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AlphaGo是个通用的大脑,可以用在任何领域吗?AlphaGo里面的深度学习、神经网络、MCTS,和AlphaGo的扩张能力计算能力都是通用的技术。AlphaGo的成功也验证了这些技术的可扩展性。但是,AlphaGo其实做了相当多的围棋领域的优化;除了上述的系统调整整合之外,里面甚至还有人工设定和调节的一些参数。AlphaGo的团队在Nature上也说:AlphaGo不是完全自我对弈end-to-end的学习(如之前同一个团队做Atari AI,用end-to-end,没有任何人工干预学习打电动游戏)。如果AlphaGo今天要进入一个新的应用领域,用AlphaGo的底层技术和AlphaGo的团队,应该可以更快更有效地开发出解决方案。这也就是AlphaGo真正优于深蓝的地方。但是上述的开发也要相当的时间,并且要世界上非常稀缺的深度计算科学家(现在年待遇行情已达250万美金)。所以,AlphaGo还不能算是一个通用技术平台,不是一个工程师可以经过调动API可以使用的,而且还距离比较远。好运快三返点从开发者所设定的自学习模式层面来看,其结果众所周知就是从传统的不可变量程序向可变量程序进行了转换,让程序不再局限于固定的程序,多了可变化的可能。而传统计算机尽管在一些运算能力方面早已远超人类,但与人类之间有个非常重要的区别就是对事物的逻辑思考与判断能力。可以说在计算机出现的很长一段时间内,围绕着摩尔定律都是在计算能力这一垂直能力维度上进行拓展,而谷歌AlphaGO超越了传统计算机计算能力这一边界,参考人类的神经网络模式进行设计,希望以此来构建类人的可思考能力。但它的边界取决于人类对于大脑神经网络模式的探索,以及开发者对于这些问题的认知与思考。

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