智能助手:学习方法和技术已具通用性
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谷歌Alphago:人机对弈取胜是开端,未来应用智能助手、医疗健康等领域
今年3月,谷歌AlphaGo计算机系统以4比1的总比分战胜了韩国围棋大师李世石,成为人工智能发展中的一个里程碑时刻。围棋具有极高的复杂性,AlphaGo的创建者估计,围棋的每一步都有250种可能走法,产生的可能局面数量为10的170次方。围棋的巨大复杂性超出了IBM深蓝国际象棋计算机“蛮力”方法的处理能力。AlphaGo则是通过自己跟自己大量对弈,学会了如何推测对手可能的走法。
AlphaGo之父、DeepMind联合创始人哈萨比斯表示,尽管AlphaGo目前只是个下围棋的系统,但一些基本原理也适用于解决现实世界问题。人工智能的下一步目标是让计算机自己学棋,下个版本的AlphaGo将从零开始,不接受人类的灌输的特定知识,做到真正的自主学习。DeepMind认为,最终目标包括智能手机助手、医疗健康和机器人。AlphaGo最终局战胜李世石总比分4:1

IBMWatson
继深蓝之后IBM历时四年开发出“Wotson”系统,能够检索分析数百万条信息然后再筛选还原成“答案”来回答各种问题,2011年参加美国最受欢迎智力问答节目《危险边缘》,并击败该节目历史上两位最成功的选手,借助IBM积累的医疗数据,沃森能够通过病人的症状来找出病因与治疗方法。近期IBM组建了全新的Watson业务集团开始推进沃森商业化,全面推动认知计算的普及,这是IBM继1995年提出“电子商务”、2008年提出“智慧地球”后的又一次战略转型。IBM沃森参加智力问答节目《危险边缘》

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