人工智能未來發展大趨勢
發布時間：2025-10-06 點擊：33
人與機器人最大的不同是什么?人可以通過后天的學習不斷的是自我充實，而且人是富有情感的，但是機器人可以嗎?現在有一個展現的名詞運用在人工智能領域它就是-深度學習.
深度學習(dl, deep learning)是機器學習(ml, machine learning)領域中一個新的研究方向，它被引入機器學習使其更接近于最初的目標——人工智能(ai, artificial intelligence)。
深度學習是學習樣本數據的內在規律和表示層次，這些學習過程中獲得的信息對諸如文字，圖像和聲音等數據的解釋有很大的幫助。它的最終目標是讓機器能夠像人一樣具有分析學習能力，能夠識別文字、圖像和聲音等數據。 深度學習是一個復雜的機器學習算法，在語音和圖像識別方面取得的效果，遠遠超過先前相關技術。
深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智能的必經路徑。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本等。
2016年3月，阿爾法圍棋與圍棋世界冠軍、職業九段棋手李世石進行圍棋人機大戰，以4比1的總比分獲勝；2016年末2017年初，該程序在中國棋類網站上以“大師”（master）為注冊賬號與中日韓數十位圍棋高手進行快棋對決，連續60局無一敗績；2017年5月，在中國烏鎮圍棋峰會上，它與排名世界第一的世界圍棋冠軍柯潔對戰，以3比0的總比分獲勝。圍棋界公認阿爾法圍棋的棋力已經超過人類職業圍棋頂尖水平，在goratings網站公布的世界職業圍棋排名中，其等級分曾超過排名人類第一的棋手柯潔。阿爾法圍棋（alphago）是一款圍棋人工智能程序。其主要工作原理是“深度學習”。“深度學習”是指多層的人工神經網絡和訓練它的方法。一層神經網絡會把大量矩陣數字作為輸入，通過非線性激活方法取權重，再產生另一個數據集合作為輸出。這就像生物神經大腦的工作機理一樣，通過合適的矩陣數量，多層組織鏈接一起，形成神經網絡“大腦”進行精準復雜的處理，就像人們識別物體標注圖片一樣。
阿爾法圍棋用到了很多新技術，如神經網絡、深度學習、蒙特卡洛樹搜索法等，使其實力有了實質性飛躍。美國臉書公司“黑暗森林”圍棋軟件的開發者田淵棟在網上發表分析文章說，阿爾法圍棋系統主要由幾個部分組成：一、策略網絡（policy network），給定當前局面，預測并采樣下一步的走棋；二、快速走子（fast rollout），目標和策略網絡一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比策略網絡快1000倍；三、價值網絡（value network），給定當前局面，估計是白勝概率大還是黑勝概率大；四、蒙特卡洛樹搜索（monte carlo tree search），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統。
兩個大腦
圍棋人機大戰
阿爾法圍棋（alphago）是通過兩個不同神經網絡“大腦”合作來改進下棋。這些“大腦”是多層神經網絡，跟那些google圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網絡處理圖片一樣。經過過濾，13個完全連接的神經網絡層產生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。
第一大腦：落子選擇器 （move picker）
阿爾法圍棋（alphago）的第一個神經網絡大腦是“監督學習的策略網絡（policy network）” ，觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。事實上，它預測每一個合法下一步的最佳概率，那么最前面猜測的就是那個概率最高的。這可以理解成“落子選擇器”。
第二大腦：棋局評估器 （position evaluator）
阿爾法圍棋（alphago）的第二個大腦相對于落子選擇器是回答另一個問題，它不是去猜測具體下一步，而是在給定棋子位置情況下，預測每一個棋手贏棋的概率。這“局面評估器”就是“價值網絡（value network）”，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。這個判斷僅僅是大概的，但對于閱讀速度提高很有幫助。通過分析歸類潛在的未來局面的“好”與“壞”，阿爾法圍棋能夠決定是否通過特殊變種去深入閱讀。如果局面評估器說這個特殊變種不行，那么ai就跳過閱讀。
深度學習在人工智能未來發展中必定會扮演極其重要的角色，這也意味著機器人從此進入會獨立思考學習的時代，更多的人工智能應用也會陸續提升自身產品的學習能力，對于人們來說有思考以及學習能力的機器人是否可以完全掌控呢？我想這也是一個很大問題，如果有一天機器人比人類還要聰明還要有智慧，那人類的命運會如何……
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深度學習在搜索技術，數據挖掘，機器學習，機器翻譯，自然語言處理，多媒體學習，語音，推薦和個性化技術，以及其他相關領域都取得了很多成果。深度學習使機器模仿視聽和思考等人類的活動，解決了很多復雜的模式識別難題，使得人工智能相關技術取得了很大進步。
深度學習是機器學習的一種，而機器學習是實現人工智能的必經路徑。深度學習的概念源于人工神經網絡的研究，含多個隱藏層的多層感知器就是一種深度學習結構。深度學習通過組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類別或特征，以發現數據的分布式特征表示。研究深度學習的動機在于建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，它模仿人腦的機制來解釋數據，例如圖像，聲音和文本等。
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