A*******e
发帖数: 2419 | 1 AlphaGo与人工智能
在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
闹得沸沸扬扬。
本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
忧天的猜想，说人类的工作很快都要被机器取代了，甚至Skynet)就要实现了，云云。
不同AI问题的难度比较
当然也有人扯到自动车的事情，说现在AI有了长足的进步，离实现自动驾驶应该不远了
吧？有这种理解的人，其实不明白人工智能的难点在哪里。他们可能根本没上过基本的
AI课程，没实现过A*之类的“树搜索”，神经网络一类的基本AI算法，不知道所谓“神
经网络”，跟神经其实没有屁点关系。视觉识别和自动驾驶，其实比起下围棋，难度要
大许多倍，根本不在一个量级。机器视觉，并不是AlphaGo所用的树搜索和神经网络那
么简单的方法就可以解决的。由于需要用极高的速度处理“模拟信号”，它可能根本就
不是“数字计算机”可以解决的问题。
其实很早以前，人工智能专家们就发现一个很有趣的现象，是这样：
对于人来说很难，很烦的事情（复杂的计算，下棋，推理……），对于计算机来说，其
实算是相对容易的事情。
对于人来说很容易的事情（认人，辨别物品，走路，开车，打球……），对于计算机来
说，却非常困难。
计算机需要精确的，离散的，死板的输入。它们不能适应环境的改变。
人擅长于处理模糊的，连续的，不完美的数据，对环境的适应能力非常高。
棋类是相对容易的AI问题
从以上几点你可以看出，象棋，围棋等活动，正好符合了计算机的优势。棋类活动都具
有离散的，精确的，有限的输入。棋盘上就那么几十，几百个点，不是随便放在哪里都
可以的。一人走一步，轮流着走，不能乱来。整个棋盘的信息是完全可见的，没有隐藏
的，缺损的信息。棋局的“解空间”虽然很大，却非常规整，有规律可循。围棋的第一
步可以有361种情况，第二步有360种情况，……
计算机利用自己的“计算暴力”，可以有计划有步骤，兢兢业业的把各种可能出现的情
况算出来，一直到许多步以后，然后从中选择最有优势的走法。所以下棋归根结底，就
是一个“树搜索”问题，只不过因为规模太大，需要加入一些优化而已。围棋的解空间
虽然大，却是一个已知数，它最多有250150种情况。AlphaGo使用所谓“神经网络”，
就是为了在搜索的时候进行优化，尽早的排除不大可能取胜的情况，免得浪费计算的时
间。
这种精确，死板，机械化，主要靠“暴力”的活动，就跟计算一个比较大的乘法算式（
比如2463757 x 65389）的性质类似，只不过规模大很多。显然，人做这类事情很繁，
很累，很容易出错，计算机对此却具有先天的优势，因为它是一个机器。当年“深蓝”
战胜国际象棋世界冠军的时候，我就已经预测到，计算机成为围棋世界冠军是迟早的事
，所以我早就不屑于下任何棋了。可惜的是，挺多人仍然把精通棋艺作为一种荣耀（因
为“琴棋书画剑”嘛）。我不关心围棋已经十多年了，只记得十年前很多中国人认为，
中国人下围棋总是输给韩国人，是一种耻辱。现在看来，这是多么可笑的事情。这就像
因为心算乘法不如韩国人快，就觉得是耻辱一样。
所以，现在AlphaGo在围棋方面战胜了人，正好说明棋类游戏根本就不是值得人去做的
事情
“琐事”才是真正困难的AI问题
现在来对比一下人们生活中的琐事，就说倒水端茶吧。
file:///D:/QMDownload/AlphaGo%E4%B8%8E%E4%BA%BA%E5%B7%A5%E6%99%BA%E8%83%BD_
files/68562-a2a10fbeb02f06e3.jpg
让一个机器来给你倒水，有多难呢？意想不到的难！看看这个场景，如果你的电脑配备
有摄像头，那么它怎么知道茶壶在哪里呢？要知道，茶壶的材料，颜色，形状，和角度
，可以有几乎无穷多的变化。甚至有些茶壶跟哈哈镜一样，会把旁边的物体的形状都扭
曲反射出来。桌上的物品附近都有各种反光和阴影，不同材料的反光特性还不一样，这
些都会大幅度的影响机器对物品的识别。
为了识别物体，机器需要常识，它的头脑里必须有概念，必须知道什么样的东西才能叫
做“茶壶”和“茶杯”。不要小看这一步的难度，这意味着机器必须理解基本的“拓扑
结构”，什么叫做“连续的平面”，什么叫做“洞”，什么是“凹”和“凸”，什么是
“里”和“外”…… 另外，这机器必须能够分辨物体和阴影。它必须知道水是什么，
水有什么样的运动特性，什么叫做“流动”。它必须知道“水往低处流”，然后它又必
须知道什么叫“低”和“高”…… 它必须知道茶杯为什么可以盛水，茶壶的嘴在哪里
，把手在哪里，怎样才能拿起茶壶。如果一眼没有看见茶壶的把手，那它在哪里？茶壶
的哪一面是“上面”，要怎样才可以把水从茶壶的嘴里倒出来，而不是从盖子上面泼出
来？什么是裂掉的茶杯，它为什么会漏水，什么是缺口的茶杯，它为什么仍然可以盛水
而不漏？干净的茶杯是什么样子的，什么是脏的茶杯，什么是茶垢，为什么茶垢不算是
脏东西？如何控制水的流速和落点，什么叫做“水溅出来了”，要怎么倒水才不会溅出
来？……
你也许没有想到，倒茶这么简单的事情，需要用到如此多的常识。所有这些变数加在一
起，其实远远的大于围棋棋局的数量，人却可以不费力的完成。这能力，真是应该让人
自己都吓一跳，然而人却对此不以为然，称之为“琐事”！因为其他人都可以做这样的
事情，甚至猴子都可以，怎么能显得出我很了不起呢？人的自尊和虚荣，再一次的蒙蔽
了他自己。他没有意识到，这其实是非常宝贵，让机器难以匹敌的能力。他闭上眼睛说
道：“机器经过大量的学习，总有一天会做到的。看我们有神经网络呢，还有深度学习
