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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于阿尔法狗计算能力的发展历程的问题，于是小编就整理了5个相关介绍阿尔法狗计算能力的发展历程的解答，让我们一起看看吧。
阿法狗存在多个版本，和李世石对战的版本采用了是分布式计算版本，意思就是由多个计算机群组成的，据说最少用到了1202个CPU和176个GPU（显卡），外加100+左右的计算加速卡等等。
单纯计算核心数显然有点简单粗暴了，对于计算机能力，业界普遍用“浮点性能”的指标说法，16年战胜李世石的阿法狗在新闻中强调，其计算能力是IBM当然那台国际象棋战胜人类棋王的“深蓝”的三万倍，而IBM深蓝的计算能力为11.38 GFLOPS。
而我们国家的天河二号它浮点运算能力已经达到了33.86 PFLOPS，是深蓝的30万倍，也2016年那台阿法狗的计算能力大约在3.386 PFLOPS。
1. 培养学习的能力
人工智能机器人的运作核心是学习，学习已知的经验库去应对未知的世界。阿尔法狗就是根据已有的几万盘人类高手对局作为经验库来学习，去应对未知的李世石的每步棋。
由此可见，具备学习能力才能应对未来，通过学习已知的世界，去应对未来。
孩子学习能力的培养很重要，包括：
搜索寻找知识的能力
辩证眼光审视知识的能力
在实践中应用知识的能力
善于快速学习获得新知识或技能
有获取知识的欲望，愿意终生学习
2. 培养独特的兴趣爱好
常规重复性的工作越来越会被机器人所代替。孩子们在学校获得的知识，更新换代的速度将越来越快。常规的一刀切的教育模式，越来越不利于孩子的未来发展。因此需要特别鼓励孩子独特的兴趣爱好。例如偏重右脑的艺术类兴趣爱好，这正是机器思维的弱项。鼓励孩子有不一样的兴趣爱好，因为只有独特且有浓烈兴趣，才不会轻易被机器人替代。越是通用的技术和技能越容易被量产的机器人所替代，只有一个不一般的出色个体才难被替代。
3. 培养独立思考、创造性思维的能力
人工智能机器人虽然本次大胜人类围棋高手，目前有的脑力工作甚至有被机器人取代的趋势。例如国外已经出现能写作的机器人。但我想机器人能写的是有固定模版的新闻稿件，但是深度思考的新闻评论文章，这个是机器人取代不了的。也许机器人能写没有语法错误的小说，但是能写出打动人心的小说的机器人很难发明，能天马行空写出《西游记》这样小说的机器人永远都不可能问世。因此我们要特别鼓励孩子超出常规定式去思考，去提出自己独特对世界的看法。
AlphaGo有3个法宝，数据、计算资源、算法，另外它不需要睡眠，不知道饥饿。比赛前，它用两周多的时间学习了历史以来大师下过的7000万个棋局，此后又跟自己下了差不多几十亿的棋局。
阿尔法狗在电力充足的情况下，只要运算能力不超限就不会死机。现在阿尔法狗两盘皆赢，看来柯大师要取胜阿尔法狗有相当的困难：因为目前柯大师的心理状态不太好。 一个棋手不能保持心理状态的稳定，必败无疑。 其实，阿尔法狗也就是胜在这一点上，它不会因失败而气馁。只要保证它有充足的电能，不因为计算超限死机、它的【头脑永远是清醒的】。
打一个不太恰当的比方：一个电脑举重机 PK 一个举重运动员，在自选重量的情况下，举重运动员必败无疑！
题主的意思就是：人工智能能否自主的思考，并能解决列如数学，这种纯抽象的概念
我们先来看看阿尔方法大杀围棋界的背后机制吧。是两种方法——“深度学习网络”和“蒙特卡罗搜索树”的结合，①技术人员会一开始会给它大量的围棋数据分析记忆（形成一个策略网络） ②然后会进行自我对弈，强化第一步骤的策略网络 ③优化第二步骤，使得反应速度提升 ④运用蒙特卡罗来实现快速仿真 ⑤再次自我对弈，得到一个可以估算当前棋面的价值网络 ⑥最后实际作战时，就是上述几个步骤中得到的几个策略网络的使用，这样对于大局观和实时的情况都能比较
当然了这个也不是详细的过程，我也只能说个大概意思，毕竟不是人工智能的专家。但是如果让人工智能去搞数学，又是另一个方向了，而且非常困难，除去那些已有的数学理论，对于新数学的开拓和数学的难题攻克，我们人类能提供给它们的一手资料并不多。而且很多数学难题的解决并非依靠现有理论能够解决。很多时候，需要新的数学理论来帮助。
