AI围棋的时候，我就说过AI是噱头

那时候被群殴。
真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭吃。
所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判断。
AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
自动控制中写码其实是很低层的东西，真正的技术含量都在逻辑图里，尤其是判据，但是现在全世界收入结构都是倒挂的，越接近表面的，越是拿得多，但真正有效的技术革命，一定应该是从最深处改进才是最彻底有效的。表面都是花架子和噱头。
激进的AI就是一个大泡沫，在判据没有完全研究清楚和硬件技术没有跟上的情况下搞自动驾驶，最后就是人命的代价。

嘘头怎么说？AI围棋已经彻底把人类打倒在地，人类的围棋直觉在AI面前不懈一击

你可能懂电路，但是你不懂人脑。为什么说人脑的直觉没有规律可循，你做过研究吗
？抛开你的主观感受，理论上说人脑应该就是一个生物计算机。用生物的结构可以实现，为什么用电子的方法不能？有什么原理可以证明人脑的功能只能由生物结构来实现？？单个神经元的机理差不多已经搞清楚了，基本就是一个逻辑门。除非你认为人的意识是超自然的，那就是宗教了。

原来星光姐姐是EE方向的，硬工啊。

失敬失敬

AI下棋没问题
因为棋类的走法是有限的
机器能够完全掌握并打败人脑
【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

性娃娃永远赶不上天然美女
但是天然美女不够分啊
所以要人造性娃娃

AI 就是仿造专业人士的水平， 供非专业人士使用
一个根本不能开车的残疾人，自动驾驶还是非常有用的

一个业余棋手，下棋软件还是非常必要的

不懂就不要吹牛了

AI取代人类是大势所趋

每次科技进步必然有牺牲者

但是阻挡不了人类探索未知的步伐

只能取代简单机械劳动
无法创新
【 在 CatchGodLine (捆仙绳) 的大作中提到: 】
: 不懂就不要吹牛了
: AI取代人类是大势所趋
: 每次科技进步必然有牺牲者
: 但是阻挡不了人类探索未知的步伐

具有一定自主创新能力的AI将在5年内实现

话放这

【 在 xijuan (习居安) 的大作中提到: 】
: 只能取代简单机械劳动
: 无法创新

有什么理由认为人脑是无限的？不要因为自己是人就把人脑神化。

【 在 xijuan (习居安) 的大作中提到: 】
: AI下棋没问题
: 因为棋类的走法是有限的
: 机器能够完全掌握并打败人脑

发信人: bainiu (金牛星), 信区: Military
标 题: AI要靠千老，而不是马工
发信站: BBS 未名空间站 (Tue Mar 12 12:25:45 2019, 美东)

大脑没搞清楚之前，就不会有AI。

马工搞的是机器，不是AI。

【 在 CatchGodLine (捆仙绳) 的大作中提到: 】
: 具有一定自主创新能力的AI将在5年内实现
: 话放这

围棋上，人是因为算不清楚，所以才靠直觉，甚至美学，哲学这种虚的东西来帮助判断。

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

创新不过是一个算法。基因组合复制过程中随机出错，通过自然选择产生更优化的基因组合。从单细胞进化到人类，这么伟大的一个创新过程，根本不需
要大脑来实现，只是一个算法。所谓的 Blind Matchmaker.

【 在 xijuan (习居安) 的大作中提到: 】
: 只能取代简单机械劳动
: 无法创新

人脑很显然是更高级的生物制造的生物智能。

棋类根本不存在直觉。所谓的“直觉”不过是比人家想得远一点快一点。
棋类是非常典型的基于“算法”的游戏。
【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】
: 嘘头怎么说？AI围棋已经彻底把人类打倒在地，人类的围棋直觉在AI面前不懈一击

你说的是老AI, 清清楚楚rule based, 那条路已经走不通了。现在的就是非精确，直觉，说不清所以然as long as it works那种。

我早就说过这个问题，在人类没有揭示出智能真正的生物学基础规律之前、AI就是扯淡。
生物学规律才可以为AI的设计提供真正有效的逻辑和判据结构。
【 在 Arakis (Arakis) 的大作中提到: 】
: 你可能懂电路，但是你不懂人脑。为什么说人脑的直觉没有规律可循，你做过研究吗: ？抛开你的主观感受，理论上说人脑应该就是一个生物计算机。用生物的结构可以实现
: ，为什么用电子的方法不能？有什么原理可以证明人脑的功能只能由生物结构来实现？
: ？单个神经元的机理差不多已经搞清楚了，基本就是一个逻辑门。除非你认为人的意识
: 是超自然的，那就是宗教了。