！” 人没想到的是，这些基本功能看似“学习”的结果，而其实都是每个人生下来就
已经固化在脑子的“硬件”里的，不是短短几个月或者几年的“学习”就能得到的。所
有的高等动物都有这种功能，所以这其实已经耗费了自然界几百万年，甚至上亿年的功
夫来“研究”，“开发”，“学习”。小孩子似乎很快就学会了这些能力，而其实这种
所谓的“学习”，只不过是“激活”了这些早就写进了人类DNA里的功能。 |
a*********0
发帖数: 2727 | |
h*******2
发帖数: 5093 | 3 259150zn怎么算出来的？
【在 a*********0 的大作中提到】
: 王垠还是很牛的，对AI的难点说到点子了...
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s*****V
发帖数: 21731 | 4 一谈具体的问题就笑掉人大牙了，围棋就“它最多有250150种情况”，笑死
【在 h*******2 的大作中提到】
: 259150zn怎么算出来的？
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l**********n
发帖数: 8443 | 5 这不可思议
【在 s*****V 的大作中提到】
: 一谈具体的问题就笑掉人大牙了，围棋就“它最多有250150种情况”，笑死
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x**w
发帖数: 7947 | |
a******0
发帖数: 121 | 7 就是呀。
我开着汽车可以把 Usain Bolt 压扁，还搞什么奥运会呀。 |
n*****t
发帖数: 22014 | 8 一个棋谱 365 个点，我就算用 365 位保存一种变化好了，1G 内存的爱疯搞定
【在 s*****V 的大作中提到】
: 一谈具体的问题就笑掉人大牙了，围棋就“它最多有250150种情况”，笑死
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n*****t
发帖数: 22014 | 9 这尼玛数字还是不对。就算对了，我还知道宇宙中的原子数只有 10^80 个，我特么是
不是可以随便造两个黑洞玩？
了 |
t*******t
发帖数: 267 | 10
这个数字当然是个大概估计，数量级上最多接近而已
实际上不考虑死活合理与否，围棋的状态数是 3^361
考虑到规则合理，普林斯顿有人前几个月刚算出来围棋的合理规则是L19=
2081681993819799846994786333448627702865224538845305484256394568209274196127
3801537852564845169851964390725991601562812854608988831442712971531931755773
6620397247064840935
大约是 2.08* 10^171 种
重点不是这个，重点是他居然自大到以为别人会有那么蠢，直接给个250150种变化
http://tromp.github.io/go/legal.html
【在 n*****t 的大作中提到】
: 这尼玛数字还是不对。就算对了，我还知道宇宙中的原子数只有 10^80 个，我特么是
: 不是可以随便造两个黑洞玩？
:
: 了
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a******0
发帖数: 121 | 11 但250^150是一个什么样的数字呢？ 知道有多大吗？
说起来好像是一个人能轻松算清楚的数字。
了
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 这个数字当然是个大概估计，数量级上最多接近而已
: 实际上不考虑死活合理与否，围棋的状态数是 3^361
: 考虑到规则合理，普林斯顿有人前几个月刚算出来围棋的合理规则是L19=
: 2081681993819799846994786333448627702865224538845305484256394568209274196127
: 3801537852564845169851964390725991601562812854608988831442712971531931755773
: 6620397247064840935
: 大约是 2.08* 10^171 种
: 重点不是这个，重点是他居然自大到以为别人会有那么蠢，直接给个250150种变化
: http://tromp.github.io/go/legal.html
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t*******t
发帖数: 267 | 12
很轻松的估算好吧， 250约等于 256 = 2^8
250^150 = 2^(8*150) = 2^1200
实际上用python算是 2^1194
【在 a******0 的大作中提到】
: 但250^150是一个什么样的数字呢？ 知道有多大吗？
: 说起来好像是一个人能轻松算清楚的数字。
:
: 了
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h*******2
发帖数: 5093 | 13 为什么是250的159次方？
