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棋类人工智能发展小史||评《你一定爱读的人工智能简史》

棋类人工智能发展小史||评《你一定爱读的人工智能简史》

作者: 沸腾的泡沫红茶 | 来源:发表于2019-05-27 23:22 被阅读4次

    前几年,日本掀举办过几届将棋的人机大战——电王战,当时,相关的新闻甚嚣尘上、轰动一方,引起将棋爱好者和人工智能行业的普遍关注。

    将棋,又称日本象棋,是世界上四大棋类(围棋、中国象棋、国际象棋、将棋)之一。作为将棋高手,同时也是将棋电脑程序——ponanza的设计者和主创人员,山本一成带领团队开发了ponanza,并在十多年间不断更新和完善程序,使ponanza在比赛中独领风骚,多次强势取得压倒性的胜利。

    ponanza是在简单电脑程序的基础上不断和发展的程序,也代表着人工智能发展的一个方向,在从业十多年之后,山本一成意识到ponanza的发展史,同时也是人工智能的发展过程中的一个觉有代表性的案列。

    为了帮助更多人了解ponanza,了解人工智能,山本一成从自己的行业经验出发,以小见大,从局部发散到全面,从将棋的发展史谈人工之智能的发展史,著成《你一定爱读的人工智能简史》一书。

    图片摄影 沸腾的泡沫红茶

    虽然,这么绝对的名字,不一定让每个人都觉得恰当。但这本书的内容从ponanza程序发展史发散开,谈了很多人工智能发展中的关键点,对开发人工智能以发学习方法的改进方面具有广泛的启发意义。

    人工智能,是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。

    在本书中,山本一成谈到了人工智能发展”进化“的一个关键点:深度学习。

    通俗地说:深度学习,就是试图让计算机模拟人类的神经网络结构,通过一系列的逻辑算法来模拟人类的思维方式。深度学习,还具有层级和深度得特性。

    从机器的特点来讲,理论上机器可以进行很深层次的逻辑运算,但是从有效性上来讲,并不是层次越多越好。山本一成在书中谈到,通过实践,他们发现入如果计算机运算的人工神经网络超过五个层级,那么层级越深,反而越可能降低运算的效率,踏入过度学习的误区。

    因此,为了防止过度学习,开发人员根据人工智能在图像处理方面的优势,让人工智能通过特征记忆的方式来进行学习,并根据这些特征来辨别事物。

    从实际生活出发,人工智能在过去十几年中的发展和应用,不难让我们感受到科技的进步和带给世界的变化:

    我们的手机从单纯的打电话、发短信的功能,拓展到声音控制、面容识别;

    我们的门锁打开方式,从机械式到密码式,又从密码式发展到网络可控式;

    我们的考勤方式,从签字到打卡,再从打卡到指纹,再从指纹到面容识别。

    生活中的方方面面都能体会到人工智能的发展和应用。

    图片来自 沸腾的泡沫红茶

    虽然,《你一定爱读的人工智能简史》并没有涉及到棋类人机博弈之外的行业,但从ponanza、深蓝和阿尔法狗的发展史,不难推演出人工智能的发展史。

    我认为,了解人工智能的发展史,对未来一代来说很有必要,出生在科技飞速发展的00后,必然离不开科技的应用,如果能掌握AI的相关知识,并且能在将来应用到实际生活中,一定能事半功倍。

    并且,本书中有关深度学习和特征学习的理念,对于我们日常学习也是有启发的。现带社会信息发达,如果能在学习过程中运用深度学习和特征学习的方法,学习效率也会有所提升。

    本书也有局限性,分析的范畴局限在将旗和围棋的人机博弈中,跟本书书名的呼应不够完美。另外,作者的叙述有其母语特有的啰嗦,如果本书的文字能够再精练一些,可能会更加完美。

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