你显然不会下围棋
【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 棋类根本不存在直觉。所谓的“直觉”不过是比人家想得远一点快一点。
: 棋类是非常典型的基于“算法”的游戏。

不过是在算法里加入“概率”这个概念。
但是这种东西用在人命关天的事情上真的不行，比如飞行员可以通过眼睛判断附近的迫降可能，但是AI的计算结果很可能就迫降到一条当时很多船正行驶的河里，造成更大的伤亡。
【 在 ridgeren (Ridge) 的大作中提到: 】
: 你说的是老AI, 清清楚楚rule based, 那条路已经走不通了。现在的就是非精确，直觉
: ，说不清所以然as long as it works那种。

我爸特别爱下。
我从小不感兴趣。
棋类每一步一定有最优走法，这种东西精确计算完全碾压“直觉”。
【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】
: 你显然不会下围棋

围棋计算空间太大，不可能精确计算，所以人类发明了“味道”说，就是说感觉这样会比较好，结果AI走出了许多“味道”不好的棋碾压人类

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 我爸特别爱下。
: 我从小不感兴趣。
: 棋类每一步一定有最优走法，这种东西精确计算完全碾压“直觉”。

AI的目的是复制人脑吗？只要AI能实现人的各种功能，比方下棋，开车，就很不错了。为什么说人家是扯淡？再说了，本来就是 artificial intelligence, 不是 human
intelligence。 有什么理由认为智能只有一种实现方式? 为什么说 Alpha Go 没有智
能？ 你是把 consciousness 和 intelligence 搞混了吧。AI 只要能通过图灵测试，
就算有 intelligence， 但可能永远不会有 consciousness， 这是完全有可能的。

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 我早就说过这个问题，在人类没有揭示出智能真正的生物学基础规律之前、AI就是扯淡。
: 生物学规律才可以为AI的设计提供真正有效的逻辑和判据结构。

围棋棋盘变成18*18或20*19，AI立马歇菜，必须回去找马工打补丁。

人就不用，直接下。

【 在 Westout (西外胖三) 的大作中提到: 】
: 围棋上，人是因为算不清楚，所以才靠直觉，甚至美学，哲学这种虚的东西来帮助判断。

你 out 了， alpha zero 不需要知道任何规则，看人下几盘立刻自己就会下。任何棋
都可以，所以你再改规则都没有用。

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 围棋棋盘变成18*18或20*19，AI立马歇菜，必须回去找马工打补丁。
: 人就不用，直接下。
: 断。

看人下几盘立刻自己就会下

还要看人下接盘不是么？

不看会下么？

看人下不就是为了学习规则么？

【 在 Arakis (Arakis) 的大作中提到: 】
: 你 out 了， alpha zero 不需要知道任何规则，看人下几盘立刻自己就会下。任何棋
: 都可以，所以你再改规则都没有用。

计算空间越小的棋电脑优势越大
【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 围棋棋盘变成18*18或20*19，AI立马歇菜，必须回去找马工打补丁。
: 人就不用，直接下。
: 断。

电脑应该能精确计算，穷尽所有走法，找出最优解
【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】
: 围棋计算空间太大，不可能精确计算，所以人类发明了“味道”说，就是说感觉这样会
: 比较好，结果AI走出了许多“味道”不好的棋碾压人类

围棋计算量太大，电脑也不能穷尽所有走法
【 在 xijuan (习居安) 的大作中提到: 】
: 电脑应该能精确计算，穷尽所有走法，找出最优解

看来你根本不懂现在阿狗的下棋原理啊

你就是把棋盘变成三角形 人也下不过阿狗

阿狗是把棋子当图像像素来处理 找最大化的图像

所以人最终就是输

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 围棋棋盘变成18*18或20*19，AI立马歇菜，必须回去找马工打补丁。
: 人就不用，直接下。
: 断。

穷举法在围棋上不好用

才有阿狗现在的强化学习法

【 在 xijuan (习居安) 的大作中提到: 】
: 电脑应该能精确计算，穷尽所有走法，找出最优解

好吧。让我儿子画个棋盘。
每个格都不一样大，还不哪么规整。 每条线都不一样粗，还断断续续。

AI能下么？

【 在 CatchGodLine (捆仙绳) 的大作中提到: 】
: 看来你根本不懂现在阿狗的下棋原理啊
: 你就是把棋盘变成三角形 人也下不过阿狗
: 阿狗是把棋子当图像像素来处理 找最大化的图像
: 所以人最终就是输