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 很轻松的估算好吧， 250约等于 256 = 2^8
: 250^150 = 2^(8*150) = 2^1200
: 实际上用python算是 2^1194
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m*****n
发帖数: 3644 | 14 从1997年深蓝击败国际象棋冠军到今天，花了几乎20年。按这个专家说法，所有的原子
组合数也是已知的，随便设计造几个人出来了。反正人是原子组成的
【在 n*****t 的大作中提到】
: 这尼玛数字还是不对。就算对了，我还知道宇宙中的原子数只有 10^80 个，我特么是
: 不是可以随便造两个黑洞玩？
:
: 了
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t*******t
发帖数: 267 | 15
说实话我也不知道他从那儿搞到的这个数，
正确的答案，不考虑合理与否，围棋解数 3^361,考虑合理, 2*10^151
250^150是个过大的估计
【在 h*******2 的大作中提到】
: 为什么是250的159次方？
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a******0
发帖数: 121 | 16 且不说如何储存250^150个状态，您知道要搜索250^150个点要多少CPU、多少时间吗？
给你简化以下，250^150 = 4.9*10^359
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 说实话我也不知道他从那儿搞到的这个数，
: 正确的答案，不考虑合理与否，围棋解数 3^361,考虑合理, 2*10^151
: 250^150是个过大的估计
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s*****V
发帖数: 21731 | 17 搞笑，你是网银本人么？谁知道是写错了还是作者二，什么叫一个很大的数，这是现今
计算机不可穷尽计算的天文数字好吧。
了
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 说实话我也不知道他从那儿搞到的这个数，
: 正确的答案，不考虑合理与否，围棋解数 3^361,考虑合理, 2*10^151
: 250^150是个过大的估计
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t*******t
发帖数: 267 | 18
我给了原文链接，你还在装什么13
说白了就是你自己蠢，上来拿着明显不成立的东西就乱攻击
话说你这种的货色多了去了，我打一个是一个
至于什么不可穷尽计算， 你对这些东西毫无意识好吧
【在 s*****V 的大作中提到】
: 搞笑，你是网银本人么？谁知道是写错了还是作者二，什么叫一个很大的数，这是现今
: 计算机不可穷尽计算的天文数字好吧。
:
: 了
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t*******t
发帖数: 267 | 19
你说的这些跟我有什么关系？ 什么觉给我简化一下？好像你不简化我就不会算了一样
，笑话
这种数我口算最多差不了10个数量级好吗
【在 a******0 的大作中提到】
: 且不说如何储存250^150个状态，您知道要搜索250^150个点要多少CPU、多少时间吗？
: 给你简化以下，250^150 = 4.9*10^359
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h*******2
发帖数: 5093 | 20 确实很难计算。光是长整数的表达和四则运算都需要专门的库，速度没经验，估计比
native number慢几个数量级
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 你说的这些跟我有什么关系？ 什么觉给我简化一下？好像你不简化我就不会算了一样
: ，笑话
: 这种数我口算最多差不了10个数量级好吗
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t*******t
发帖数: 267 | 21
这种级别的整数运算python mathematica都能handle
没那么恐怖，我自己就算过
【在 h*******2 的大作中提到】
: 确实很难计算。光是长整数的表达和四则运算都需要专门的库，速度没经验，估计比
: native number慢几个数量级
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h*******2
发帖数: 5093 | 22 速度是关键，算一个两个当然无所谓
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 这种级别的整数运算python mathematica都能handle
: 没那么恐怖，我自己就算过
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a******0
发帖数: 121 | 23 要算所有变化的话，围棋变化有 361！
361！= 1.4*10^768
当然这也包括了不合法的次序，实际变化要少一些。
