第472章，深度学习

乔布斯：“不错，这种近似于基础层面的突破，会带来整个世界的变化，即使没有我们天界研制的火龙系统插手，人界也会迅速的展。”

乔布斯：“就按以前传统的人工智能实现的方法，主要是通过大数据来统计，这种大数据的方法对于样本量和计算力要求非常之大，等有了量子计算机之后，计算能力就不再会是问题，人界即使没有火龙系统就算靠硬堆，也能堆出一个勉强能用的系统出来，也就是说，像sr这样的低等级人工智能系统进步的速度会大大的提高。”

李尘：“不过我们的火龙系统可不是一文不值吧，乔帮主和那么多科学家在天界心情工作了这么多年，我相信火龙系统可不是盖的，在人间这样浮躁的环境之下，生命都有限的所有人，绝对研制不出火龙系统一样逆天的存在，火龙系统比起人界恐怕要领先上百年。”

乔布斯：“不错，区别于人界传统的大数据研究方法，现在人界最流行最火的便是大数据，因为大数据最适合投入应用，但是火龙系统使用的，是真正的人工智能所应该有的方法，那就是深度学习。”

乔布斯：“深度学习和大数据有着本质的区别，我先解释一下大数据的实现方法，就拿打败了李世石的第一代阿尔法go来说吧，第一代阿尔法go，在一开始会学习人类著名棋手的所有的棋局，录入的棋局越多，阿尔法go的棋力便越高。阿尔法go利用人类棋手的已经走过的棋局快速走子，他有落子选择器和棋局评估器两个价值网络，分别运行和调教。而一旦失去人类著名棋手的棋局阿尔法go并会在围棋的能力上大大的受到限制，也就是说，阿尔法go的实力会受制于人类棋手，而且在展的时候主要的展手段是，录入人类的国手的棋局，通过一定的手段分析人类国手的得失，在阿尔法go自己下棋的时候会运用所存储的巨大数据库，人类国手的棋局，对于alphago来说必不可少。”

李尘：“我明白了，也就是说，第一代阿尔法go是一个不知疲倦的学生，可以接受无数人类教给他的信息，这造就了它的强大，但是同时也限制了他，因为人类能教给他的信息，即使他能够海纳百川，学习所有人类的棋局，但是也终究不能超过人类整体水平。”

乔布斯：“正是如此，这就是大数据为主的原理，当然在第一代阿尔法go中，深度学习也占了很大的比重，只不过和第二代相比就逊色多了，”

李尘：“第二代alphago达到什么样的程度呢？”

乔布斯：“第二代alphago的名字叫阿尔法zro，，没有落子选择器和棋局评估器，而只有一个决策脑，他把两者合二为一，相当于拥有了一个真正的下围棋的大脑，最为关键的是，阿尔法zro不需要录入人类的任何棋谱，他只需要知道围棋的规则，就可以自动的自我训练，就好像一个小孩，在知道了围棋规则之后，整天与自己下棋，自己琢磨围棋大道，得出一套完全自己的围棋之法，阿尔法zro完全摆脱那人类的控制，不会受到人类下围棋任何思维桎梏的限制，如果李世石遇到的是阿尔法zro，那么他会输得更惨，可以说没有丝毫赢的可能性，因为阿尔法zro是一个有自己想法的，打破了全世界所有围棋棋手的思维桎梏的顶尖大师，而且这个大师在计算机的世界里拥有相对于人类而言，几乎无限的计算能力和时间，不需要任何人类录入原始的棋谱，套路，策略，阿尔法zro会自己学习，只要给它足够的计算能力，他能在一天之内就成为超越国手的存在，两天之后便可以吊打全世界的人类，而在之后，就如他现在的结果一样，不再出战围棋比赛了，独孤求败。”

乔布斯：“阿尔法zro就是一个典型的完全深度学习系统，当他横空出世的时候，阿尔法go一代的结局就是立即退出历史舞台，深入学习系统的难度远远大于大数据堆砌的智能系统，所以阿尔法zro比起alphago晚出，但是一旦造就出来，可以迅速的超越与他类似领域的，花费了无数人无数精力和财力的是大数据类型智能系统。谷歌公司的阿尔法zro，迈出了人类巨大的一步，但只不过它只能适用于围棋。”

李尘：“那火龙系统呢，火龙系统造成之后可以适用于生活的哪些方面？我可不希望他只能下下围棋，打打德州扑克。”

乔布斯：“哈哈哈！放心吧，这是人类历史上最重要的一个时刻，火龙系统出世的时候，会立即深入到生活的方方面面，人类社会恐怕只有做.爱，不会受他的干涉，哦，不，甚至不一定。”

李尘：“好！等的就是你这句话！真是千里放火，恰好又起了一阵东风啊！”

乔布斯：“不过龙国的量子计算机是否能够真的造出来？我持怀疑态度，量子计算机这样的大事投入市场，也不会是一两天的事情，龙国就算造出来了，也在市场处于垄断地位，那个时候，我们能不能用合理的代价利用到量子计算机，也是一个大问题，”

李尘：“嗯，说得有道理，”

乔布斯：“与此同时，量子计算机编程的逻辑会和传统计算机不一样，虽然对于爱因斯坦和特斯拉他们来说，转换一门语言是小菜一碟，但是火龙系统是非常复杂的一个系统，将它用新语言转制，也是一件浩大的工程，所以就算我们能第一时间拿到了量子计算机，也还得花一段时间才能让我们的火龙出世。”

李尘：“不错，那么我们就做两手打算！”

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