棋类的规则与胜负判定明确

到了现实世界比如自动驾驶，就复杂多了，需要取舍，需要对真实世界有真正理解

现在的大数据学习，是因为以前基于规则的没搞下去的变通。早晚总结规律并进行演绎或归纳推理，而不仅仅是统计学习，才是实现智能的必经之路。

不可能的、用brutal force 穷尽算法算围棋、算到宇宙毁灭也找不到最优解

【在 xijuan(习居安)的大作中提到：】
：电脑应该能精确计算，穷尽所有走法，找出最优解
：【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】

星光不是码农，所以不会批AI

现在的AI其实是算命，和人脑工作方式不一样

下棋的AI，不知道下棋是什么，这么奇葩的思维模式，就是靠暴力计算，或者暴力训练

所以真的到复杂的现实世界，就无所适从，只能实验室往往规则确定的东西

而且，现在的AI都是基于数学。

但是，在现实自然环境中，根本就没有数学。数学就是人硬造出来的。 希望马工能明
白啊！

【 在 terryfox (狸狸) 的大作中提到: 】
: 星光不是码农，所以不会批AI
: 现在的AI其实是算命，和人脑工作方式不一样
: 下棋的AI，不知道下棋是什么，这么奇葩的思维模式，就是靠暴力计算，或者暴力训练
: 所以真的到复杂的现实世界，就无所适从，只能实验室往往规则确定的东西

当然能了

ai下棋不是比眼力

这就是个棋盘转换 和AI没有关系

比赛中也是人帮忙放子

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 好吧。让我儿子画个棋盘。
: 每个格都不一样大，还不哪么规整。 每条线都不一样粗，还断断续续。
: AI能下么？

现在AI最容易做的的是毁灭地球
只要给他安装武器, 扑捉动态摄像头, 然后看到活的就射击,完事了.

【 在 CatchGodLine (捆仙绳) 的大作中提到: 】
: 具有一定自主创新能力的AI将在5年内实现
: 话放这

现实世界是非线性的，菌斑的很多书呆子这点都想不明白，还真以为宇宙是靠数学规则设计的

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 而且，现在的AI都是基于数学。
: 但是，在现实自然环境中，根本就没有数学。数学就是人硬造出来的。 希望马工能明
: 白啊！

阿狗是把棋子当图像像素来处理 找最大化的图像。

你解释一下在这样的棋盘上如何最大化图像的？

【 在 CatchGodLine (捆仙绳) 的大作中提到: 】
: 当然能了
: ai下棋不是比眼力
: 这就是个棋盘转换 和AI没有关系
: 比赛中也是人帮忙放子

自动驾驶的计算量并不大，主要是硬件可靠性问题，还有意外情况的处理，比如stop
sign 被遮住了。不过这个stop sign被遮住的问题按理说不难，就是要defensive
driving, intersection 必须放慢并且检查交叉路口的traffic
【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】
: 棋类的规则与胜负判定明确
: 到了现实世界比如自动驾驶，就复杂多了，需要取舍，需要对真实世界有真正理解
: 现在的大数据学习，是因为以前基于规则的没搞下去的变通。早晚总结规律并进行演绎
: 或归纳推理，而不仅仅是统计学习，才是实现智能的必经之路。

用数学的文明，宇宙里很可能是低等文明

看生物就知道高等文明的技术是啥样了

人类现在的所以技术，连个细胞都造不出，细胞几亿年前就有了，比高等文明差距太大了

所以AI超过人，其实是吹牛，只能比那些不是人天生的功能，比如人类后天发明，用来娱乐的下棋

和人的天生功能比，都是渣

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 而且，现在的AI都是基于数学。
: 但是，在现实自然环境中，根本就没有数学。数学就是人硬造出来的。 希望马工能明
: 白啊！

属实。电脑也不能穷尽，算到一定步数就停了，统计胜率，其实这也是一种“味道”，估值函数。只不过比人类的味道更精确，因为算的更多。

【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】
: 围棋计算量太大，电脑也不能穷尽所有走法

这个意外情况处理，人其实是靠的大量生活经验，在驾驶之外的知识。

【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】
: 自动驾驶的计算量并不大，主要是硬件可靠性问题，还有意外情况的处理，比如stop
: sign 被遮住了。不过这个stop sign被遮住的问题按理说不难，就是要defensive
: driving, intersection 必须放慢并且检查交叉路口的traffic

AI就是高级点的自动化，现在被神化了而已。AI理论几十年没有大突破。之所以这几年突然火起来，愚以为也就因为两点，一个是现在半导体技术这几十年高速发展，使得
enable手段能力有了几个数量级的巨大提升，现在一台手机比80年代的超算都牛逼，你让以前的人玩个屁的AI。还有一个当然就是互联网的发达，大数据的出现使得不用辛苦作精确model了。第二点又是在第一点有了之后才可能，否则海量的数据存都没地儿存
。所以，归根结底就是星光你的本行发展的太牛逼了，带来了这么多以前不可思议的边际效应。然并卵，龟工的工资比起马工还是差了一截