3^361只是所有状态，不包含次序变化。
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 这种级别的整数运算python mathematica都能handle
: 没那么恐怖，我自己就算过
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n*****t
发帖数: 22014 | 24 王淫这货也就是个大嘴，跟乐视请来的砖家比毫无二致。
别的不说：围棋解的空间虽然大，但也是个已知数。首先给出的数字差十万八千里，其
次，这个大是什么概念？是他说的用暴力就能解的吗？就好比说，RSA 加密虽然复杂，
但也不过就是 128 位 256 位，比围棋的解还少。
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 这种级别的整数运算python mathematica都能handle
: 没那么恐怖，我自己就算过
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t*******t
发帖数: 267 | 25
考虑顺序所有变化肯定不是这个数啊，你要考虑到打劫和倒扑这种反复提子的啊
【在 a******0 的大作中提到】
: 要算所有变化的话，围棋变化有 361！
: 361！= 1.4*10^768
: 当然这也包括了不合法的次序，实际变化要少一些。
: 3^361只是所有状态，不包含次序变化。
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h*******2
发帖数: 5093 | 26 哥对他那种拿着苹果比橘子的文章实在看不下去，数字就不说了
【在 n*****t 的大作中提到】
: 王淫这货也就是个大嘴，跟乐视请来的砖家比毫无二致。
: 别的不说：围棋解的空间虽然大，但也是个已知数。首先给出的数字差十万八千里，其
: 次，这个大是什么概念？是他说的用暴力就能解的吗？就好比说，RSA 加密虽然复杂，
: 但也不过就是 128 位 256 位，比围棋的解还少。
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a******0
发帖数: 121 | 27 因为听您的口气，250^150好像是一个没什么大不了的数字。
想请教如何把250^150个状态算清楚？ |
s*****V
发帖数: 21731 | 28 我看的就算转文，原文关我屁事。你这种蠢货和王银一样你对这些东西完全没有概念。
你来说说计算机怎么搜索250^150的解空间，假设每个CPU周期能搜索一个，需要多少年
，宇宙的年龄也不过10^17秒
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 考虑顺序所有变化肯定不是这个数啊，你要考虑到打劫和倒扑这种反复提子的啊
|
a******0
发帖数: 121 | 29 嘿嘿。
我这里简化了。不许提子。
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 考虑顺序所有变化肯定不是这个数啊，你要考虑到打劫和倒扑这种反复提子的啊
|
h****r
发帖数: 2056 | 30 对倒茶这件事，做了过多不必要的衍生，把问题故意复杂化了。比如茶垢那些事，都
可以剪掉。缺口机器可以学习。裂缝会不会导致漏水，人眼看也没有用，还是得试，这
点上人也没优势。
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 考虑顺序所有变化肯定不是这个数啊，你要考虑到打劫和倒扑这种反复提子的啊
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t*******t
发帖数: 267 | 31
你自己傻了管我什么事
原文有说exhaust 解空间吗？
“计算机利用自己的“计算暴力”，可以有计划有步骤，兢兢业业的把各种可能出现的
情况算出来，一直到许多步以后，然后从中选择最有优势的走法。”
这句话有说必须算到最后一步吗？
中文都读不懂，怪不得上来丢人
【在 s*****V 的大作中提到】
: 我看的就算转文，原文关我屁事。你这种蠢货和王银一样你对这些东西完全没有概念。
: 你来说说计算机怎么搜索250^150的解空间，假设每个CPU周期能搜索一个，需要多少年
: ，宇宙的年龄也不过10^17秒
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s*****V
发帖数: 21731 | 32 怎么暴力法？计算机拼了老命也只能验证解空间一个微不足道比例的部分。 在看看王
银的这个比喻，这两者有可比性？这好比说地球到银河系中心不过是距离大一点而已，
和我走到公园的性质类似，规模大一点而已。
“这种精确，死板，机械化，主要靠“暴力”的活动，就跟计算一个比较大的乘法算式
（比如2463757 x 65389）的性质类似，只不过规模大很多。”
【在 t*******t 的大作中提到】
:
: 你自己傻了管我什么事
: 原文有说exhaust 解空间吗？
: “计算机利用自己的“计算暴力”，可以有计划有步骤，兢兢业业的把各种可能出现的
: 情况算出来，一直到许多步以后，然后从中选择最有优势的走法。”
: 这句话有说必须算到最后一步吗？
: 中文都读不懂，怪不得上来丢人
|
t*******t
发帖数: 267 | 33 实际上 alphago和人脑下棋用的算法现在是一致的
