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卷積神經網絡情感分析范文1
在AlphaGo贏得第一局的比賽時，就激起了人們熱烈的討論，因為很多從事人工智能研究的“技術派”也對電腦圍棋程序戰勝人類棋手沒有足夠的信心。但第一局的結果仍然讓人震驚，因為在五個月前，AlphaGo的棋力水平也只是達到戰勝職業二段棋手的程度，人們吃驚的是它的棋藝水平提高的速度。
與20年前深藍在國際象棋人機大戰中戰勝世界冠軍卡斯帕羅夫不同，AlphaGo并非僅僅依賴強悍的計算能力和龐大的棋譜數據庫取勝，而是具有深度學習的能力，能在實戰和練習中不斷學習和積累經驗，這已經非常類似于人類棋手的成長過程了，不過它成長的速度非常之快。
普通大眾會認為，機器人獲勝是因為它內部存儲有極為豐富的棋譜，以及很多一流棋手的經驗，再配合它強大的邏輯判斷能力，是一群人對一個人的戰斗，是機器計算對人腦計算的碾軋，結果是必然的。這樣的歸納未免有些草率和簡單，完全無視機器學習在程序中的作用。
機器學習（Machine Learning，ML）是一種讓計算機在事先沒有明確的程序的情況下做出正確反應的能力，是計算機模擬或實現人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身性能的一種方法，是人工智能的核心，也是使計算機具有智能的根本途徑。但是它仍然主要是使用歸納、綜合而不是演繹的方式來進行學習。
早在1959年，塞繆爾的下棋程序就具有了學習能力，能在不斷對弈中改善自己的棋藝。這個程序已經涉及到了關于學習的令人頭疼的哲學問題，此后就有各種各樣的棋類程序誕生，演繹出一個又一個電腦程序戰勝人類棋手的傳說，不斷刷新博弈難度的記錄。
而圍棋，因為棋盤的復雜性（大約10的172次方種狀態，是計算機不可能窮盡的天文數字），則被看作是“人類智力的最后防線”，是僅存的人類能夠擊敗電腦的完全信息博弈游戲。AlphaGo的獲勝，宣告了機器學習的重大突破。
AlphaGo是一套為圍棋優化的深度學習引擎，它使用了神經網絡和蒙特卡羅算法，可以讓機器充分學習，并能在不斷自我對決中提升水平。
深度學習（Deep Learning）的概念在10年前就已提出，又叫深層神經網絡（Deep Neural Networks），是機器學習研究中的一個新領域，通過建立模擬人腦進行分析學習的神經網絡，模仿人腦機制來解釋數據。深度學習提出了一種讓計算機自動學習出模式特征的方法，有深度置信網絡、卷積神經網絡等不同的機器學習模型，但都需要大量的并行計算。非監督貪心逐層訓練算法可以解決深層結構相關的優化難題，卷積神經網絡可以利用空間相對關系減少參數數目以提高訓練性能，這些特點正適合用于復雜的博弈程序。
但是，在具有不確定性的對決中，即使深度學習也發揮不了作用，無法幫助程序來確定對手的狀態。
卷積神經網絡情感分析范文2
Master的“過人之處”
2016年年末，圍棋界對阿爾法狗留下的心理陰影正在消散，這不單是因為在線圍棋網站上冒出了更多AI棋手―如日本的DEEPZEN、中國的“絕藝”――更重要的是，人類棋手在與之較量時互有勝負。特別是當中國第一高手柯潔曾完勝“絕藝”的升級版“刑天”（被認為棋力相當于阿爾法狗）一局并宣稱可以找到AI漏洞后，人類棋手歡欣鼓舞。
可是，Master就是在這樣的背景下登場并毫無懸念地收割勝利的。賽后，棋圣聶衛平感喟“我們無法像電腦那樣從不犯錯”，而柯潔則連連慨嘆，“人類數千年的實戰演練進化，計算機卻告訴我們全都是錯的……”那么，Master究竟強在哪里呢？阿爾法狗研發團隊的黃士杰博士表示，其“過人之處”即在于背靠多組超級計算機組成的卷積神經網絡，這使得Master不僅具備類似人腦的“策略網絡”（選擇某一手棋的最優下法），更擁有人類難以企及的“價值網絡”（判斷每一步靜態棋局的精準勝率）。與此同時，Master還可以通過每天自我對弈數十萬局來增長棋力――人類棋手一年最多下1000局。由此，Master得以拋開事倍功半的窮舉分析，并以閃電般的高效應對使人類棋手難以招架。
電腦將“學會”文化創意
對計算機而言，一切任務都是邏輯運算，而算法和算力是提升效率的主要指標。優化算法可以更輕易地解決問題，提升算力則能在單位時間內獲得更多成果。當一項活動具備邏輯運行特征時，即可交由計算機執行；其中的變化規則越多地被掌握，計算機越是容易立于不敗之地。國際象棋就是一個例子，由于棋路變化相對簡單，今天安裝在手機上的對弈程序都已經有了國際特級大師的棋力。專業級弈棋程序（如Rybka）幾乎已經算盡棋路，在與人類棋手對決時穩居上風。
常人的直覺是，計算方面輸給電腦是正常的，文化創意方面人類則是永遠的贏家。而事實上，文藝創作活動也可以通過算法轉化為邏輯運算。著名科幻作家劉慈欣就曾開發過一款寫詩軟件，設定創作一首三行詩，韻腳為a，按下“生成”就跳出結果：“伏特加，請霧化吧！懸崖，請磁化吧！我們都是嘩嘩啦啦的籌碼，我們要掙扎！”而如果在這一領域樹立一尊“圣杯”，那無疑是嘗試創造博爾赫斯筆下的“通天塔圖書館”。這座由小說家臆想出來的圖書館中，收藏著以不同字符、數字、標點符號組合而成的所有文本――既包括我們讀過的書，也包括消逝在歷史塵埃中的書，更包括尚未被寫出的書……計算機通過羅列全部組合的方式來締造這個圖書館，不斷優化的算法會通過剔除大量無意義結果來為算力減壓。
當代的計算機尚無法構建這個圖書館，正如它們還無法窮盡圍棋套路的變化那樣。但處理器性能是以指數級速度發展的，1946年人類第一臺電子計算機“埃尼阿克”的算力在今天連手持計算器都不如，我們又怎能設想一個世紀后的電腦將強大到何種程度呢？可以確定的是，一旦計算機可以“創作”，那么它也必然會攻克音樂、繪畫等人文藝術領域，人類靈感創意的專屬領地將遭遇機器邏輯的入侵。
與AI共生的未來
AI（人工智能）有強、弱之分。弱人工智能只擅長某個特定領域，比如駕駛、裝配或掃地吸塵。阿爾法狗亦屬于此，但它的本質是一種深度學習引擎，而不是只會下圍棋。按照谷歌公司的藍圖，它將被運用在協助判斷早期病癥等領域。強人工智能將擁有類似人類的語言、情感以及思維能力，它們在很多方面會超越人類本身，因此研發的意義不是為解決某種具體問題，而是用它們來開創出更多視界。
