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第1頁阿爾法GO超進化 AI智能開始走進生活
AlphaGo靠自我學習打敗瞭自己
要說知名度最高的AI智能運算，那就是阿爾法GO瞭，自打阿爾法GO擊敗為其最高段位的柯潔之後，就基本超脫人類范疇瞭。
不過，我們怎麼也沒有想到，這個AI智能居然能夠完成自我進化。在戰勝柯潔後的幾個月，進化的AlphaGo Zero已經完勝此前兩個版本，更令人驚訝的是，這個AlphaGo Zero的進化方式並非在原來基礎上，而是從零開始。過去的AlphaGo都是在與無數人類業餘、職業棋手的對決中慢慢成熟，但AlphaGo Zero自誕生起就徹底拋棄瞭人類學習，轉而靠著自我進化、自我對弈孤身成長的方式，一舉成為瞭史上最強的電子棋手。
圍棋對弈
至於AlphaGo Zero到底有多強？對比第一版打敗李世石的第一版AlphaGo，隻用瞭三天時間的訓練時間，就取得瞭100：0的成績完勝。在這之後AlphaGo Zero又進行瞭40天的自我對弈學習，繼續挑戰打敗柯潔的第二版AlphaGo，結果是89:11，AlphaGo Zero勝。
以前版本的AlphaGo最初接受瞭數千人的業餘和專業遊戲的訓練，學習如何玩圍棋。而如今AlphaGo Zero跳過這一步，通過和自己玩遊戲，完全從隨機的棋局中學習，經過最開始的爬坡階段，它很快超過瞭人類的玩法水平。AlphaGo Zero與強大的搜索算法相結合，自由發揮的同時，神經網絡會自動調整和更新，在短短幾天的時間裡積累瞭數千年的人類圍棋知識。AlphaGo Zero還以此開發瞭一套非常規的策略和創新棋法，用以預測下一步的方式，取得遊戲最終的贏傢。
來自某網友心態：一個明明可以用自我進化來提升能力的棋手，之前還被拿來和人類對弈，真是談浪費瞭。
研發“這些”AlphaGo的公司DeepMind，在發佈於《自然》雜志的論文上提到瞭許多AI技術上的細節。但按照CEO Demis Hassabis交代我們說法，AlphaGo Zero關鍵的一點在於去掉瞭人類認知的不足，消除瞭對大量數據訓練的依賴，這方面一直是AI領域的難題。
目前，有關AlphaGo能否應用在更多策略類遊戲還有待考察，但在未來DeepMind相信AlphaGo會有更廣闊的前途。其實，在另一領域，你或許已經發現AI已經開始慢慢進入到我們的生活，那個突破口就在手機。從即將發售的iPhone X身上，我們看到它配備的AI神經引擎，而今天發佈的華為Mate 10也具備瞭AI處理芯片。
在移動領域，從今往後會有越來越多廠商開始在處理器上植入AI優化的硬件。
那作為消費者來講，這種AI芯片對我們好處有哪些呢？
iPhone X宣傳詞語
在手機上尋求AI芯片的原因很簡單。就像我們日常使用的電腦臺式機一樣，普通的CPU非常不利於機器學習;這方面需要大量的小型計算，但CPU隻能用有台中市化糞池清理限的核心進行計算，通常，這種工作需要依賴近千核心的顯卡來完成。但是如果有瞭AI，就能增加CPU核心同步工作的次數。在這方面，高通AI主管Gary Brotman認為“並行化肯定是未來核心的關鍵，CPU執行會因此變得強力有效”。
iPhone X A11仿生處理器
而作為消費者的我們，理論上，AI芯片能讓手機擁有更好的性能、住宅化糞池清理以及更長的續航時間。而且對用戶隱私的安全性也更有保障，目前很多機器學習服務(例如語音助手)需要將你的數據發送到雲端進行分析計算，中途的數據交換隱藏著用戶的隱私信息。而蘋果介紹的iPhone X則表示因為有瞭AI芯片，這些計算可以直接在手機上進行，節省瞭這一步驟，意味著降低數據泄露風險。另外，原有在雲端計算的服務器，也能空出一些精力做一些更有用的計算。
華為麒麟970 AI處理器
但在目前，AI芯片的普及率還是非常有限，而且AI芯片的研發，必然帶動成本上漲，裡面涉及到科技巨頭間的合作。其中就包括華為正在和微軟合作，以確保AI芯片正常脫機翻譯。但是，這種合作的成本不是每個公司都能承擔起的，而且大傢的AI接口、框架、平臺可能都不一樣，這方面也為開發工作帶來難題。
那AI芯片是剛需嗎？不是!除非你對性能要求極高，不然，目前普通的芯片還是夠我們用的。AI這種錦上添花的功能，除瞭讓硬件台中通馬桶價錢提升效率，更重要的是讓我們的使用變得更流暢。到那時候，還得等到行業完成初步普及時才能見成效。
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