M******n
发帖数: 1506 | 1 这两盘棋我胡思乱想了一下。
一个个体人从出生开始，学习的过程是什么？第一个层次：通过眼睛，耳朵等等感知器
官去获取前人总结出来的经验知识。这点不用多说，信息的传递和存储计算机早就可以
做到，而且比人类好。第二个层次是我们人类还可以对获取的信息进行归纳总结，逻辑
推理，用每个人自己的理解去模型化接受到的一切信息，变为自己的知识。这点目前看
alphago的例子表明，在有规则约束的条件下，AI可以做到。而AI一旦能做到，肯定也
比人类做得好，它能不停歇得，极高速得去扩大接受的信息，相当于有逻辑思维能力的
人不停地去看所有前人写过的书。完了可以在规则的框架内进行总结归纳，逻辑推理，
做出判断和决策。
我之所以认为alphago达到了第二个层次，有了归纳总结，逻辑推理再做出判断和决策
的能力，就是基于alphago的例子。两盘棋下来，go的开局布局最后都证明go的全局观
和不纠结局部得失的特点。结合围棋无比巨大的变化可能性（远远超出目前硬件的计算
速度），go通过“阅读”人类棋局，和自己推演积累下（总结，归纳）的经验，甚至是
理论（具体在go那里是一套巨大的不停更新变化的参数）才是它真正突破的地方。而这
个过程，不觉得和人类的学习过程无比相似吗？
我觉得人类规定规则，明确目标的东西，AI很快都能做的比人好了。
灵感这种无法定义规则的东西，确实AI还看不到希望。但是人类一旦把某些东西标准化
，立刻AI就能替代人了。比如作曲，名曲都是靠作曲家的灵感，但如果有一个曲目排行
榜，而且AI每次做曲，这个排行榜都能反馈给AI,那么AI一定可以做出排行榜第一的曲
子。
再说玄一点，人的灵感也不都是好的。在学习过程中，“复盘”是很重要的。赢是怎么
赢的，输是怎么输的，AI会通过学习和自我推演不断逼近真相，人偶尔通过灵感反而会
走偏，造成经验性错误。
这么想下去很悲观，很聪明的人造出了一大批非常智能的机器人，能做常人做的任何事
情，比如法官，完全按判例推理，没有判例，根据法理大原则推理，抛开人情，完全可
以比人准。再者可以做有所创新的事情，毕竟自然也是模拟嘛。再到后来，多数人懒到
啥也不会，只会简单得指示机器人了，新一代聪明的人在上学期间，甚至壮年以前还不
如更智能点的机器人了。。这是一个非常恐怖的情况。绝大多数人类会再也不想学习了
，反正学不过机器
就连创新，自然科学，人类研究其实也是个学习过程，不就是模拟自然界么？AI也能做
，如果人规定了规则的话，比如逻辑自洽，实验数据支持 |
C**********e
发帖数: 23303 | 2 哥不认为你不是胡思乱想
这是趋势 也是深度学习的精髓
你可能不懂AI的具体算法
但你的想法已经越了许多指手画脚 自以为是的人 |
m*****t
发帖数: 16663 | 3 你自以为是的厉害。
AI打败了李师师，如果可以立刻接着打败其他棋手，你再来吹AI具有“融会贯通”的能
力还有点可信度，目前这种模式，根本证明不了它拥有这个概念上的深度学习能力，基
于大数据的一个好的算法完全可以有同样效果，就跟生物成天吹嘘发现这个机制发现那
个机制一样，离实用目标其实十万八千里，一个偶然不可重复数据就开始炒概念。
【在 C**********e 的大作中提到】
: 哥不认为你不是胡思乱想
: 这是趋势 也是深度学习的精髓
: 你可能不懂AI的具体算法
: 但你的想法已经越了许多指手画脚 自以为是的人
|
M******n
发帖数: 1506 | 4 再开个脑洞。如果以一个成功理论物理学家为标准来设计AI的话（产生逻辑自洽的，能
解释目前不能解释的实验数据，而且这个猜想又快又多）,用人类认识自然界的发展史
去训练（类似大量棋谱），输入目前人类无法解释的自然现象，AI可以给出一个长长的
list, 都是各种逻辑自洽，可以解释这些现象的猜想，而且按照能被实验验证