所以说，实现这一步，需要人工智能技术的再发展，难度肯定是巨大的，但还是有可能性。
有没有可能是这样的，它内部汇总了大量的程序步骤，每一种可能它都有下一步的程序？
我对这不懂，没学过程序。
但程序能出现自由意志，会思考多重问题，正是ai的发展方向。据说到达奇点后，瞬间会成为大智慧者，神的存在，数学家又算什么呢？
人工智能发展之迅速。远超许多人的想象。2016年4月，AlphaGo首次出现在公众视野与李世乭的约战引起广泛关注。2016年末2017年初，新版AlphaGo以Master为名在网络上以60连胜再次掀起波澜，2017年5月，在中国乌镇围棋峰会上，它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战，以3比0的总比分获胜。
AlphaGo之父哈萨比斯在其战胜柯洁的次日发表演讲，揭示了AlphaGo这一年多以来经历的全新成长。哈萨比斯表示，AlphaGo已经可以模仿人的直觉，而且具备创造力——通过组合已有知识产生独特想法的能力。哈萨比斯表示：“人机合作可以达到1+1＞2的效果，人类的智慧将被人工智能放大。人工智能和AlphaGo都是工具，就像哈勃望远镜一样，可以推进人类文明的进步。”强人工智能是我们探索科技的最好工具，比如将AI用到材料设计、新药研制上，还有现实生活中的应用，如医疗、智能手机、教育等。但这底层的思维背后，皆为数学。
各位看官，这场比赛看得开心不开心？惊喜不惊喜？但是！围棋可是一度被视为人类智慧最后的堡垒啊……为什么这么说呢？先来感受一下国际象棋的复杂程度：
再来感受一下围棋的复杂程度：
更可怕的是AlphaGo的进化速度……国际象棋阿尔法狗用了近10年时间完成的战绩，围棋阿尔法狗只用了不到10个月……这根本是要团灭人类的节奏啊！
你可能要问了：“那么，这和咱们金融狗又有什么关系呢？”关系可大了去了。毕竟：AlphaGo已经赢了，FinGo的暴击还会远吗？
人工智能缺乏非理性思维能力未必是弱势，没有自我意识反有可能带来合作优势。人工智能的本质是“无机智能”，数学尤其是算法的独特作用透显出智能一般及其背后的天道。人工智能发展存在巨大不确定性，但纠结于利益纷争的人类，无法采取共同行动，无机智能按照固有逻辑发展，最终取代有机智能。
阿法狗和数学是什么关系，人工智能与大学数学是“近亲”
阿法狗的胜利让人工智能赢得了前所未有的关注。人工智能的发展，主要得意于三个方面：GPU的发展使并行计算变得速度更快、成本更低、性能更强大；深度学习算法大大提升了人工智能在语音、图像处理等应用层面的准确度；与此同时，存储设备的容量变得越来越大，而我们正获得海量数据（即大数据的发展），无论是图片、文字、交易信息，还是地图数据。
人工智能的三个基础点，一是算法，包括深度学习，二是大数据，这是人工智能的支撑，三是运算能力和硬件，“这几个方面的人才需求都很旺盛”。机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，它产生于从数据出发的学习迭代，试图找出用于开发智能应用的隐藏的洞见。
机器学习理论是与统计学、概率论、计算机科学、算法等方面交叉的领域，它产生于从数据出发的学习迭代，试图找出用于开发智能应用的隐藏的洞见。
AlphaGo的成绩已经证明，对确定目标的问题（有限游戏），机器一定会超越人类。但是由于自我肯定需求的作用，人类永远不会是单一的目标，而是一定会探索、思考新的内容。数学上看起来很小概率的事件中，人类往往能有意外发现，增加了世界的多样性。即便这些尝试没有导致成功，人类也不太可能会陷入其中，而是转而尝试其他可能。不断地尝试与创新，丰富世界的多样性，这就是人类的终极价值所在。虽然在计算与记忆等层面，机器可以远超人类，但是在对宇宙全局的意识层面，人类完全有能力同机器一起进化。
未来的超级智能正像一个智商很高的婴儿，需要父母对其进行道德、价值方面的引导，让其找到一个正确的方式来理解、对待这个世界，我们应当跳出科技本身，从人文的角度先为机器立心。
到此，以上就是小编对于阿尔法狗计算能力的发展历程的问题就介绍到这了，希望介绍关于阿尔法狗计算能力的发展历程的5点解答对大家有用。