你要是想想计算理论就知道brute force作为围棋算法是不可能的
每一步都是指数扩展

【 在 terryfox (狸狸) 的大作中提到: 】
: 星光不是码农，所以不会批AI
: 现在的AI其实是算命，和人脑工作方式不一样
: 下棋的AI，不知道下棋是什么，这么奇葩的思维模式，就是靠暴力计算，或者暴力训练
: 所以真的到复杂的现实世界，就无所适从，只能实验室往往规则确定的东西

算法优化过的暴力

完全暴力穷举，还要算法干嘛

【 在 daigaku (๑۩۞۩๑) 的大作中提到: 】
: 你要是想想计算理论就知道brute force作为围棋算法是不可能的
: 每一步都是指数扩展

AI现在不仅是噱头，已经是宗教了，见过不少科技公司的姐妹们已经被洗脑颇深

深度神经网络走的不是那个路子，而是把状态描绘成实数的向量（或张量）
相比离散状态，实数状态解决了无穷可能性问题，但又是可计算的。

【 在 terryfox (狸狸) 的大作中提到: 】
: 算法优化过的暴力
: 完全暴力穷举，还要算法干嘛

属实，以前甚至统计学都发展的很慢，高斯还在玩最小二乘法这么初级的东西。并不是他们智力不够，而是没有相应的计算工具，搞出太复杂的计算方法也没法验证，没有用处。

【 在 zibao (友谊花开万里香) 的大作中提到: 】
: AI就是高级点的自动化，现在被神化了而已。AI理论几十年没有大突破。之所以这几年
: 突然火起来，愚以为也就因为两点，一个是现在半导体技术这几十年高速发展，使得: enable手段能力有了几个数量级的巨大提升，现在一台手机比80年代的超算都牛逼，你
: 让以前的人玩个屁的AI。还有一个当然就是互联网的发达，大数据的出现使得不用辛苦
: 作精确model了。第二点又是在第一点有了之后才可能，否则海量的数据存都没地儿存
: 。所以，归根结底就是星光你的本行发展的太牛逼了，带来了这么多以前不可思议的边
: 际效应。然并卵，龟工的工资比起马工还是差了一截

AI就是为了圈钱的炒作而已，炒得越神奇，越有傻子投钱。

现在深度学习的根基-所依赖的优化算法 都是计算机出现前就有的成果。

【 在 bobolan88 (波波熊) 的大作中提到: 】
: 属实，以前甚至统计学都发展的很慢，高斯还在玩最小二乘法这么初级的东西。并不是
: 他们智力不够，而是没有相应的计算工具，搞出太复杂的计算方法也没法验证，没有用
: 处。

AI是华尔街弄出来的噱头，鼓动大众投资需要新概念，从大数据，社交网，AI到自动驾驶。一直都有人在踏踏实实做，华尔街一炒就成噱头了

你说反了吧
只'知道规则就可以了
不要任何棋谱

【 在 Arakis (Arakis) 的大作中提到: 】
: 你 out 了， alpha zero 不需要知道任何规则，看人下几盘立刻自己就会下。任何棋
: 都可以，所以你再改规则都没有用。

不是看棋盘
是把棋盘格变成像素

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 好吧。让我儿子画个棋盘。
: 每个格都不一样大，还不哪么规整。 每条线都不一样粗，还断断续续。
: AI能下么？

棋跟棋差远了，象棋这种越下子越少收敛型的，电脑也就开局有些蒙，到后面都是穷举最优算法，所以国际象棋人早就下不过电脑了。围棋是发散型的，越往后越复杂，电脑不可能穷举，所以成绩一直不佳，直到最近的AI突破。

【在 mynight(一束星光)的大作中提到：】
：我爸特别爱下。
：我从小不感兴趣。

加一条、还得天量深度自我学习

【在 sinical(一江春水向东流)的大作中提到：】
：你说反了吧
：只'知道规则就可以了

true

废话
阿发狗就是干这个的
一句话解释得清楚吗

真有兴趣你可以看paper

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 阿狗是把棋子当图像像素来处理 找最大化的图像。
: 你解释一下在这样的棋盘上如何最大化图像的？