都是剪枝判断，都不可能判断终盘，只是两者算的深度稍有差别， 人脑大概能算20步
左右，少数情况下能估算很大的步数，alphago大约能精确计算25步，但是因为用的MC
，会漏掉情况
大家说的电脑出bug,就是某些可能解被剪枝或者超出计算能力 |
s*****V
发帖数: 21731 | 34 不要吹别的，你给我写个这么大数的空循环就可以，跑完了告诉我
【在 t*******t 的大作中提到】
: 实际上 alphago和人脑下棋用的算法现在是一致的
: 都是剪枝判断，都不可能判断终盘，只是两者算的深度稍有差别， 人脑大概能算20步
: 左右，少数情况下能估算很大的步数，alphago大约能精确计算25步，但是因为用的MC
: ，会漏掉情况
: 大家说的电脑出bug,就是某些可能解被剪枝或者超出计算能力
|
h*******2
发帖数: 5093 | 35 对于这么大的数字，计算机无法有条不紊兢兢业业
python，我相信，尚未验证哈，对于巨大数字，都转换成了浮点通过对数进行计算。
大整数计算完全是另外一回事了
【在 t*******t 的大作中提到】
: 实际上 alphago和人脑下棋用的算法现在是一致的
: 都是剪枝判断，都不可能判断终盘，只是两者算的深度稍有差别， 人脑大概能算20步
: 左右，少数情况下能估算很大的步数，alphago大约能精确计算25步，但是因为用的MC
: ，会漏掉情况
: 大家说的电脑出bug,就是某些可能解被剪枝或者超出计算能力
|
r*g
发帖数: 3159 | 36 过去围棋是个坎，现在吹不了了，倒茶成了坎。波士顿狗已经端箱子了，到茶的坎也会
很快消失。
其实就没有什么关坎。人的智能就没什么了不起的。 |
g*******u
发帖数: 3948 | 37 写得挺没水平的
你不是做那一行的 就少做判断。
哪一行能做出来都是不容易的 。
本版 昨天有个写技术的比这个强很多。
有时候 把东西 写得言简意赅，让大家看懂， 比光作评论 有用的多。 |
h*h
发帖数: 27852 | 38 说得挺好
》对于人来说很难，很烦的事情（复杂的计算，下棋，推理……），对于计算机来说，其
实算是相对容易的事情。
对于人来说很容易的事情（认人，辨别物品，走路，开车，打球……），对于计算机来
说，却非常困难。
计算机需要精确的，离散的，死板的输入。它们不能适应环境的改变。
人擅长于处理模糊的，连续的，不完美的数据，对环境的适应能力非常高。
不过，围棋搜索空间巨大，电脑也无法穷举。AI找到围棋的近似解绝对是一大成就。
劫争，手筋，复杂的对杀，电脑都有缺陷。我估计分块，算目，也是问题。
所以我认为AI还没有找到围棋的近似解。现在的解可能还没有达到顶尖职业棋手水平 |
i***h
发帖数: 12655 | 39 就算有精分
几个强九段敢说能番棋赢阿狗？
这不是顶尖棋手水平？
，其
【在 h*h 的大作中提到】
: 说得挺好
: 》对于人来说很难，很烦的事情（复杂的计算，下棋，推理……），对于计算机来说，其
: 实算是相对容易的事情。
: 对于人来说很容易的事情（认人，辨别物品，走路，开车，打球……），对于计算机来
: 说，却非常困难。
: 计算机需要精确的，离散的，死板的输入。它们不能适应环境的改变。
: 人擅长于处理模糊的，连续的，不完美的数据，对环境的适应能力非常高。
: 不过，围棋搜索空间巨大，电脑也无法穷举。AI找到围棋的近似解绝对是一大成就。
: 劫争，手筋，复杂的对杀，电脑都有缺陷。我估计分块，算目，也是问题。
: 所以我认为AI还没有找到围棋的近似解。现在的解可能还没有达到顶尖职业棋手水平
|
h*h
发帖数: 27852 | 40 如果第5盘李用类似手段赢，力战型职业甚至强业余棋手都可以。
【在 i***h 的大作中提到】
: 就算有精分
: 几个强九段敢说能番棋赢阿狗？
: 这不是顶尖棋手水平？
:
: ，其
|
|
|
c****x
发帖数: 6601 | 41 http://www.yinwang.org/blog-cn/2016/03/09/alpha-go
250^150
复制粘贴的问题。
【在 A*******e 的大作中提到】
: AlphaGo与人工智能
: 在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
: ，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
: 之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
: 闹得沸沸扬扬。
: 本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
: 的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
: Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
: 深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
: 应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
|
a****u
发帖数: 1537 | 42 王垠不懂自动驾驶，事实上自动驾车比下围棋还是简单多了。
首先自动驾驶不是主要靠视觉信号，激光雷达才是核心。视觉信号只是做有限的几种模
式识别。 |
e*g
