掌握的异能是游戏概念

第五十章智能

“所以你接下来主攻氪金手游?”哈利问到。

“有了神威我不太需要在文娱方面投入太多精力,有了超算还拘泥于做这些会被她们嘲笑的。

不过我对其他方面也不是很懂,彼得不是在研究生物方面吗,我准备看看能不能找到一些灵感。最近的话,让神威分离出艺术特化的子程序。”

“分离子程序?为什么?”哈利不解。

“就像社会越发展,分工越精细一样,专精对于提升效率很有帮助,或许可以完成从人工智能到智能生命的惊险一跃。”白夜解释说。

“惊险一跃?非常危险吗?”哈利不懂分工与智能生命有什么关系,但是感觉如果出了意外会非常麻烦。

“也不一定,现阶段网络没有发达到掌握人类生死的地步,我的智能生命即使失控还有其他的人工智能进行限制。“白夜想了想补充到。

”不过军方太渣,或许会有一些走火事件,算了,明天弄个动画片给你看看智械危机大概会有多严重。”一般程序出问题也不会是大问题,最多死机。或者交通信号灯失控那种。

“纯智能的影响其实相对有限,智械就是另一个层面的危机了。”虚拟世界最大的问题是金融相关,不过这方面却意外的防卫森严。

“不过因为很多地方都有隐藏的黑科技,所以不要太坚信这就是未来。”白夜表示看动画不要太代入。

“好吧好吧,你越来越懒了。”哈利无奈。

“因为比起我费力解释,梦蝶的动画更容易让你理解。”

“梦蝶?”

“负责动画的人工智能,音乐是初音,影视是腾龙(龙标那只),图画是马良,通讯是企鹅,游戏是盒子,浏览器是狐狸,商务是狗子,狮子,黑猫,衣物饰品是暖暖,资料管理与传输是蜂鸟,小说是团子。”

“以后如果多了还会拆分,比如音乐方面v家是预备役,小说方面有刺猬和驴,你不用想这些,基本上也接触不到。”

“你要自立门户?”哈利非常激动。

“她们会直接对接各部门主管,你连财报都不看,让你跟她们闲聊吗?不过可以给你一个汤姆猫,闲聊足够智能,顺便丰富一下语音库。”

“什么汤姆猫?蓝色的那个?”哈利想起了童年无敌的猫。

“是灰色的复读机,好了,安装包发给你了。记得没事情不要开启杠精模式,学霸模式和哲学模式,容易怀疑人生。“

”我走了,不知道你拉我来做什么,一天天的,浪费时间。”

看着白夜离开的背影,哈利小声嘀咕了一句注孤生,“活该现在还是处。”

“大老板走了?那么回见了小老板。”收拾好东西的安吉丽娜见白夜已经走了,和哈利道别一声,也转身离开。

“哎!”

“有什么事情吗老板?”安吉丽娜问到。

“分析一下这个软件的杠精,学霸和哲学模式,顺便看看市场的反应。”哈利把汤姆猫的安装包复制了一份过去。

“好的,我会尽快把他推广出去。”安吉丽娜没有当做哈利的面研究的意思,也没有询问他具体内容的心思。小老板是老板圈子公认的肌肉脑,不适合问这种问题。

这里来聊一聊人工智能与虚拟人格与智能生命。

首先说说人工智能的定义。

可以说,人工智能是计算机和机器人的架构,可以执行通常被认为需要人类智能完成的任务。

当然,这个定义又需要辅以其他的解释,它引出了什么是智能的问题。

温度控制,风速测量,语音交互,信息反馈……

对于智能的准确定义是,智能是指在多变的环境下实现目标,以及做出适当决策的能力。

多变性才是通用智能的关键。

它涉及的是对这些应用有用处的那部分技术,例如,理解计算机视觉、语言或学习等。

ai的两个里程碑。

深蓝打败了当时的国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

阿尔法狗又在围棋上成功打败了韩国的李世石和中国的柯洁。

国际象棋可能的走法数量非常庞大,但是还没有大到计算机用纯粹蛮力运算解决不了的程度。

“深蓝”破解国际象棋的办法就是穷举所有可能的走法,以及对手可能采取的对策,然后再算出自己的下一步对策等,进而得出一个包含各种可能性的树状结构。

这个树状结构展开后非常非常庞大。

人类无法用这种蛮力方式来破解棋局。

我预料你的计划

我预料你预料我的计划

我预料你预料我预料你的计划

我预料你预料我预料你预料我的计划

人这样算几步没问题,但大体上讲,高手都是依靠自己的直觉判断,以及套用棋谱的能力。

因为人类是有极限的,不可能永远不犯错误。

而计算机对国际象棋的处理方式依靠的并不是直觉判断,也不是套用棋谱,而是利用超强的计算能力,超快的计算速度,来穷举这棵巨大的可能性之树。

但是,由于围棋的可能性之树大到远远超过了国际象棋,用穷举的办法也行不通。

即使凭借当今的计算能力,依然远远不能用蛮力穷举的办法来破解围棋。

阿尔法狗甚至首创了一些新的走法。它赢下比赛的某些走法是人类的围棋高手们前所未见的。

阿尔法狗的工作原理和“深蓝”类似,阿尔法狗也会搜索这种可能性之树,也就是说,它会在搜索树中进行随机搜索。

它与深蓝的工作方式不同之处在于,它使用神经网络算法来修剪这棵树。阿尔法狗通过削减分支,并使用神经网络算法限制探索的范围。其中一个神经网络思考棋盘上的态势,分析当前局势的好坏;另一个神经网络则会分析棋盘局势并分析专业棋手下一步最有可能怎么走。

凭借这些信息,它可以削减巨大的可能性,从而只去从人类专家数据库中学搜索那些潜在的好的招式。

对于阿尔法狗来说,只有当这一步棋对局势起到积极作用的时候,它才会去继续搜索。

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