如何看待李世石在第四局戰勝AlphaGo

發布 李 2024-10-25
1個回答
  1. 匿名使用者2023-11-07

    引領“深度學習”的阿爾法狗掉進了神經網路的盲區，走出了“神”幾步。

    “下棋後拋棄孩子，認輸”。 人族博弈的光輝成果，比如排除谷歌故意輸掉一場比賽，以最大化雙贏利益的陰謀論，其實反映了阿爾法狗的幾個問題，這也是人工智慧和神經網路。

    網路問題。 第乙個是人工智慧最古老的問題：GIGO（Garbage In Garbage Out），其中資料的質量決定了決策的質量。 帶有大量噪音和垃圾的資料將不可避免地降低人工智慧決策的質量。 而如果先驗的專家不可能對大量用於訓練的遊戲的優劣做出高精度的判斷，那麼訓練好的神經網路在某些特定情況下會受到垃圾雜訊的影響。 由於垃圾和噪音的普遍存在，這將是不可避免的，並被完全消除。

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