发帖数: 4981 | 43 电脑画个横平竖直的正方形比人类容易得多，但是要让画个曲了拐弯的怪图还得费点劲
。 |
b*******i
发帖数: 594 | 44 如何评价王垠正在设计和开发的 Yin 语言？
https://www.zhihu.com/question/23701222
怎样看待王垠新博文《我为什么不再公开开发Yin语言》？
https://www.zhihu.com/question/28897980
现在一看到这个人的名字，我的脑子里面就会出现一群大雁，一会排成S字，一会排成B
字。 |
o**o
发帖数: 3964 | 45 归根到底，现有计算机的物理模型是对世界非常低效的近似。digitizing采样方便了机
器处理，但是复杂度升高很快。围绕逻辑运算的硬件局限，用软件模拟思维，只能在一
定的规则清晰适合机器处理的领域成功。换句话说，在*依靠人的智力*能够转化成适合
机器处理的领域成功。换个题目，如果人不知道怎么简化思维过程编成程序，机器智能
就停滞。
因为人脑根本不是这样的工作方式，几十赫兹的频率，和很少的能量消耗，就能处理抽
象的复杂问题。不搞清人脑的物理化学原理，机器不能超过人。搞清了人脑原理，才能
打开提高人类智能的渠道。 |
s***a
发帖数: 82 | 46 他说的是最终棋局个数吧
361个数里取180的组合数
2081681993819799846994786333448627702865224538845305484256394568209274196127
3801537852564845169851964390725991601562812854608988831442712971531931755773
【在 t*******t 的大作中提到】
: 实际上 alphago和人脑下棋用的算法现在是一致的
: 都是剪枝判断，都不可能判断终盘，只是两者算的深度稍有差别， 人脑大概能算20步
: 左右，少数情况下能估算很大的步数，alphago大约能精确计算25步，但是因为用的MC
: ，会漏掉情况
: 大家说的电脑出bug,就是某些可能解被剪枝或者超出计算能力
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t******l
发帖数: 10908 | 47 你这叫游乐场自动驾车。
自动驾车的终极目标是能自动送娃去小学，能够自动辨认路边 volunteer 指挥交通
的手势，能根据路边吵闹形势预知调皮捣蛋娃程咬金杀出的概率，但也不能离开小学
三个 mile 远就减速到 5mph 阻碍交通，让一小学统统迟到，校长办公室把黄条当
午餐发送。
现在的自动驾车水平，密集路口的某个红绿灯如果改换了个地，没通知 google
数据中心，那自动车八成就得晕。有人临时在路边放个限速 25 mph 的手写牌子
抢修下水道井盖，那自动车保不准冲过去了。冲过去就算了，万一撞了车、被警察
拦下，那至少要乖，不能像阿发那样疯，也不能跑高速左 lane 来个急刹车让警察
追尾 it。。。
你的激光雷达在这些情况下有球用。。。还不得靠图像识别？
【在 a****u 的大作中提到】
: 王垠不懂自动驾驶，事实上自动驾车比下围棋还是简单多了。
: 首先自动驾驶不是主要靠视觉信号，激光雷达才是核心。视觉信号只是做有限的几种模
: 式识别。
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M****o
发帖数: 4860 | 48 煞笔就喜欢瞎bb
这么多年了
没做过一件靠谱的事情
有才华也长狗身上白费了
【在 A*******e 的大作中提到】
: AlphaGo与人工智能
: 在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
: ，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
: 之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
: 闹得沸沸扬扬。
: 本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
: 的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
: Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
: 深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
: 应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
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t******l
发帖数: 10908 | 49 250^150
= (1000/4)^150
= 10^450 / 2^300
= 10^450 / (2^10)^30
约等于 10^450 / (1000)^30
= 10^450 / 10^90
= 10^360
所以差不多是比 1 后面 360 个零 这个数稍微小一点。
这么简单的要是都估算不出来，那美国初中数学计算题 AMC 10
多半得挂，初中肄业算了。
【在 a******0 的大作中提到】
: 但250^150是一个什么样的数字呢？ 知道有多大吗？
: 说起来好像是一个人能轻松算清楚的数字。
:
: 了
