1樓：呵呵呵上課你猜
2023年3月9日，谷歌旗下deepmind的圍棋程式「alphago」就要和職業九段李世石對決了。去年10月，這個程式戰勝了中國棋手職業二段樊麾；那是圍棋ai第一次在公平比賽中戰勝職業棋手。這一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引發了極其熱烈的討論——而最常被提出的問題就是，ai是不是終於要佔領全世界了？
這個問題並不算杞人憂天，某種意義上ai已經佔領了：從蘋果的siri，到日常瀏覽的搜尋引擎，再到網路的文章推薦和商品推薦系統，這些全都是人工智慧——哪怕它們不是科幻**裡那種，我們的日常生活也已經很難和它們分開。
但alphago又和這些常見的ai不同。它們的差異在於學習方法和技術的通用性。
siri：一個照本宣科的助手
siri是一個「智慧助手」，能聽懂我們的口頭命令，幫我們在網上搜尋，幫我們在列表中找到聯絡人。但它的原理很簡單：通過聲音識別技術，將聲音轉化成語言的基本元素，比如母音、子音、單詞，然後和系統中內建的特殊命令比較。
如果對比出來的是一個實際問題，那就執行相應的指令；如果對應上了一個空泛的問題，就從相對的段子庫裡挑個段子出來。
所以它的問題也就一目瞭然：要是你命令它去做系統中沒有的命令，它就撲街了。siri雖然是ai，但它是一個非常侷限的ai：只能解決預先寫好的問題
深藍：下棋無人能敵，但只限下棋
2023年，ibm製造的國際象棋機器「深藍」戰勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這在人工智慧歷史上是一個標誌性事件。但是，雖然深藍戰勝了世界冠軍，它有和siri一樣的缺點：
太專了。
作為程式，深藍的軟體是專門為國際象棋設計的。它評估盤面的四項標準包括子力、棋子位置、王的安全性還有佈局節奏——顯然，這些指標完全依賴於國際象棋本身的規則，沒有任何擴充套件性。
即便如此，它也還是非常依賴於「蠻力」的。深藍的硬體是當年最快的下棋機器，雖然有系統幫助篩選，它每秒依然要評估20億個可能局面。為了應對這一需求，ibm當時為它開發了定製的硬體。
其結果就是，與其說它是一個國際象棋程式，不如說是一臺國際象棋機器。深藍只能下國際象棋，學不會圍棋，連簡單的五子棋也學不會。相比之下，作為人類的卡斯帕羅夫能學圍棋，能學五子棋，還能學畫畫。
深藍的技術就像一把專門為國際象棋設計的鑰匙，有很大侷限。
2樓：貓西北和狗東西
這個問題並不算杞人憂天，某種意義上ai已經佔領了：從蘋果的siri，到日常瀏覽的搜尋引擎，再到網路的文章推薦和商品推薦系統，這些全都是人工智慧——哪怕它們不是科幻**裡那種，我們的日常生活也已經很難和它們分開。
3樓：柚子蜂蜜
功能更多了，更方便人們使用了。
4樓：更優惠均均獲
siri等ai由於手機的普及而方便快捷。
5樓：
dsiri是一個「智慧助手」，能聽懂我們的口頭命令，幫我們在網上搜尋，幫我們在列表中找到聯絡人。但它的原理很簡單：通過聲音識別技術，將聲音轉化成語言的基本元素，比如母音、子音、單詞，然後和系統中內建的特殊命令比較。
如果對比出來的是一個實際問題，那就執行相應的指令；如果對應上了一個空泛的問題，就從相對的段子庫裡挑個段子出來。
6樓：冬夜裡的白玫瑰
它的方便度不如siri，所以沒有普及
7樓：紫色的薰衣草
他的功能更好 更受人們歡迎
8樓：逛逛街輔導費
siri等ai方便快捷，而aiphago不夠普遍。
9樓：小南瓜愛吃玉米
要是你命令它去做系統中沒有的命令，它就撲街了。siri雖然是ai，但它是一個非常侷限的ai：只能解決預先寫好的問題。
ai大比拼，alphago和siri等人工智慧相比，有哪些區別
10樓：一根努力的木頭
mhol就挺好的人也多，打怪超爽，骨刀->獠骨大劍->淨滯彎
刀，然後一直往下內做的路線，特點是眠屬性負容面狀態，一般來說大劍由於攻速慢比較難觸發異常，其它異常都不適合，但是眠狀態有一個陷入眠狀態的怪物受到的第一擊傷害翻三倍的特點，配合大劍蓄力斬的超高一擊爆發，只要觸發眠狀態即可一擊造成大量傷害
alphago用了哪些人工智慧的技術 知乎
11樓：
雖然整場對弈還沒有結束，但是目前的情況顯然有些讓人出乎意料。有人認為，這是圍棋冠軍的一個挫敗，但卻是人類文明的勝利。因為人類是一個善於發明工具去協助自己變得更強大的生物。
但是，這場人機對弈似乎有點被神話的意味。事實上，雖然人類在圍棋專案輸了，但這從本質上講，僅僅意味著人類單項競技智慧的頹敗，並不代表人工智慧已經全面超越人類。甚至，僅僅就圍棋這一單行競技中，人工智慧能夠對人類提供的幫助也是有限的。
在這場依舊正在進行中的人機博弈，結果依舊是難以預料的。但是不論最終結果如何，有一個事實是改變不了，那就是，圍棋作為一項競技專案，是有規則可尋的，而這些規則計算機的資料足夠全面，其實也可以在這些資料的基礎上找出規律，形成演算法。而機器的演算法早就已經超越了人類，即使是李世石處在圍棋巔峰，其邏輯運算能力到了計算機面前也根本是難以逾越的。
像之前的國際象棋早已經被計算機的邏輯運算完全打敗，所以棋手都會和計算機下棋訓練，如今看來，圍棋這種人類競技專案也難逃這種宿命。
真正的人工智慧首先要有真正的分析推理能力，能夠協助人類去提高分析和決策效率。雖然有別於傳統計算機窮舉計算方式，「阿爾法狗」採用的是利用「價值網路」去計算局面，用「策略網路」去選擇下子。但是，阿爾法狗依舊處於一個弱人工智慧的水平。
什麼是弱人工智慧？簡單的說，所謂弱人工智慧就是僅在單個領域比較牛的人工智慧程式。比如我們熟悉的蘋果siri，就是一個會賣萌的弱人工智慧程式。
而阿爾法狗根據這個標準，依舊在這個範圍以內。充其量，最多是人類圍棋的陪練。而這場人際對決，本質上更像是谷歌的一場科技秀。
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