其实人类的意识也是一大堆算法组成的，所以算法完全可以模拟人类的意识然后产生自我的意识

当然
但input就是规则
nothing else

【 在 andei168 (江流天地外 山色有无中) 的大作中提到: 】
: 加一条、还得天量深度自我学习
: ：你说反了吧
: ：只'知道规则就可以了

你必然是外行

1 计算量很大 所以不能什么都实时算
2 stop sign这种变化慢的都是事先存在地图里了
online识别的都是现场的 车啊 人啊

现在自动驾驶最难的是unprotected left turn
你理解一下

【 在 hsh (没有老将小将，只有反共将和舔共将) 的大作中提到: 】
: 自动驾驶的计算量并不大，主要是硬件可靠性问题，还有意外情况的处理，比如stop
: sign 被遮住了。不过这个stop sign被遮住的问题按理说不难，就是要defensive
: driving, intersection 必须放慢并且检查交叉路口的traffic

属实

【在 sinical(一江春水向东流)的大作中提到：】
：当然
：但input就是规则

你光眼红 一点意义都没有
不如自己也学一下
说不定转码工资翻倍

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

1. 不算噱头，对于单一简单任务，只要做得比以前的方法好就有价值。
2. 原理没有突破，扯智能就是鬼扯。
3. 各种拟合方法，识别都做不到100%，更何况理解了。编译器是容不得半点差池的。

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

一辈子白混了

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

他说错了

alpha zero的原理是不学习任何人工棋局，纯粹自己和自己对弈练棋

结果发现棋力提高的速度比alpha go 更快

目前最强的围棋ai就是alpha zero的方式训练出来的

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 看人下几盘立刻自己就会下
: 还要看人下接盘不是么？
: 不看会下么？
: 看人下不就是为了学习规则么？

【 在 xijuan (习居安) 的大作中提到: 】
: AI下棋没问题
: 因为棋类的走法是有限的
: 机器能够完全掌握并打败人脑

扯蛋。围棋的变化量，相对于AI和人脑都等同无限。
以为阿发狗是靠硬算的，要么是不懂计算机，要么是不懂围棋，要么二者都不懂。

【 在 zibao (友谊花开万里香) 的大作中提到: 】
: AI就是高级点的自动化，现在被神化了而已。AI理论几十年没有大突破。之所以这几年
: 突然火起来，愚以为也就因为两点，一个是现在半导体技术这几十年高速发展，使得: enable手段能力有了几个数量级的巨大提升，现在一台手机比80年代的超算都牛逼，你
: 让以前的人玩个屁的AI。还有一个当然就是互联网的发达，大数据的出现使得不用辛苦
: 作精确model了。第二点又是在第一点有了之后才可能，否则海量的数据存都没地儿存
: 。所以，归根结底就是星光你的本行发展的太牛逼了，带来了这么多以前不可思议的边
: 际效应。然并卵，龟工的工资比起马工还是差了一截

按照你的界定，人脑intelligence也可以说是高级自动化。

【 在 bainiu (金牛星) 的大作中提到: 】
: 看人下几盘立刻自己就会下
: 还要看人下接盘不是么？
: 不看会下么？
: 看人下不就是为了学习规则么？

一个小孩生下来，也得看别人下棋才会下啊。这一点AI和人脑I没有区别

菌斑确实智商不行的太多，我说的才是要点，都是骗子，要不不敢回，要不根本看不懂

正好相反。人类的直觉不过是大量经验之后总结的近似解，AI是轻易超过人类的。AI现在完全做不到的真正的抽象思维，逻辑推理。

AI是噱头，machine learning不是。阿法狗是machine learning
【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

星光说的人脑的直觉大约对应于算法里面的NP计算机
而现有的计算机都是冯诺依曼结构，无论算法怎么搞，都是P问题。

NP问题，就是非确定性图灵机能在多项式时间内解决的算法。非确定性图灵机的每一步动作都是非确定性的。也即每当遇到一个分支点，非确定性计算机会不确定地选择一个状态,每步都这样，直到到达停机态为止。

通俗点说，NP问题是指可以在多项式的时间里猜出一个解的问题。逆过来说，就是可以在多项式的时间里验证一个解的问题。

比如说,如何找到一个定理的证法，这可以说是一个NP问题。因为一旦有人找到，我们
可以验证整个证法是对还是错。人类比电脑高明的地方就在于此，人有创造性，能提出定理，证明定理。电脑做不到。除非电脑也能同人类一样会玩这个NP。这个创造性大约可以理解成星光说的直觉。

NP的问题有很多，比如，给定一个逻辑电路，问是否存在一种输入使输出为True。一旦有人给出答案，我们可以很快地验证这个答案是不是对的。

但是不是所有目前不可解的问题都是NP。比如这个通过遍历寻找围棋的最佳下法的问题。因为即使有围棋上帝存在，他告诉了我们最佳下法，我们也没法验证这是最佳下法，因为我们必须要把所有的遍历都结束并进行比较才知道，这个无法在多项式时间完成。