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n******7
发帖数: 12463 | 50 这就是装B装成SB的一个活生生的例子
【在 g*******u 的大作中提到】
: 写得挺没水平的
: 你不是做那一行的 就少做判断。
: 哪一行能做出来都是不容易的 。
: 本版 昨天有个写技术的比这个强很多。
: 有时候 把东西 写得言简意赅，让大家看懂， 比光作评论 有用的多。
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t******l
发帖数: 10908 | 51 其实还可以目测得更精确点：
250^150
= (1000/4)^150
= 10^450 / (2^10)^30
= (1/(1.024)^30) * (10^450 / (1000)^30)
= (1/(1.024)^30) * 10^360
其中：
(1.024)^30
= (1 + 0.024)^30
= (1 + 0.024) * (1 + 0.024) * (1 + 0.024) * ... (multiply 30 times)
= 1 + C(30,1) * 0.024 + C(30,2) * 0.024^2 + C(30,3) * 0.024^3 + ...
= 1 + P(30,1)/P(1,1)*0.024 + P(30,2)/P(2,2)*0.024^2 + P(30,3)/P(3,3)*0.024^3
+ ...
= 1 + 30 * 0.024 + (30*29/2) * 0.024^2 + (30*29*28)/(3*2) * 0.024^3 + ...
(这里其实也可以用泰勒展开来代替组合理论，不过初中生不会微积分，泰勒不适用于
推初中娃就是了）。
对于目测估值的精度，取到二次项差不多了吧，所以：
250^150
约等于 (1/(1 + 30 * 0.024 + (30*29/2) * 0.024^2)) * 10^360
= (1/(1 + 30*0.024*(1 + 29*0.012)) * 10^360
毛估 (1/(1 + 0.72*(1 + 30*0.012)) * 10^360
= (1/(1 + 0.72 * 1.36)) * 10^360
再毛估 (1/(1 + 0.7 * 1.4)) * 10^360
仨毛估 1/2.0 * 10^360
= 5 * 10^359
对推初中娃这样应该差不多了，高中娃以后再说。
【在 t******l 的大作中提到】
: 250^150
: = (1000/4)^150
: = 10^450 / 2^300
: = 10^450 / (2^10)^30
: 约等于 10^450 / (1000)^30
: = 10^450 / 10^90
: = 10^360
: 所以差不多是比 1 后面 360 个零 这个数稍微小一点。
: 这么简单的要是都估算不出来，那美国初中数学计算题 AMC 10
: 多半得挂，初中肄业算了。
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t******l
发帖数: 10908 | 52 其实对初中高年级娃，可能还可以教一下估计余项误差。因为余项可以 bound 在
一个等比数列之下，计算该等比数列的前 n 项和，可以算出估算误差的 upper
bound。这也不超过初中数学范畴。不过不浪费电了，等娃大点再说。
【在 t******l 的大作中提到】
: 其实还可以目测得更精确点：
: 250^150
: = (1000/4)^150
: = 10^450 / (2^10)^30
: = (1/(1.024)^30) * (10^450 / (1000)^30)
: = (1/(1.024)^30) * 10^360
: 其中：
: (1.024)^30
: = (1 + 0.024)^30
: = (1 + 0.024) * (1 + 0.024) * (1 + 0.024) * ... (multiply 30 times)
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s*******d
发帖数: 3991 | 53 自动驾驶不是要做得万无一失，
只要比人开的好就可以了
而且开车的规则是很容易学习的
【在 A*******e 的大作中提到】
: AlphaGo与人工智能
: 在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
: ，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
: 之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
: 闹得沸沸扬扬。
: 本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
: 的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
: Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
: 深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
: 应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
