原创《AlphaGo的高智商是怎样炼成的》：本论文主要论述了高智商论文范文相关的参考文献,对您的论文写作有参考作用。
AlphaGo属于“强人工智能”,已初步具备了机器学习能力,能够根据经验数据进行“自我智能升级”,使人类棋手相形失色.AlphaGo在训练、学习中形成了策略和价值两大网络,其最令人震惊的地方,是它已经能够模仿人的直觉,这就使AI科学走向一个新的境界,更接近理解人类的大脑运作.
2014年,谷歌斥资6.5亿美元收购了英国公司DeepMind（深度思维）,当时这家公司只有AI游戏方面的技术,谷歌为的是拢住该公司12名深度算法人才.这项交易属于谷歌对人工智能人才收购战略的一部分,由当时的谷歌CEO拉里·佩奇（Larry Page）亲自负责,并全程主导.
2016年,由DeepMind多年打造的一款围棋人工智能程序AlphaGo,以4∶1的战绩战胜韩国顶尖棋手李世石.2017年,AlphaGo化身为神秘棋手“Master” 连续战胜包括柯洁、聂卫平、古力等多名围棋名将,再次创造历史.实现对弈柯洁“三连胜”战绩之后,“AlphaGo之父”、DeepMind创始人杰米斯·哈萨比斯宣布AlphaGo退役.这场世界围棋领域的“人机对决”由此画上了句号,但AI科技迎来了新的起点.从这个意义上讲,AlphaGo的出现可谓是意义非凡.那么,AlphaGo的高智商究竟是怎样炼成的?
“AlphaGo之父”的时间简史
随着AlphaGo的享誉世界,现年42岁的哈萨比斯已经成为人工智能（AI）领域炙手可热的科技天才.英国《卫报》有过一个评论：（哈萨比斯）这位被称为“人工智能英雄”的天才,显然已经成了“AI的代名词”.Google的执行总裁拉里·佩奇更是将哈萨比斯长期专注的技术领域称为“长久以来我见过的最令人兴奋的事件之一”.
长期以来,了解和创造人工智能的不懈努力,引领哈萨比斯经历了三个职业生涯：游戏开发者、神经系统科学家和人工智能企业家.从电脑游戏到人工智能,这正是人类进入AI时代真实的创新过程.
哈萨比斯在17岁时就参与设计和开发了20世纪90年代的经典游戏《主题公园》,1997年他从剑桥大学毕业,第二年就成立了自己的游戏公司,开发了包括《革命》和《魔鬼天才》等风靡一时的游戏,每款都能卖出几百万套.在人为设定的游戏场景中,玩家可以自由扮演一个“虚拟化的自我”,为了打造更好的游戏体验,哈萨比斯不断尝试引入人工智能元素.
2005年,哈萨比斯希望通过“脑科学的研究”来发现对研究人工智能有用的线索,于是,他决定到伦敦大学进修“神经系统科学”博士学位.在此期间,他选择了海马体做研究对象——海马体主要负责记忆以及空间导向,至今人类对它的认知还很少.哈萨比斯之前没有系统学习过高中生物课程,他立足于自己的强项——计算机算法,去做脑科学研究,很快取得了成就.
2007年,他的一项研究被《科学》杂志评为“年度突破奖（Breakthrough of the Year）”.在这项研究中,他发现5位失忆症患者因为海马体受损而很难想象未来事件.从而证明了大脑中以往被认为只与过去有关的部分对于规划未来也至关重要.2011年,哈萨比斯开启了新一阶段的冒险,创立了以“解决智能”为经营理念的DeepMind 科技公司.
当时,DeepMind的投资方包括硅谷创投教父彼得·蒂尔的Founders Fund、李嘉诚的维港投资、一家与特斯拉CEO埃隆·马斯克有关的信托基金等.直到2014年被谷歌收购,DeepMind都还只是一家名不见经传的英国初创公司.
在此后的两年时间里,Google DeepMind实现了两个重大突破：一是2015年DeepMind发表了有关“学习掌握”Atari游戏的算法的论文,并登上了Nature（《自然》）杂志封面.Atari游戏的重大创新在于“具备复杂的机器学习能力”,这正是人工智能的重要特征.
二是AlphaGo的诞生,哈萨比斯和他的团队开始把注意力转移到围棋这一古老而又复杂的中国游戏上.围棋的复杂程度难以想象,如何“教计算机下围棋”,此前AI科学家们研究了几十年一直无法突破,而AlphaGo克服了这一难题,将AI技术推向新的高度.
那么,AlphaGo的突破性创新究竟体现在哪里?
弱人工智能VS强人工智能
DeepMind推出下围棋的智能程序AlphaGo,只是他们体现人工智能的一个方式,他们未来可以用这种计算机算法做很多事情,比如用计算机管理共同基金,只需保证投资回报率比人工管理的基金高一个百分点,就足以成为全世界最大的基金管理公司.推广开来,AI科技在交通、医疗、仓储物流等方面的应用,也是基于其算力和算法的优势.
之所以選择围棋,而不是选择别的什么方式,来体现人工智能,这跟哈萨比斯的个人经历有关.哈萨比斯13岁就获得国际象棋大师的头衔,在14岁年龄组中全球排名第二.哈萨比斯19岁就开始学围棋,具有业余1段段位.而他在DeepMind的其他同事中,还有棋龄更长的人.他们都是高智商的科技人才,围棋对他们来说,即使达不到专业水平,也可以比较轻松地达到业余高手的程度.而且20多年前,IBM推出的“深蓝”电脑,也是通过与国际象棋大师的对弈来体现性能的.
1997年5月11日,IBM开发的计算机程序“深蓝”在人机对弈中,击败了当时排名世界第一的国际象棋大师卡斯帕罗夫.而20年后,谷歌的AlphaGo击败了职业围棋排名世界第一的中国棋手柯洁.同样是计算机程序战胜人类棋手,两者有什么不同呢?
20多年前的IBM“深蓝”电脑属于“弱人工智能”,那终究是一套预先写入程序的系统,相当于一位顶级程序员在和象棋大师对弈,这位程序员尝试揣摩人类棋手脑子里在想什么,并把相应的对策全部编写到程序里.这个技术很了不起,但只是在执行预先写入的命令,而不是自己来学习、决策.而“机器学习”恰恰是人工智能区别于一般计算机程序的最大特征.
高智商论文参考资料：
结论：AlphaGo的高智商是怎样炼成的为大学硕士与本科高智商毕业论文开题报告范文和相关优秀学术职称论文参考文献资料下载，关于免费教你怎么写高智商方面论文范文。