目前的AI能战胜人脑，确实是因为棋类问题计算更重要，人类的直觉最终输给了通过改进的算法能更准确计算的电脑，本质上这就跟人做十位数乘法算不过电脑一样。AI能超越人类那天，得等到ＡＩ能自己发现和证明数学定理比如黎曼猜想吧。　

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

菌斑确实不行

连那些功能是人天生的，那些是后天自己发明都分不清

你去造一个像人手一样灵活的机械手，都没人造得出

弄一个人类自己发明的娱乐，棋类项目，作为AI超过人的证明，当然就是噱头

人有用的功能，都是天生的，这些一个都超不过，AI的机器人连像人那样倒水都做不到，连猴子都会

你光罗列要点、别人没共鸣呗。你不反省自己反而怀疑别人智商。。。傻狐狸吧你 哈
哈

【在 terryfox(狸狸)的大作中提到：】
：菌斑确实智商不行的太多，我说的才是要点，都是骗子，要不不敢回，要不根本看不懂--

智商不行看不懂我说的什么意思，智商行的，自然明白

我是一语中的

【 在 andei168 (江流天地外 山色有无中) 的大作中提到: 】
: 你光罗列要点、别人没共鸣呗。你不反省自己反而怀疑别人智商。。。傻狐狸吧你 哈
: 哈
: ：菌斑确实智商不行的太多，我说的才是要点，都是骗子，要不不敢回，要不根本看不
: 懂--

逻辑推理应该是计算机的强项。
这些事情计算机做不好只能是因为条件不好设定。
现在计算机能够处理大数据了、才为很多所谓的“智能”的条件设定提供了可能性。
【 在 concept (ironowl) 的大作中提到: 】
: 正好相反。人类的直觉不过是大量经验之后总结的近似解，AI是轻易超过人类的。AI现
: 在完全做不到的真正的抽象思维，逻辑推理。

现在AI也是神经网网，能记忆学习，速度比人快多了，可是创新还不行。 当然AI能创
新后，人类迟早会完蛋。

别人不是来听说教的、是来找共鸣、或是找乐子的。。。跟智商无关

【在 terryfox(狸狸)的大作中提到：】
：智商不行看不懂我说的什么意思，智商行的，自然明白
：

起码目前为止，人类可以控制电脑想啥，也可以从源头预测电脑会怎么想。
但是人自己根本不能解释自己突然的“灵感”，也无法预测下个灵感会啥样。
这个就是本质上的差距了。所有的电脑程序,最后都是二进制叠加，也就是你可以解码
的。
人类的思维有谁能够“解码”吗？
【 在 minotaur (牛头怪) 的大作中提到: 】
: 星光说的人脑的直觉大约对应于算法里面的NP计算机
: 而现有的计算机都是冯诺依曼结构，无论算法怎么搞，都是P问题。
: NP问题，就是非确定性图灵机能在多项式时间内解决的算法。非确定性图灵机的每一步
: 动作都是非确定性的。也即每当遇到一个分支点，非确定性计算机会不确定地选择一个
: 状态,每步都这样，直到到达停机态为止。
: 通俗点说，NP问题是指可以在多项式的时间里猜出一个解的问题。逆过来说，就是可以
: 在多项式的时间里验证一个解的问题。
: 比如说,如何找到一个定理的证法，这可以说是一个NP问题。因为一旦有人找到，我们
: 可以验证整个证法是对还是错。人类比电脑高明的地方就在于此，人有创造性，能提出
: 定理，证明定理。电脑做不到。除非电脑也能同人类一样会玩这个NP。这个创造性大约
: ...................

人脑不是NP计算机

【 在 minotaur (牛头怪) 的大作中提到: 】
: 星光说的人脑的直觉大约对应于算法里面的NP计算机
: 而现有的计算机都是冯诺依曼结构，无论算法怎么搞，都是P问题。
: NP问题，就是非确定性图灵机能在多项式时间内解决的算法。非确定性图灵机的每一步
: 动作都是非确定性的。也即每当遇到一个分支点，非确定性计算机会不确定地选择一个
: 状态,每步都这样，直到到达停机态为止。
: 通俗点说，NP问题是指可以在多项式的时间里猜出一个解的问题。逆过来说，就是可以
: 在多项式的时间里验证一个解的问题。
: 比如说,如何找到一个定理的证法，这可以说是一个NP问题。因为一旦有人找到，我们
: 可以验证整个证法是对还是错。人类比电脑高明的地方就在于此，人有创造性，能提出
: 定理，证明定理。电脑做不到。除非电脑也能同人类一样会玩这个NP。这个创造性大约
: ...................

