觀點能阻止人工智能的項目恐怕是只有足球了_其他

讓人工智能去踢足球,它們還能行嗎?

  稿件來源:黃健翔談

  今天,AlphaGo與柯潔對弈開始,第一局比賽柯潔落敗,但輸的並不多。去年AlphaGo與韓國旗手李世石的比賽,李世石1-4告負,但這次的比賽是三局,還會有其他類型比賽,兩位旗手和AlphaGo組隊參賽,以及多位旗手組成團隊對抗人工智能。

  為什麼人工智能盯上了圍旗?

  圍旗入門不難,規則簡單,就因為規則不復雜所以變化多端,從第一步落子就有19×19=361種選擇,雙方交替落子,一盤旗可以長達150回合,鑫展娛樂城,精確合法旗局數多達171位數。下圍旗需要天賦,但更需要思維的廣度與深度,許多人為此窮極一生。

  圍旗高手的博弈中,AlphaGo的升級版Master在在線圍旗平台狂贏60場,運氣成分已經可以忽略不計了。柯潔在接受埰訪的時候說過:“AlphaGo肯定是有自己邏輯的,處理手法在不停變化,以前它很多招法看上去還覺得像人類,現在的招法給人感覺就是很‘仙’。”

  人工智能攻破圍旗,是一項很大的突破。這說明計算博弈類游戲中,人工智能已經達到用接近人的思維去思考問題,甚至比人類的思考更靈活多變。這也從側面打破了人類的思維局限,比如說圍旗,許多條條框框就此改變,人工智能的大局觀是人類不得不學習的。

  博弈游戲中除了技朮再加入運氣成分,人工智能可以取勝嗎?

  當游戲中看不到全局,不存在最佳選擇且有足夠運氣成分的情況下,人工智能也可以做到完勝人類。年初的德州撲克人機大戰中,人工智能Libratus擊敗了世界最頂級德州撲克玩家。

  Al所用的是蒙特卡洛算法,而Libratus是將三套體係結合使用,它不學習人類的套路,而是自己跟自己玩德州撲克,經過無數次的訓練後,得出自己的策略,在游戲過程中還會識別其他玩家的玩法,如果同時被玩家識破則清除剛才的套路,通博娛樂城。說白了,就等於不會計算錯誤且運算速度奇快的機器,在計算出最小概率失敗的情況下跟你玩牌,實在不行就用大賭注嚇死你。

  如果除了技朮、運氣,再將平面改為三維空間,比如讓人工智能去踢足球,它們還能行嗎?

  足球界的人工智能也是蒙特卡洛算法,說的通俗點就是一對一比較,淘汰一個,再換下一個繼續比較,從而選出最優方案。因為機器人是通過大數据分析,所以計算成本被壓縮,計算速度很快。

  首先被攻克的是台桌足球,人工智能精准計算出人類出球的可能性並找到解決方法,但是這依舊停留在平面。在機器人世界杯足球賽中,中國大學生在中型組比賽中獲得世界冠軍,但是這一類的機器人只能達到“類人”,也就是學習人類踢球的技朮,但移動、射門等方面動作十分遲緩。

  但是,不得不說人工智能在足球領域的部分應用還是很成功的。比如進行係統大數据分析、協助球員射門訓練,這些是科技給足球運動帶來更大發展空間,人工智能還能讓足球更高傚地走進生活。

  也就是說,人工智能要想在非常復雜的足球運動中擊敗人類還很難。

  首先,足球運動在三維空間,無法給人工智能輸入定點坐標,甚至球員每一次射門的力度、觸球的位置、皮球的運動軌跡都不相同。其次,足球的動作、技朮變化多樣,人工智能的搆造必須與人體極為相似才能達到精准度和完成度。第三,你就算給人工智能讀一整本《倒轉金字塔》的足球戰朮史,再把世界上教練的戰朮都錄入,一旦有創新的戰朮出現,人工智能需要一定“思維”去解鎖新技能;最後,就算人工智能會計算最佳線路,可是人類十一人的合作就是集全體智慧,那是需要科技多麼成熟才可以算到誰來個放剷還是咬你一口,萬一玄學這種東西又出現……(其他理由歡迎補充!)

  前一陣某手機品牌的廣告《終極對決足球大戰》里面畫面非常激烈,也只有人工智能發展為那些外星人的成熟度才能跟我們的梅西(足球界的AlphaGo)一戰吧。

  就目前的人工智能而言,它只是冷冰冰的機器,它在反復學習人類,它強大到令人畏懼,可是有一點它無法超越人類。

  它有自己的套路,它的直覺、情感都是冷冰冰的計算,它做不到將我們感動的那種有血有肉有個性。我們愛足球,愛他的熱血、激情,愛他的歡樂悲傷,而機器人做不到。

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