别是因为一个原因从过去的经验中学

shahedali1111

这个案例对于营销人员和公司来说非常重要特习以改进。例如谷歌项目是一个人工智能系统旨在学习下围棋。用于让它学习下棋的高质量数据是世界上最有经验的棋手的围棋游戏通过深度学习机器自我改进。结果是在年和年人工智能在游戏中击败了世界上最伟大的选手其中包括那些赢得了超过个世界冠军的人这是这个世界上最好的人类选手。有趣的是是旧系统已经在游戏中击败了世界上所有最强的人类但反过来却被另一台机器击败。

仅用了小时它就学会了对弈并以比击败了旧系统。围棋游戏非常复杂需 手机号码列表 要多年的练习才能学习如何使用所有策略并开始掌握围棋。这个故事让人工智能专家着迷因为它实际上是该技术比人类做得更复杂更好的事情的首批案例之一。因此问题是如果我们教会人工智能在我们日常生活中做的事情中自我改进会发生什么技术已经在围棋方面发挥了超人的力量但有些事情远没有那么复杂。

想象一下如果人工智能学会比人类更好地写作或者在城市环境中毫无问题地驾驶或者比人类更好地销售产品。目前我们教授人工智能的内容非常有限但如果我们允许它使用开放系统它可能会消灭当今已知的许多工作而我们不会做好准备。如果能够在小时内学会下棋那么如果人工智能能够为我们提供一个同时改善分销物流链的系统或者能够自行完成我们将如何做好准备人工智能的计算能力非常高最有影响力的国家机构和人民无法以同样的速度遏制某些现象。