人工智能
AlphaGo (2017)
AlphaGo WikiData IMDb TMDB Douban
★ 8.7 151 ratings
other title: 阿尔法围棋 / AlphaGo世纪对决(台) …
The ancient Chinese game of Go has long been considered a grand challenge for artificial intelligence. Yet in 2016, Google's DeepMind team announced that they would be taking on Lee Sedol, the world's most elite Go champion. AlphaGo chronicles the team as it prepares to test the limits of its rapidly-evolving AI technology. The film pits man against machine, and reveals as much about the workings of the human mind as it does the future of AI.
Watched
March 22, 2020
身为一个人工智能相关专业的博士生,好羡慕那些拥有这段经历的人。影片里面的很多工作场景我都无比熟悉,但是我却没能做出真正有价值的工作,至今也未曾真正地推动过AI进步,我有些失落,也有些难过。另一方面,最近有些沉迷围棋,也渐渐体会到了当围棋也被AI攻克之后的那种发自内心的悲伤。那不仅仅是一盘棋,更是一个持续了千年的世外桃源,是艺术,更是文化。但这一切在也随着这一事件发生了根本性的变化,自此,人类开始拜师算法,连在野狐下个棋都能见到有人带狗。当然,不破不立,围棋也进入到了一个新的纪元。同样,AI也是。
围棋 人工智能 科学
为什么
The Book of Why : The New Science of Cause and Effect Douban Goodreads
★ 8.9 19 ratings
[美]朱迪亚·珀尔(Judea Pearl) / [美]达纳·麦肯齐(Dana Mackenzie) translator: 江生 / 于华 publishing house: 中信出版集团 2019 - 7
在本书中,人工智能领域的权威专家朱迪亚·珀尔及其同事领导的因果关系革命突破多年的迷雾,厘清了知识的本质,确立了因果关系研究在科学探索中的核心地位。 而因果关系科学真正重要的应用则体现在人工智能领域。作者在本书中回答的核心问题是:如何让智能机器像人一样思考?换言之,“强人工智能”可以实现吗?借助因果关系之梯的三个层级逐步深入地揭示因果推理的本质,并据此构建出相应的自动化处理工具和数学分析范式,作者给出了一个肯定的答案。作者认为,今天为我们所熟知的大部分机器学习技术,都建基于相关关系,而非因果关系。要实现强人工智能,乃至将智能机器转变为具有道德意识的有机体,我们就必须让机器学会问“为什么”,也就是要让机器学会因果推理,理解因果关系。或许,这正是我们能对准备接管我们未来生活的智能机器所做的最有意义的工作。
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Feb. 25, 2020
按道理来说,我应当写长评而非短评——这本书我前前后后读了四遍,做了非常长的思维导图,甚至博士的读书报告也是选的此书,并得到了两个学分。但是我不愿长评,因为在我看来这并非一本真正的好书。说是科普读物,但是书里面充斥了太多的个人炫耀,不停地讲述在因果推断领域作者的贡献,而不停地回忆与支离破碎的例子,让本身就晦涩的因果理论变得更难理解——这也是为什么我读了整整四遍的原因。但是当真正想把这些理论用于我自身的科研时,却又发现根本一无所用。如今AI总是期望着可以真正地推理与思考,作为AI领域的大牛用他的见解为我们指出了一个方向,但是,这条路究竟通向何方,我们都不知道。我没有能力对书的内容做出任何评价,但如今在处理问题时,因果推断的方法总是会出现在我的脑海,它切实地影响改变了我。
因果 因果推断 思维方法 方法论 人工智能