霍金一直傾向于人工智能威脅論，認(rèn)為智能機(jī)器有一天會(huì)威脅人類安全。 但在與哈薩比斯進(jìn)行了四個(gè)小時(shí)的交談后，霍金似乎改變了態(tài)度。 介紹完負(fù)責(zé)人后，我們又把注意力轉(zhuǎn)了回來。 事實(shí)上，他已經(jīng)出名很久了。 他曾經(jīng)用Zen和Zen（兩個(gè)著名的圍棋程序）對(duì)弈了500場，只輸了一場。 它還優(yōu)于由馬克·扎克伯格支持的流行圍棋程序 Dark。 它具有策略網(wǎng)絡(luò)（ ）和估值網(wǎng)絡(luò)（ ）的能力。 前者分析局勢，預(yù)測對(duì)手的走法，后者則負(fù)責(zé)判斷勝率，可以在2微秒內(nèi)出棋。 黑暗只有第一個(gè)能力和所有招式。 花費(fèi)的時(shí)間也比較慢。 當(dāng)然，真正讓他成名的是他戰(zhàn)勝了歐洲圍棋冠軍樊麾，這在當(dāng)時(shí)引起了軒然大波，甚至還推高了谷歌的股價(jià)。 畢竟，這是計(jì)算機(jī)對(duì)人腦的勝利。 更重要的是，從計(jì)算機(jī)的角度來看，圍棋比國際象棋困難得多谷歌人工智能李世石，每一步棋的潛在組合都非常復(fù)雜。 有專家曾表示，十年之內(nèi)人工智能不可能掌握圍棋。 Go () 是一個(gè)圍棋人工智能程序，由英國倫敦 () 的 、 和 及其團(tuán)隊(duì)開發(fā)。 該程序使用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)來計(jì)算情況谷歌人工智能李世石，使用策略網(wǎng)絡(luò)來選擇下一步行動(dòng)。
2015年10月，阿爾法圍棋5：0擊敗歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段棋手樊麾； 2016年3月，對(duì)陣世界圍棋冠軍、職業(yè)九段棋手李世石，李世石落敗。 （）是一個(gè)圍棋人工智能程序。 該程序使用價(jià)值網(wǎng)絡(luò)來計(jì)算形勢，并使用策略網(wǎng)絡(luò)來選擇動(dòng)作。 Deep Go（）的主要工作原理是深度學(xué)習(xí)。 深度學(xué)習(xí)是指多層人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及其訓(xùn)練方法。 一層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以大量矩陣數(shù)作為輸入，通過非線性激活方法選擇權(quán)重，然后產(chǎn)生另一個(gè)數(shù)據(jù)集作為輸出。 這就像生物神經(jīng)腦的工作機(jī)制一樣。 通過適當(dāng)數(shù)量的矩陣，將多層組織連接在一起，形成神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦，進(jìn)行精確而復(fù)雜的處理，就像人們識(shí)別物體和注釋圖片一樣。 兩個(gè)大腦 Go（圍棋）通過具有不同神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的兩個(gè)大腦之間的協(xié)同工作來提高國際象棋水平。 這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，其結(jié)構(gòu)類似于圖像搜索引擎用于識(shí)別圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。 他們從多層啟發(fā)式 2D 過濾器開始處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡(luò)處理圖像一樣。 經(jīng)過過濾后，13 個(gè)完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)層會(huì)對(duì)它們看到的位置做出判斷。 這些層能夠進(jìn)行分類和邏輯推理。 這些網(wǎng)絡(luò)通過反復(fù)訓(xùn)練來檢查結(jié)果，然后校對(duì)和調(diào)整參數(shù)，使下一次執(zhí)行得更好。
這個(gè)處理器具有很大的隨機(jī)性，因此不可能準(zhǔn)確地知道網(wǎng)絡(luò)是如何思考的，但更多的訓(xùn)練將讓它進(jìn)化得更好。 第一個(gè)大腦：走棋選擇器（Move） Go的第一個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)大腦（）是監(jiān)督學(xué)習(xí)策略網(wǎng)絡(luò)（），它觀察棋盤布局并試圖找到最佳的下一步棋。 事實(shí)上，它預(yù)測每個(gè)合法下一步的最佳概率，因此第一個(gè)猜測是概率最高的。 這可以理解為移動(dòng)選擇器。 第二大腦：()的第二大腦是回答與著法選擇器相關(guān)的另一個(gè)問題。 它不是猜測具體的下一步行動(dòng)，而是在給定棋子的位置的情況下預(yù)測每個(gè)玩家獲勝的概率。 這個(gè)態(tài)勢評(píng)估器就是價(jià)值網(wǎng)絡(luò)（ ），它通過全局判斷來輔助走法選擇器。 這個(gè)判斷只是大概的，但是對(duì)于提高閱讀速度很有幫助。 通過將未來潛在的情況分類為好或壞，您可以決定是否更深入地閱讀特定的變體。 如果位置評(píng)估器說這個(gè)特定的變體是不可能的，那么人工智能就會(huì)跳過讀取沿著這條線的任何進(jìn)一步的移動(dòng)。
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