机器学习的其中一部分，就是自我演练
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结果大概会是解决了黑棋究竟应该贴多少目给白棋的这个历史性问题
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它们会不会相爱
它们会不会相交
它们会不会死机
它们会不会镜像
它们会不会相交
它们会不会死机
它们会不会镜像
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AI最可怕的开始已经来了。AI有两个台阶，一旦越过，将一发不可收拾，1赋予仿生的学习能力，2、云系统硬件平台。这两项一旦赋予了AI，颤抖吧人类，仅有的一点骄傲的智力游戏，只能是撒尿和泥儿般可笑了。
1、仿生的学习能力，就是此次Go使用的算法，随着慢慢的进步，算法将自我完善；2云平台运行AI，将使AI具有无比强大的运算能力，同时具有无比强大的学习能力，所有特异性样本都会被采集，人类知识AI的样本而已。
AI可以变得比人类高尚，也可以变得比人类更坏，取决于样本。
1、仿生的学习能力，就是此次Go使用的算法，随着慢慢的进步，算法将自我完善；2云平台运行AI，将使AI具有无比强大的运算能力，同时具有无比强大的学习能力，所有特异性样本都会被采集，人类知识AI的样本而已。
AI可以变得比人类高尚，也可以变得比人类更坏，取决于样本。
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谷歌的工程师已经说了，分布式系统的AlphaGo对单机版的AlphaGo胜率为70%。同时AlphaGo通过自己和自己对弈，研究新的战法，提高自己对围棋的认知，现在已经是AlphaGo在教人类下围棋了。
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alphago的训练方法之一，就是自我对垒。这是因为围棋的规则是明确的，可以通过最终结果来评价下得好或者不好。但这和仿生没什么关系，不能说人具有的能力，计算机也具有，就称其为仿生。
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