因此，在過去的3000多年里，人們普遍認(rèn)為在第三根線上落子和第四根線上落子有著相同的重要性。但在第37步中，阿爾法狗卻把棋子落在了第五條線，進(jìn)軍棋局的中部區(qū)域。“這可能意味著，在過去幾千年里，人們低估了棋局中部區(qū)域的重要性。”
值得一提的是，和去年戰(zhàn)勝李世石的AlphaGo相比，DeepMind科學(xué)家DavidSilver稱現(xiàn)在AlphaGo要更強(qiáng)三子，他介紹道：“與李世石對戰(zhàn)的AlphaGo在云上有50個TPUs在運(yùn)作，搜索50個棋步為10000個位置/秒，而5月23日打敗柯潔的AlphaGoMaster則在單個TPU上進(jìn)行游戲，AlphaGo成為自己的老師，它從自己的搜索里學(xué)習(xí)，有著更強(qiáng)大的策略和價值網(wǎng)絡(luò)。”
柯潔也在5月24日的微博中，對于AlphaGo團(tuán)隊(duì)給出的檢測報告感嘆：自己是在跟怎樣可怕的對手下棋。
“這個差距有多大呢?簡單地解釋一下就是一人一手輪流下的圍棋，對手連續(xù)讓你下三步……又像武林高手對決讓你先捅三刀一樣……”柯潔說。
除了下圍棋，AlphaGo還能做什么?
圍棋之外，DemisHassabis告訴記者，AlphaGo的高效算法是一種通用型的算法，也可以推廣到其他算法，把人工智能運(yùn)用到各種各樣的領(lǐng)域，如將AI用到材料設(shè)計、新藥研制上，還有現(xiàn)實(shí)生活中的應(yīng)用，如醫(yī)療、智能手機(jī)、教育等。
不過他也對第一財經(jīng)坦言，圍繞AlphaGo，背后的技術(shù)包括圖像處理、大數(shù)據(jù)分析等，這些技術(shù)目前在其他領(lǐng)域的使用還在早期探索階段，只在AlphaGo研究的中間環(huán)節(jié)某些領(lǐng)域應(yīng)用，但是在未來肯定會在多個領(lǐng)域推廣相關(guān)的技術(shù)。
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