给你个关键字

explainable AI

搜一下你就知道你错的多离谱了。现在AI的主要挑战就是无法解码AI是如何“猜”对答案的。

【在 mynight(一束星光)的大作中提到：】
：起码目前为止，人类可以控制电脑想啥，也可以从源头预测电脑会怎么想。
：但是人自己根本不能解释自己突然的“灵感”，也无法预测下个灵感会啥样。

AI是靠算命的，不是像人脑那些靠理解的

这么明显的事实，看不出来的，都是智商不行

骗子就会反问，理解是什么，我看就是深度学习的一种，这是典型的骗子说法

【 在 insect9 (insect9) 的大作中提到: 】
: 给你个关键字
: explainable AI
: 搜一下你就知道你错的多离谱了。现在AI的主要挑战就是无法解码AI是如何“猜”对答
: 案的。
: ：起码目前为止，人类可以控制电脑想啥，也可以从源头预测电脑会怎么想。
: ：但是人自己根本不能解释自己突然的“灵感”，也无法预测下个灵感会啥样。

你无法证明AI不理解，因为你不知道AI的思维路径。人之间考察是不是理解也就是通过回答点阅读理解的题，最多写个读后感。如果在双盲测试下，AI都可以超越人类，你凭什么说AI不理解？

你管猴子叫猴子，英语叫monkey, AI可以管他叫0x532c 你凭啥把AI取出来的名字叫做
“不理解”？

AI目前缺乏的依然是推理能力，但并不缺乏所谓的"理解"能力。AI阅读文章写读后感没啥问题，但是你用神经网络搭个能做四则运算的AI反倒是比较困难的。

【在 terryfox(狸狸)的大作中提到：】
：AI是靠算命的，不是像人脑那些靠理解的
：

概率的东西需要解个屁码啊。
AI太高深了，能把walmart的无人售货机做得少出点错就不错了。
文科大妈都在玩的编程玩意儿，吹出这种计算机无所不能的大泡泡。
【 在 insect9 (insect9) 的大作中提到: 】
: 给你个关键字
: explainable AI
: 搜一下你就知道你错的多离谱了。现在AI的主要挑战就是无法解码AI是如何“猜”对答
: 案的。
: ：起码目前为止，人类可以控制电脑想啥，也可以从源头预测电脑会怎么想。
: ：但是人自己根本不能解释自己突然的“灵感”，也无法预测下个灵感会啥样。

可以证明、ai 既然理解了、那也写一部流传千古文采飞扬的长篇好了。。。ai 所谓的识别理解不过是基于深度学习的概率优化而已。。。每一步都选概率最大的。。狐狸说的对、ai 理解就是算命

【在 insect9(insect9)的大作中提到：】
：你无法证明AI不理解，因为你不知道AI的思维路径。人之间考察是不是理解也就是通过回答点阅读理解的题，最多写个读后感。如果在双盲测试下，AI都可以超越人类，你凭什么说AI不理解？
：

赋予AI人的情感，可以证明黎曼猜想......靠马工用if else的代码来实现，我看和人
类试图拽着自己的头发离开地球类似

能写个逻辑通畅的小说就能证明是不是理解

不能理解，靠到处抄，其实是把真人写好的东西，拼凑到一起，号称AI，根本不是AI自己写的

【 在 insect9 (insect9) 的大作中提到: 】
: 你无法证明AI不理解，因为你不知道AI的思维路径。人之间考察是不是理解也就是通过
: 回答点阅读理解的题，最多写个读后感。如果在双盲测试下，AI都可以超越人类，你凭
: 什么说AI不理解？
: 你管猴子叫猴子，英语叫monkey, AI可以管他叫0x532c 你凭啥把AI取出来的名字叫做
: “不理解”？
: AI目前缺乏的依然是推理能力，但并不缺乏所谓的"理解"能力。AI阅读文章写
: 读后感没啥问题，但是你用神经网络搭个能做四则运算的AI反倒是比较困难的。
: ：AI是靠算命的，不是像人脑那些靠理解的
: ：

神话AI的，肯定没学过控制理论。
估计是文科转的马工。
【 在 zibao (友谊花开万里香) 的大作中提到: 】
: 赋予AI人的情感，可以证明黎曼猜想......靠马工用if else的代码来实现，我看和人
: 类试图拽着自己的头发离开地球类似

我倒觉得将来早晚要回到基于规则

现在搞大数据统计 类似开普勒 在攒力量出牛顿

【 在 ridgeren (Ridge) 的大作中提到: 】
: 你说的是老AI, 清清楚楚rule based, 那条路已经走不通了。现在的就是非精确，直觉
: ，说不清所以然as long as it works那种。

★ 发自iPhone App: ChinaWeb 1.1.5

一群傻子，AI是本世纪乃至下个世纪最大的谎言。AI的本质就是把所有的可能以极快的速度推演，这种只能存在于既定程序和规则之下才能实现。对于现在弱肉强食的丛林法则，本来就没有规则，那么AI就无用武之地。那些信奉什么算法的自以为是的，可以洗洗睡了。

阿狗可以赢人类，但阿狗不知道为什么同样是赢棋或者输棋有人会哭有人会笑。

AI 是不是噱头另说, 但是你这个因为理解逻辑电路就推断计算机不能有智能是错的.
任何高级的，复杂的得咋一看难以理解的东西，都是很多低级的基本单元，一层层构造出来的.
不是说因为低级的基础单元很简单，高级的系统就不能智能.

