alphano的异常动作证明了它的A.I.实践，专家说

谷歌DeepMind的AlphaGo人工智能计划在播放顶级玩家，令人困惑的评论员具有往往被描述为“美丽”的动作，但不适合通常的人类戏剧风格。

人工智能专家认为这些动作反映了一个关键A.I. alphago的力量，它从经验中吸取教训。在魁北克州麦格尔大学计算机科学学院的副教授在魁北克省在魁北克省的副教授，不能通过纳入人类知识来制作这种举措。

“alphago不仅代表了一台考虑的机器，而且可以学习和战略化，”IMD商学院的战略管理教授霍华德·余同数。

alphago上周在首尔赢得了三场比赛，对阵李塞尔DOL，确保锦标赛和100万美元的奖金，谷歌计划给予慈善机构。然而，该计划在星期天丢失了第四场比赛，当它犯了错误时。李某警告说，游戏有一些弱点。

该计划大约两年前开始作为一个研究项目来测试神经网络是否使用深度学习可以理解和播放，David Silver表示，alphano项目的主要研究人员之一。谷歌获得了英国A.I.公司深圳2014年。

A.I.程序用作指南可能的人类移动，从其“策略网络”，由人类专家在不同情况下的游戏模型组成，但是当其“价值”的神经网络评估可能的移动时，可以使自己的移动变得更深入。

与人类不同，alphaGo计划旨在最大限度地提高获胜的概率，而不是优化利润率，这有助于解释其一些举措，称，DeepMind Ceo Demis Hassabis表示。

去球员轮流放置黑色或白色的碎片，称为“石头”，在19×19线网格上举办“石头”，旨在通过围绕它们来捕捉对手的石头，并将更多的空旷的空间作为领域环绕。

Lee Se-Dol在3月12日在Alphago举行的下一次搬家去游戏。

预计它需要多年来需要多年。 Precup表示，击败Go击败的击败，这被视为比其他流行的战略游戏更复杂，并且具有远远越高的“分支”或平均每转的平均可能的移动数量。

“A.I的领域。在这种情况下，通常是使用复杂的游戏和问题的基准测试，在这种情况下掌握了Go的游戏，“A.I的首席科学家Babak Hodjat说。公司赋容技术。Hodjat通过电子邮件说，alphago赢得了现在可以使用机器学习解决方案的复杂性的“一个重要的高点”。

GO涉及高级战略选择，例如“我想玩哪个战斗”或“电路板的哪个区域”，根据预先计算，几个战斗可能并行运行。“这种推理被认为是人类思维的标志，”预先写道。她补充说，早先尝试过GO计划，但与人类玩家相比，这些都太弱了。

alphago在棋牌击球队的深蓝色电脑的脚步，1997年击败Garry Kasparov。另一台IBM计算机，Watson，2011年在Jeopardy测验秀中赢得了。

EBMIND计划与深蓝色不同，因为IBM程序主要依赖于搜索一个非常大的位置，但其他含有从人类专家的启发式，Precup表示。alphago还有一个强大的搜索组件，但它从自己的方式学习如何玩游戏，而不是“告诉”人们所做的事情，她补充道。

尽管其所有工程聪明才智，深蓝色旨在实现单一的目的：赢得了一个国际象棋游戏，尤德伊德说。“进入该计划的所有时间和精力都无法解决任何其他问题，”他补充道。

谷歌正计划测试它的A.i.在博弈之外的新应用中的技术，例如医疗保健和科学研究。“核心深度学习技术对任何时间序列模式分类问题都非常好，”Hodjat说。他的公司使用了类似技术的技术意识的电子商务视觉情报产品。

Precup表示，alphano中的算法是通用目的，并在许多情况下部署。该计划依赖于两种学习，强化学习和深网络，这两种应用都已用于许多应用，例如人类假肢和自动化语音识别。“人们可能需要调整算法一点，但它们不依赖于问题域，”她说。

俞说，能够在人类中的自我学习和模仿人类的加强学习，开启了“未来的人类境界的未来”，“余说。

然而，alphanago缺乏了解人类自然语言的能力，这是俞宫的一个IBM得分的区域。“通过消化数百万页的医学期刊和患者数据，Watson提供了建议 - 从额外的血液测试到最新的临床赛 - 医生和医生，”他说。

“如果有一天，alphano的自学财产可以与Watson对人类语言的理解结合并将它们转化为通用算法，人类的优势将肯定会达到最终限制，”他补充说。

关于人类优势丧失的关注在Lee和Alphago之间的比赛中有PD，许多在线评论，韩国代表人类在与计算机的史诗般的战斗中争斗。

但专家认为，在GO的胜利，一个确定性，完美的信息游戏与设定规则，并不意味着当机器将超越人类时达到了时间。“A.I. Hodjat说，现在在许多曾经是人类独家领域的认知应用程序中是非常好的。“但他补充说，这仍然是仍然是人类智慧的广泛和一般抽象力量。

“我们没有的一件事是”通用“A.I.I.例如，使用相同的内部大脑进行许多不同的任务，例如播放，了解文本和播放小提琴，例如，“预先说。她补充说，这是下一个前沿，但我们仍然远离它。

微软周日表示，它正在研究一般情报领域的项目。A.I.研究人员已经能够开发工具，例如识别单词，但是没有能够毫不费力地将技能结合成人类所做的。