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l***y
发帖数: 4671 | 54 艾玛这贴太掉价了。王垠这洋相出的啊 ：D
【在 A*******e 的大作中提到】
: AlphaGo与人工智能
: 在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
: ，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
: 之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
: 闹得沸沸扬扬。
: 本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
: 的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
: Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
: 深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
: 应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
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n*****t
发帖数: 22014 | 55 这货不管扯啥蛋，总有乌泱乌泱的人跪舔。其实跟李大湿一个意思，不在于你有多牛逼
，只要比被你忽悠的人能吹就行。
所以么，这贴是写给粉丝的。
【在 l***y 的大作中提到】
: 艾玛这贴太掉价了。王垠这洋相出的啊 ：D
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l***y
发帖数: 4671 | 56 宇宙中大约有10^80个原子，宇宙的年纪大约是10^22秒，如果他用宇宙中每个原子当作
一个cpu加储存器，每个原子可以纪录一种解，每微秒算一步，不计读写速度，从大爆
炸开始算，到现在也就能够算完10^108种解。。。
当我们说一个问题很复杂，不可能穷尽所有解时，we meant it。
【在 t*******t 的大作中提到】
: 实际上 alphago和人脑下棋用的算法现在是一致的
: 都是剪枝判断，都不可能判断终盘，只是两者算的深度稍有差别， 人脑大概能算20步
: 左右，少数情况下能估算很大的步数，alphago大约能精确计算25步，但是因为用的MC
: ，会漏掉情况
: 大家说的电脑出bug,就是某些可能解被剪枝或者超出计算能力
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r*****g
发帖数: 9999 | 57 开什么玩笑，现在的自动驾驶对周围环境要求太高，有点刮风下雨，路上线不清楚就不
行了，离实用还差的远。
【在 a****u 的大作中提到】
: 王垠不懂自动驾驶，事实上自动驾车比下围棋还是简单多了。
: 首先自动驾驶不是主要靠视觉信号，激光雷达才是核心。视觉信号只是做有限的几种模
: 式识别。
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B*G
发帖数: 13438 | 58 王垠跟方舟子老师一样有个难得的本事，就是本来挺好的文章挺对的道理，他一写出来
，就是招人烦。 |
a****u
发帖数: 1537 | 59 google的自动驾驶已经上路行驶了上百万英里。
你对自动驾驶的理解还是用计算机视觉，这是错误的理解。
听说过sensor fusion吗？
【在 r*****g 的大作中提到】
: 开什么玩笑，现在的自动驾驶对周围环境要求太高，有点刮风下雨，路上线不清楚就不
: 行了，离实用还差的远。
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s******n
发帖数: 124 | 60 在湾区经常看到狗家的雷克萨斯无人车，10次有10次都是有司机坐在上面紧握方向盘，
猜测pr所谓的百万英里绝大部分都是司机开，给无人车攒training data吧
【在 a****u 的大作中提到】
: google的自动驾驶已经上路行驶了上百万英里。
: 你对自动驾驶的理解还是用计算机视觉，这是错误的理解。
: 听说过sensor fusion吗？
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t******l
发帖数: 10908 | 61 上万英里都是狗狗前几天 survey 过的路。
：google的自动驾驶已经上路行驶了上百万英里。
：你对自动驾驶的理解还是用计算机视觉，这是错误的理解。 |
a****u
发帖数: 1537 | 62 SAE对自动驾驶划分了5个等级，现在google大概在4这个级别。保险，法律现在还不允
许完全无人控制的。使用计算机视觉只能是作为辅助，你想要靠camera来识别，运算速
度可能吗？
总之，你不是业内人士，喷喷也就是满足自己。
【在 s******n 的大作中提到】
: 在湾区经常看到狗家的雷克萨斯无人车，10次有10次都是有司机坐在上面紧握方向盘，
: 猜测pr所谓的百万英里绝大部分都是司机开，给无人车攒training data吧
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