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可能有人會覺得,電腦會玩遊戲不是很正常的事情嗎,我們玩遊戲的時候,不是也會遇到電腦對手嗎,它們玩的不是挺溜的嗎?
人工智慧和電腦遊戲中內置的對手其實是有著本質區别的。
後者其實是一種設置好的程式,隻能按照程式運行,不會有遊戲之外的功能。
而人工智慧則如同一張白紙,從無到有接觸遊戲、理解遊戲規則、熟悉遊戲內容、掌握遊戲技能、精通遊戲手法直到得到遊戲高分,這種自我學習能力才是它真正的可怕之處!
接下來,眾人移步回到會議室,deep
mind的另外一個創始人沙恩·萊格也來了,他向眾人做了自我介紹之後,開始講述公司對於人工智慧的理解。
在萊格看來,deep
mind已經找到了人類大腦運作的一種模式,並且以這種模式開發出了一種神經學習網絡的構建方法,最關鍵的地方不在於他們的發現,而在於這是一種通用的人工智慧係統,如果研究成功就可以直接應用到各行各業當中。
萊格道:“大家也看到係統在《打磚塊》這款遊戲中展現出來的強大的自我學習和試錯能力,事實上它也能夠很快搞定《太空入侵者》和《乒乓》,我們考慮當它攻克了雅達利主機上的遊戲之後,可以去試一試《超級瑪麗》或者《魂鬥羅》。目前它已經在所有接觸過的遊戲中,展現出了超越人類的水平,這確實是一個令人震驚的成績。甚至好多次,它自行創造了一些攻克遊戲的策略,那是之前從來沒有人想到過的。”
萊格繼續道:“通過人工智慧係統在遊戲中的表現,我們期望這項工作可以獲得更大的延伸,超越遊戲領域進入更為複雜的數字領域甚至現實世界。未來的某一天,機器人可以學習在一個陌生的環境中如何行走,汽車可以學習如何在現實世界中行駛,甚至讓人工智慧主動的去學習一門語言,去理解文學,去寫出一篇文章,去理解建築學,造出一棟真正的房子!儘管這些問題比起遊戲來要困難的多,但我相信那一天會來到的。”
會來到的……在座所有人裡面,沒有人比李睿更有信心了,因為他曾經真正的目睹過那一天。
接下來,另外一位研究員亞曆克斯·格雷福斯又為眾人演示了另外一個令人激動的功能:可手寫係統。
格雷福斯用觸摸板手寫了十幾個單詞,每寫好一個,人工智慧係統就會進行分析,並且開始模仿他的筆跡。
最初,人工智慧甚至連一個完整的字母都寫不出來,而且和格雷福斯的筆跡相距甚遠。
五個單詞之後,人工智慧可以拚出完整的單詞了,十個單詞之後,筆跡漸漸相似起來,二十個單詞之後,人工智慧就能像模像樣的模仿出一個格雷福斯手寫的單詞圖像,儘管還無法做到完全一致,卻已經不太容易分辨了。 本章未完,請點擊下一頁繼續閱讀! 第1頁/共2頁
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