人类与阿尔法狗的未来发展【 ~ 】人类与阿尔法狗的未来发展对比

大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于人类与阿尔法狗的未来发展的问题，于是小编就整理了3个相关介绍人类与阿尔法狗的未来发展的解答，让我们一起看看吧。

有思想的阿尔法狗摆脱人类训练，是否会对人类产生威胁？

首先一点意识，意识的产生是个很神奇的东西，现在也没有人能搞明白什么是意识，他是怎么产生的，不管狗在怎样学习他都是在执行人类对于他的程序运营，都是1.0运算，对人类威胁的产生需要意识。按照现在物理学家的说，我们人类的运算速度和大脑容量都不及计算机，为什么计算机无法出现意识。过数百年人类研究完毕量子，那样人类物理学也基本就结束了。到时候还搞不清处意识的产生的话，机器永远不可能摆脱人类框架，对人类产生威胁。除非有人对其编程，当然那样也是在人类编制的框里。

什么时候机器产生自我意识，那时候人类就需要真正防范起来了。

阿尔法狗到底有多厉害？未来会是什么样的？

在李昌镐之前，大部分顶级棋手的等级分是3300+；而李昌镐不断夺取世界冠军后，率先将人类最高等级分刷新记录到3400+，3500+；而近年柯洁和朴廷桓则突破至3600+。

虽然是同一标准的等级分，但由于时代差异，不能说柯洁比李昌镐强，也不能说李昌镐比小林光一强，他们各自最强的时候，没有比过。但是柯洁的3600与同时代的其它棋手就有可比性。而且分差越大，表示实力差距越大。其后的10位棋手与之大概差100分以内，再往后就100+了。100分就是极大差距了（虽然柯洁仍会输给其它低分棋手）。

而阿法狗在最新论文中，采用同一积分标准，将Zero的等级分计算为5000+，与同时代的柯洁、朴廷桓的3600+是具备可比性的。当人类顶尖差异100+足以表示夺得世界冠军数量上的巨大差异，那么差1400+又是什么概念？

实际上Zero能让人类顶尖棋手二子甚至更多的说法，正是很多职业棋手自己说出来的想法。

未来，人工智能必将推广、普及、应用到其它领域。作为悲观派的预测是：最好的结果是人工智能成为极少数人剥削绝大多数人的利器，而最差的结果就是人工智能取代人类。

阿尔法狗怎样战胜了人类？

阿尔法狗，采用以统筹学原理演绎方式进行运算；记忆存储大量前人的对弈格局，可谓前人的无数心血结晶。它只要把合适的路径，快速而毫无停滞地展现出来，俗话机械反应；而人呢，则需要不断地克服前人的棋局束缚而殚精竭虑，优中选优。往往一招不慎，则局面失控。唯有交棋。这是个不对等的比赛。人与智能怎能站在同一起跑线上呢？！

人类认知这个世界有两套系统，一是感知系统，二是认知系统。

感知系统包括我们的视觉、听觉、味觉、触觉和嗅觉。认知系统包括语言、文字、手势等，以及在这基础上形成的哲学、逻辑、数学、物理等认知体系。

这两套系统是不一样的工作方式，产生的结果也是截然不同。并且，感知系统是认知系统的基础，认知系统的知识不能代替感知系统的知识。比如，一个天生的盲人，别人无论怎样向他解释什么是红色，他也不可能理解。

人的这种感知系统，其实是每一个生命体所独有的，每个人都看到的颜色、听到的声音、尝到的味道等，都由自己独有的这套感知系统来解读。我们之所以看到天空是蓝色，是因为我们大家的感知系统大体是一致的，但个体之间还是有差异。比如有些蓝绿色盲者，看见的天空可能就是绿色的。我们不能说他们就是错的，感知系统都是每个人所独有，无所谓对错。就像有人吃一颗辣椒觉得不辣，别人吃却觉得很辣，辣还是不辣，无所谓对错，仅仅是每个人不同的体验而已。

认知系统则不同，比如语言文字，必须有一定的标准，大家如果都用不同的标准，互相之间就没法交流。所以，认知系统，在相同的标准内，是可以分对错的。

人工智能AI只有认知系统，没有感知系统。有人会说，人工智能的那些各种传感器不也是感知系统吗？那些并不是，AI的各种传感器只是将各种信号转换成数据，然后再按人类设定的程序决定进一步的操作步骤。而人类是将信号首先转换成视、听、味、触、受等感觉，再通过对感觉的体验来决定下一步的行动。因而，AI只是用认知的方式来模拟感知，本质上是不一样的。

AI的优势是在认知系统上，只要设定好了程序，其反应速度和精确性都要远远超过人类，而人类要先经由感知系统先对事物进行感知，反应速度上就远远比不上AI，这就是AlphGo战胜人类的秘诀。

但是，AI终究还是人类的工具，并不会发生象科幻电影中AI统治地球的场景，人才是万物之灵。

为什么人类会下不过计算机？

阿法狗每一年都在升级，一年比一年敏锐，当年美国那边就信誓旦旦地喊着什么机器已经超越人类的话，实际上阿法狗的基本原理就是运算，靠着一台运算能力极强的电脑，能做到很多人类没办法短时间完成的计算方式，所以无乱是李世石，还是柯洁，他们都输了，不是输在了打法上，而是输在了运算能力和运算速度上，一手棋后的几十种上百种乃至上千种的变化，他们算不出来，但阿法狗可以，这就是它的优势。

我们试想一下，如果我们下每一步期的所有思路都被对手知悉了，还有赢的可能性吗？一种直观的思路就是列举所有能赢的方案，然后优选出一个最佳方案。一般来说，下一盘围棋大约需要150步，每一步有250种可选的方法，要是人工智能采用这种思路，需要计算大约10360种情况。这样看来，在有时限要求的比赛中，列举所有情况的思路是不可行的。也许我们知道100种赢的方法，但是它却能计算出你10000种赢的可能，然后把你的最后一丝希望，一点点抹去，乃至根本看不到希望，或许柯洁也下的很煎熬吧，也许这也是他有生以来最为绝望的一次对弈，他才会说道：我到底是和一个怎样可怕的对手下棋……

“阿尔法狗”的工作原理就是利用深度神经网络的学习能力，建立自己的“价值网络”来分析每一步的收益，并以此来简化蒙特卡洛搜索树算法的搜索空间，达到落子合理性和时间消耗的平衡。虽然我们可以简单地用一句话来概括“阿尔法狗”的精髓，但是实际上，为了实现这一句话，“阿尔法狗”用了170个GPU（图形处理器）和1200个标准CPU（中央处理器）——在这种配置下，人一生能见识的棋谱还不如“阿尔法狗”一个小时记住的多。

但是，柯洁在18日0：23微博上发布，在网上对战已经取得41连胜的人工智能“符合预期”，最终艰难取得胜利。

这是自从AlphaGo去年3月份赢了李世石后，人类就没有在这项古老的技艺上挽回过。

虽然“阿尔法围棋”战胜世界冠军，但也是人工智能研究的标志性成就。随着整个科学体系演化进程的加快，在与多学科的交叉研究与发展中，人工智能一定会 进入人类生活的方方面面，从而开启人机协同思考的新纪元。

到此，以上就是小编对于人类与阿尔法狗的未来发展的问题就介绍到这了，希望介绍关于人类与阿尔法狗的未来发展的3点解答对大家有用。