AlphaGo는 자습을 통해 자신을 격파했습니다.
Alpha GO가 가장 높은 수준의 Ke Jie를 밟았 기 때문에 AI 지능형 조작, 즉 Alpha GO의 가장 높은 수준의 인식을 말하면서 기본 분리 된 인간 범주입니다.
그러나, 우리는이 지능 AI가 자기 진화를 완료 할 수 얼마나 아무 생각이 없었다. 애 지에을 통해 승리를 다음 달에 AlphaGo 제로 더욱 놀라운, 이전의 두 판을 이길 진화하는이 AlphaGo 제로의 진화 방법은 원래의,하지만 처음부터 기반으로하지 않습니다. 과거 AlphaGo있는 수많은 인간의 아마추어의 대결에서 프로 선수 천천히 성숙하지만 AlphaGo 제로는 인간의 학습을 포기의 탄생은, 대신에 의존하고 있기 때문에 자기 진화, 혼자 자기 체스는 방법을 성장, 그것은 전자 체스 플레이어의 역사에서 가장 강한 중 하나가되고있다.
체스에 가라.
AlphaGo Zero는 얼마나 오래 되었습니까? Li Shishi의 첫 번째 버전 AlphaGo의 첫 번째 버전 인 교육 일로부터 3 일만에 100 : 0의 결과를 얻었습니다. 그 후 AlphaGo Zero와 40 일 자체 체스 연구 중, Ke Jie의 AlphaGo 두 번째 에디션에 계속 도전하십시오. 결과는 89:11 인 AlphaGo Zero에서 우승합니다.
이전 버전의 AlphaGo는 처음에는 수천 명의 아마추어 및 프로 게임이 Go를하는 법을 배우기 위해 훈련되었으며, 이제 AlphaGo Zero는이 단계를 건너 뛰고 게임에서 무작위로 배우고 게임으로 시작합니다 등반 무대, 그것은 빠르게 인간 놀이 AlphaGo 제로와 강력한 검색 알고리즘을 결합하여 동시에 무료로 놀이의 수준을 초과, 신경 네트워크는 자동으로 조정하고 며칠 만에 축적 된 수천 년 만에 업데이 트됩니다 AlphaGo Zero는 또한 게임의 최종 우승자를 얻는 다음 방법을 예측하기 위해 비 전통적인 전략과 혁신적인 체스 게임 세트를 개발했습니다.
네티즌 정신력에서 : 분명히 플레이어의 능력을 향상시키기 위해 자기 진화를 사용할 수 있으며, 전에도 인간 체스에 사용되었고, 실제로 낭비에 대해 이야기했습니다.
회사의 연구 회사 인 AlphaGo는 Nature에 발표 된 논문에서 많은 인공 지능 기술에 대해 언급했지만, Demis Hassabis CEO에 따르면 AlphaGo Zero의 핵심 포인트는 인간 인식의 부족을 제거하는 것입니다 많은 수의 데이터 교육에 대한 의존도를 없애고이 분야는 AI 분야에서 문제가되고 있습니다.
| 다음은 참조 부분입니다.
이러한 창조성의 순간은 인공 지능이 우리를 미래에 더욱 효과적으로 만들어 줄 것이라고 믿게 만들고 인류가 직면 한 거대한 문제를 해결하기 위해 인공 지능을 사용할 것입니다.
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현재 AlphaGo는 더 많은 전략 게임에 적용될 수 있지만 조사 대상은 DeepMind입니다. DeepMind는 AlphaGo가 더 넓은 미래를 맞을 것이라고 믿습니다. 사실, 다른 영역에서 AI가 천천히 인생은 아이폰 엑스에서 전화에 돌파구가 판매되고, 우리는 AI 신경 엔진이 장착 된 것을보고, 오늘 화웨이 메이트 10은 AI 처리 칩을 출시했다.
모바일 분야에서 이제부터는 점점 더 많은 제조업체들이 프로세서 AI 최적화 하드웨어에 이식을 시작하게 될 것입니다.
그것은 소비자로서, 우리 AI 칩은 무엇에 이익이됩니까?
아이폰 엑스 프로모션 단어
휴대 전화에서 인공 지능 칩을 찾는 이유는 간단합니다. 일상적인 컴퓨터 데스크톱처럼 평범한 CPU는 기계 학습에 매우 해로울뿐 아니라 많은 계산이 필요하지만 CPU는 제한된 코어를 사용하여 계산, 일반적으로이 작업은 거의 1,000 개의 코어 그래픽을 사용하여 완료해야하지만 인공 지능을 사용하면 Qualcomm AI 이사 인 Gary Brotman이 CPU 코어 동기화 작업의 수를 늘릴 수 있습니다. '병렬화가 미래의 열쇠입니다. , CPU 실행이 강력하고 효과적이 될 것입니다.
iPhone X A11 바이오닉 프로세서
이론적으로 우리는 AI 칩을 사용하여 휴대 전화의 성능을 향상시키고 배터리 수명을 늘릴 수있을뿐만 아니라 사용자 개인 정보 보호 또한보다 안전하고 많은 기계 학습 서비스 (예 : 음성 도우미) 분석 및 계산, 데이터 교환의 중간 숨겨진 사용자의 개인 정보 보호를 위해 클라우드에 데이터를 보내야합니다. 그리고 애플의 아이폰 X는 AI 칩 때문에,이 계산은 전화로 직접 수행 할 수 있다고 말했습니다. 단계는 데이터 누출의 위험을 줄이자는 의미입니다. 또한, 클라우드 컴퓨팅의 원래 서버뿐만 아니라, 일부 에너지는 좀 더 유용한 계산을 할 수 있습니다.
Huawei Kylin 970 AI 프로세서
그러나 현재 AI 칩 보급률은 여전히 매우 제한적이며 AI 칩 연구 개발은 필연적으로 화웨이와 마이크로 소프트 등 기술 대기업 간의 협력을 포함하는 비용 상승으로 이어질 것이며 AI 칩 오프라인 번역 그러나,이 협력의 비용은 모든 회사가 감당할 수있는 것은 아니며, 우리는 인공 지능 인터페이스, 프레임 워크, 플랫폼이 동일하지 않을 수 있습니다,이 또한 개발 작업을위한 퍼즐.
그 AI 칩은 단지 필요합니까? 아니요! 당신은 매우 높은 성능 요구 사항을 가지고 있지 않다면, 그렇지 않으면 현재의 일반 칩이나 우리에게 충분할 것입니다 .AI이 기능을 케이크에 붙이고, 하드웨어는 물론 효율성을 높이기 위해 더욱 중요한 것은 더 많은 유동성을 얻으십시오. 그 때 업계가 초기 인기를 유지하여 결과를 볼 때까지 기다려야합니다.
