补拙。
李世石才下了多少局围棋?
阿尔法狗可是下了数以千万计的棋局。
但仅仅是这样,那也不过是一个比较厉害的棋谱,就好像深蓝一样。
深蓝是ibm在97年制造出来的下国际象棋的电脑,他就是用的大数据或者说穷举法。
在和人下棋之前,它就只做了一件事,学习了一百多年来所有的优秀棋手的两百多万局对局。
然后在和人对局时。
比如说人下白骑,小兵向前走一步。
深蓝就开始计算了,走这一步后,我如果这样走,对方有可能会怎么走,我如果那样走,对方有可能会怎么走。
这些计算,都是根据它脑子里的两百多万局对局里的棋局来一对一分析的。
之后深蓝再进行分析,如果我这样走,对方那样走,我再走一步,对方会怎么走?
这样的过程,深蓝可以计算到之后的12步棋。
这其实是“算”。
阿尔法这只狗呢,则在算的基础上,加了一个“学”的功能。
它部分模拟了人脑的功能,用一个线程模拟一个脑细胞,每个cpu上运行上千万个线程,也就相当于每个cpu上实现了上千个脑细胞。
而脑细胞之间的链接,也是通过新建线程来实现,链接线程就相当于大脑细胞之间的神经链接。脑细胞线程可以生长和消灭,链接线程也可以自动转换链接的目标。这就和人脑的运行机制差不多了。
通过输入学习资料(历史棋谱),连接线程根据一定的算法自动在脑细胞线程之间链接和转换,而这种脑细胞线程和连接线程的状态是可以存储下来的,这就相当于学习到了知识。
所以,阿发狗存储下来的不是直接的结果,而是脑细胞线程的状态以及连接线程的状态。这就跟人脑的生理结构非常相似了。
阿发狗有单机版和联网版,单机版受限于cpu的能力,线程数量比较少,因此也就相当于智商稍低一些。
而联网版可以把脑细胞线程和连接线程做的很多,就相当于更聪明了。
健康卫士,采用的就是这么一种方法,当然,并没有谷歌的阿尔法狗那么厉害,但也是在向这个方向努力。
这个方向是正确的,事实上在杨小天和郑博宁的预想中,只要健康卫士的深度用户足够多,每天和健康卫士交流自己的身体状况,那么健康卫士的功能就越强大。
这就好像医生一样,看过一万个病人的医生,总比只看过十个病人的医生要厉害。
前者见多识广,甚至可能病人刚刚只说出自己哪里有点不舒服,医生就能脱口而出病人是什么病。
这一切都是好的。
但关键制约点就是,对硬件的要求比较高。
人脑是复杂的,用电脑来模拟人脑,对硬件的要求可想而知。
杨小天叹了口气,问道:“言下之意,是要增加
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