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人工智能研发这一块,无论是今世还是前世,无论是硬件还是软件条件,目前国内都是远远落后于国外的。
当下国内人工智能水平,尤其是游戏AI的智能水平,还停留在“监督学习”
阶段。
所谓“监督学习”
,即是指人类出题,告诉AI正确的答案,并赋予相应的对策的学习方式,类似于中小学填鸭式教育。
反映到游戏应用场景里,就是那种识别看到人类玩家后,人机会主动进行攻击,最多再加一些设定,比如HP小于30%时,会自己找掩体躲避,当敌人躲在某处时间过长时,会扔一颗手雷过去。
但这些都是很死板的程序判断,严格来说还不具备人工智能的特点,并不是真正意义上的人工智能。
而国际上,早在97年的时候,IBM用专门设计的计算机,就下赢了国际象棋冠军。
当然了,那会儿所谓的计算机也不能称之为AI,之所以能下赢国际象棋冠军,采用的是暴力破解方法,也就是穷举法,把所有可能的下法全部计算一遍,然后对比人类的棋谱,选择最优解。
也就是所谓的“大力出奇迹”
。
但是到了围棋这里,没法再这样穷举了。
力量再大,终有极限,围棋的可能性走法,远超宇宙中全部原子之和,即使用目前最牛逼的超算,也要算几万年,在量子计算机成熟之前,电子计算机几无可能胜任这样的任务。
于是,程序员给阿尔法狗多加了一层算法:先计算哪里需要计算,哪里需要忽略,然后再有针对性地计算。
通俗点说,就是计算机具有了学习能力,能够感知、判断并完成决策,这便具备了AI的基本特征。
不过,机器的学习方式,和人类有着质的不同,人通过观察少数特征,就能推及多数未知,也就是具有“举一反三”
的能力。
但机器不行,它必须不断地试错排除,不断地识别计算,才能得出结果。
而且在这个学习过程中,需要三个基本条件:算法、算力、数据。
算法就是计算方法,也可以称之为计算模型,比如识别一只狗和识别一段人类语音,其算法是不同的,应用场景不同算法就不同,这需要程序员进行相应的设计和优化。
但有了算法,没有算力和数据,AI也无法进行学习。
就如同“巧妇难为无米之炊”
,算法是食谱,算力就是烹饪工具,数据则是食材,光懂得烹饪方法,没有烹饪工具和食材,一样无法烹饪出美味的佳肴。
所以要想在人工智能方面有所建树,最根本的就是要解决算法、算力和数据这三个基本条件。
目前国际上人工智能技术研发进展缓慢,主要就是受制于算力和数据,不过这方面恰好是沸腾的优势。
经过多年布局,目前这三个基本条件及其外延条件,尽管与国外还无法相提并论,但在国内已经基本具备,所以人工智能技术研发上,方杰认为是时候发一下力了。
首先算法方面,说白了就是两个分支条件:程序开发人才和算法训练平台。
人才这一块国内目前并不缺,沸腾研究院、中科院自动化研究所、华为、腾讯等,在相关领域本来就有大量的科研人才。
而这次发力,方杰还直接拿钱把在海外工作的不少华裔专家砸回到了国内来。
至于算法平台,那可是老本行,不就是游戏么,这方面沸腾集团拥有天然优势。
AI的学习,就是通过游戏进行学习的。
当然,AI游戏与人类游戏,稍稍有点区别,即针对性更强,目的不是为了让AI从游戏里获得成就感,而是为了使其学习进步,并帮助人类完成各种工作任务。
比如红白机时机就有一款非常简单的游戏:打方块。
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