probability的大小排列；另外一个AI用成功实验物理学家的标准设计（输出的实验方
案逻辑上可以证明或证伪各种猜想）同时熟知目前人类所有的技术手段，也用物理学发
展史去训练。输入第一个AI的各种猜想，输出实验方案；第三个低层次AI去实现这些实
验，得到结果，并反馈给第一个AI.三个AI形成类似自我对弈的效果。 结果就是第一个
AI越来越像理论物理学家，有一天超越牛顿爱因斯坦，而且知识面巨全面，第二个AI也
超越所有实验物理学家。 副产品是人类认识自然的速度极大得提高，相当于人类拥有
了一个永远活着而且越来越牛逼的爱因斯坦 |
m*****t
发帖数: 16663 | 5 能设计出这个的，自己就是爱因斯坦。
为什么这么多人相信人可以超越自己的认知去设计高科技东西？
这么说吧，如果这种计算机被设计出来，就不是计算机技术的突破了，首先是生物学上
的巨大突破了。
【在 M******n 的大作中提到】
: 再开个脑洞。如果以一个成功理论物理学家为标准来设计AI的话（产生逻辑自洽的，能
: 解释目前不能解释的实验数据，而且这个猜想又快又多）,用人类认识自然界的发展史
: 去训练（类似大量棋谱），输入目前人类无法解释的自然现象，AI可以给出一个长长的
: list, 都是各种逻辑自洽，可以解释这些现象的猜想，而且按照能被实验验证
: probability的大小排列；另外一个AI用成功实验物理学家的标准设计（输出的实验方
: 案逻辑上可以证明或证伪各种猜想）同时熟知目前人类所有的技术手段，也用物理学发
: 展史去训练。输入第一个AI的各种猜想，输出实验方案；第三个低层次AI去实现这些实
: 验，得到结果，并反馈给第一个AI.三个AI形成类似自我对弈的效果。 结果就是第一个
: AI越来越像理论物理学家，有一天超越牛顿爱因斯坦，而且知识面巨全面，第二个AI也
: 超越所有实验物理学家。 副产品是人类认识自然的速度极大得提高，相当于人类拥有
|
h*h
发帖数: 27852 | 6 封闭空间信息公开的游戏，机器超过人是必然的。其它的，绝对是脑洞太大了，出门记
得带伞 |
C**********e
发帖数: 23303 | 7 毋庸置疑 机器可以打败任何棋手
因为围棋最终就是个动态优化问题
人最终算不过机器
以后机器一开局 随便落哪个子
都可以算成定式
【在 m*****t 的大作中提到】
: 你自以为是的厉害。
: AI打败了李师师，如果可以立刻接着打败其他棋手，你再来吹AI具有“融会贯通”的能
: 力还有点可信度，目前这种模式，根本证明不了它拥有这个概念上的深度学习能力，基
: 于大数据的一个好的算法完全可以有同样效果，就跟生物成天吹嘘发现这个机制发现那
: 个机制一样，离实用目标其实十万八千里，一个偶然不可重复数据就开始炒概念。
|
l*******d
发帖数: 3343 | 8 写程序让AI模仿物理学家胡说八道骗funding，这个较低级的码工就能做到…
【在 m*****t 的大作中提到】
: 能设计出这个的，自己就是爱因斯坦。
: 为什么这么多人相信人可以超越自己的认知去设计高科技东西？
: 这么说吧，如果这种计算机被设计出来，就不是计算机技术的突破了，首先是生物学上
: 的巨大突破了。
|
b*******8
发帖数: 37364 | 9 任何职业棋手都白给，这个很明显了，有些人非不承认，死拉着狗狗要试遍几百个职业
才死心。如果是出了个天才少年，10岁就下成这样，早就没有质疑了。
排名前5的都不行，又有人说狗狗不适应排名20到100的，没完没了。
【在 C**********e 的大作中提到】
: 毋庸置疑 机器可以打败任何棋手
: 因为围棋最终就是个动态优化问题
: 人最终算不过机器
: 以后机器一开局 随便落哪个子
: 都可以算成定式
|
c****t
发帖数: 5452 | 10 人家算法明明白白写在文章里,阿法狗是不是智能可不可以融会贯通一目了然, 你不用
自己胡思乱想 |
