Alphago|AlphaGo&谷歌DeepMind“脚下”的机器学习大厦机器学习|deepmind|Google

文章图片

文章图片
二十四年前，国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)在自己最擅长的领域输给了IBM“深蓝”(Deep Blue)电脑，他是第一个工作受到机器威胁的知识型工人。
2016年3月，计算机再下一城。谷歌DeepMind团队的人工智能AlphaGo在“围棋人机大战”中以总比分4:1大胜韩国围棋九段棋手李世石，李世石抚额无力的模样依然历历在目。
李世石作抚额状
2017年5月， AlphaGo与中国围棋九段棋手柯洁开启了第二次“围棋人机大战” 。尽管柯洁在和AlphaGo的三番棋第二局中下出连AphlaGo都评价完美的一局棋，但是以结果而论这次中国棋手未尝从AphlaGo手里赢得一局！最终AlphaGo以 3:0 完胜柯洁。人工智能在棋类运动的统治力上获得了进一步的提升。
柯洁默默流泪
2018年，又是由DeepMind开发的AI程序“AlphaFold”在全球蛋白质结构预测竞赛（CASP）中首次大显身手。虽然“AlphaFold”获得第一，但是并没有表现出比传统思路有什么革命性的差异。
AlphaFold的神经网络模型构架
2020年， “AlphaFold2”王者归来，使用机器学习，对几乎所有的蛋白质都预测出了正确的拓扑学的结构，其中有大约2/3的蛋白质预测精度达到了结构生物学实验的测量精度。凭此成绩再次摘得桂冠。
2021年，据外媒10月7日报道，作为全球重要人工智能实验室之一的DeepMind如今终于实现了有史以来的第一次盈利。作为参照，以京东为例。京东自涉足自营电子商城伊始，花了十几年时间，直到2017年才开始盈利。
OK ，看完了人工智能这些年的战绩。我们来聊聊AlphaGo们背后的机器学习。
在具体算法上， AlphaGo用深度卷积神经网络(CNN)来训练价值网络和策略网络，利用了深度学习的特征学习能力，仅仅使用通用的监督学习算法和强化学习就实现了领域建模，还用蒙特卡洛树搜索(MCTS)极大提升搜索效率。
AlphaFold2则借鉴了AI研究中的Transformer架构。 Transformer使用注意力机制兴起于NLP领域，用于处理一连串的文本序列。
相信很多朋友都对人工智能都十分地感兴趣，但是苦于自身没有相关技能，这里的话，我推荐一本书，是周志华老师的《机器学习》，也就是俗称的西瓜书hhh 。
周志华《机器学习》
●需要领取文章相关资料的朋友
○1、关注我记得评论哦。
【Alphago|AlphaGo&谷歌DeepMind“脚下”的机器学习大厦】●2、私信“6”获取资料。