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

我们码工不学控制理论

再说，一般工科本科生真能看懂控制论？我怀疑。工科线性代数的难度，连伪逆、约旦标准型和矩阵方程都讲不清楚，看个屁控制论。

认识一个VT的Control PhD，前几年在ICC里面转码呢。

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 神话AI的，肯定没学过控制理论。
: 估计是文科转的马工。

【 在 Arakis (Arakis) 的大作中提到: 】
: 你可能懂电路，但是你不懂人脑。为什么说人脑的直觉没有规律可循，你做过研究吗: ？抛开你的主观感受，理论上说人脑应该就是一个生物计算机。用生物的结构可以实现
: ，为什么用电子的方法不能？有什么原理可以证明人脑的功能只能由生物结构来实现？
: ？单个神经元的机理差不多已经搞清楚了，基本就是一个逻辑门。除非你认为人的意识
: 是超自然的，那就是宗教了。

他懂个毛的电路。他就知道一个数字电路二进制控制。模拟电路、集成电路、电脑构架、高级算法，他什么都不懂。除了不懂电路，他对人类意识对世界的作用也一派胡言。他就适合中医理论黄帝内经这种看起来唯美优雅的、不是基于实验科学和理性逻辑的神神叨叨的东西。

星酱，你真的懂控制？

控制电路中，一个简单的反馈机制就构成一个最基本的“智能”。
信号处理中，adaptive filtering 也是一种根据参考点的特征变化
而自适应地“智能”滤波。比如，ADALINE.
人工神经网络中的 back propagation，也是一例。

现在，大家认识到，
构成智能结构的基础单元可以很简单，
智能来源于单元间复杂的交互连接，包括很重要的反馈回路。

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................

人脑和电脑的区别是人脑能处理连续变量而电脑只能处理离散变量。比如疼痛，0到10
之间，电脑只能取有限个值，而人可以感觉到0到10之间任意值，包括无理数。
【 在 Arakis (Arakis) 的大作中提到: 】
: 你可能懂电路，但是你不懂人脑。为什么说人脑的直觉没有规律可循，你做过研究吗: ？抛开你的主观感受，理论上说人脑应该就是一个生物计算机。用生物的结构可以实现
: ，为什么用电子的方法不能？有什么原理可以证明人脑的功能只能由生物结构来实现？
: ？单个神经元的机理差不多已经搞清楚了，基本就是一个逻辑门。除非你认为人的意识
: 是超自然的，那就是宗教了。

没些双方的情绪，欣喜，傲气，嫉妒，愤怒，认怂，连理性都没有，下棋还有什么意思

说的好像你理解人脑是怎么思考的。你要是搞明白了，诺奖铁铁的

【 在 terryfox (狸狸) 的大作中提到: 】
: AI是靠算命的，不是像人脑那些靠理解的
: 这么明显的事实，看不出来的，都是智商不行
: 骗子就会反问，理解是什么，我看就是深度学习的一种，这是典型的骗子说法

现在的AI应该是初级智能，但是已经足够强大了，尤其是发掘稳态的高纬非线性相关性，以此来逼近非线性函数，比传统方法强太多了

【 在 mynight (一束星光) 的大作中提到: 】
: 那时候被群殴。
: 真理总是掌握在少数人手里，我不编程，但是跟逻辑电路打了一辈子交道，靠这个混饭
: 吃。
: 所有控制功能，最后都要归结到门电路，都一定要有一个具体的值作为判据，这个就决
: 定了AI就是速度高一点，功能复杂一点的机器，而不是“智能”。
: AI可以处理所有的有客观规则和标准的东西，最简单就是下棋，所谓的深度学习，也不
: 过是通过大数据去自动生成“规律”然后机器其实还是在按照这个“规律”进行逻辑判
: 断。
: AI永远模仿不了人类的“直觉”，因为直觉是没有规律可循的，而有经验的人，或者有
: 天赋的人,常常基于“直觉”准确地处理突发情况，这些都是AI做不到的。
: ...................