zero推出后,三天內(nèi)通過自我對(duì)抗賽,超過了AlphaGo的實(shí)力,贏得了100場(chǎng)比賽的全勝。之后,DeepMind發(fā)表了AlphaGo的謝幕感言。確實(shí),在圍棋界已經(jīng)沒有敵手,高處不勝寒的DeepMind將它的下一個(gè)對(duì)手對(duì)準(zhǔn)了乳腺癌
德?lián)洌?span id="9h1lecj" class='hrefStyle'>人工智能開啟思維開掛新領(lǐng)域
2017年12月,《科學(xué)》雜志發(fā)布文章稱,美國(guó)專家研制出新人工智能系統(tǒng),擊敗四名“德州撲克”頂級(jí)高手。據(jù)卡內(nèi)基梅隆大學(xué)專家Noam Brown表示:“我們?cè)趧?chuàng)造這一人工智能系統(tǒng)時(shí)所開發(fā)的技術(shù)并不是專門用來(lái)打撲克的,它還可以在‘不完美信息’條件下幫助解決其他問題。而這種難題隨處可見,我們希望研發(fā)Libratus時(shí)采用的理念將來(lái)能夠?qū)θ斯ぶ悄艿倪M(jìn)一步發(fā)展和推廣起到?jīng)Q定性的作用!
但究竟人工智能為什么能夠打德?lián)洌@與國(guó)際象棋和圍棋的大數(shù)據(jù)分析處理能力還是有不小差異,主要運(yùn)用的方法是博弈論和運(yùn)籌學(xué),關(guān)鍵需要理解四個(gè)概念:納什均衡策略、反事實(shí)最佳策略、抽象,以及終局。以納什均衡為例,如何在信息不對(duì)稱的情況下,估算對(duì)方的下注策略概率,從而獲得博弈矩陣中的占優(yōu)策略。
“深藍(lán)”、“圍棋爭(zhēng)霸”、“德?lián)洹苯o到人類的思考:
深藍(lán)之所以能夠讓世界為之震撼,就是因?yàn)樗某錾憩F(xiàn)給人類提出了一個(gè)哲學(xué)問題——什么是真正的思考?平均運(yùn)算速度200萬(wàn)步/秒,指數(shù)級(jí)超人類對(duì)于棋盤的運(yùn)算能力。但沒有感性波動(dòng)以及直覺的能力,完全通過數(shù)據(jù)計(jì)算,這可以算是真正思考嗎?除了卓越的速度,這種思維能力究竟有什么價(jià)值?人類是否也應(yīng)該讓自己的智力進(jìn)行這樣的量級(jí)式開發(fā)?
這些思考一直延續(xù)到了“圍棋爭(zhēng)霸”。
而另一方面,人工智能在德?lián)渲械膽?yīng)用,又說(shuō)明它除了能在數(shù)據(jù)計(jì)算等統(tǒng)計(jì)學(xué)思維領(lǐng)域有好的表現(xiàn),在博弈均衡等社會(huì)和經(jīng)濟(jì)學(xué)方面亦有出色表現(xiàn)。
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