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卷积神经网络情感分析范文1
在AlphaGo赢得第一局的比赛时，就激起了人们热烈的讨论，因为很多从事人工智能研究的“技术派”也对电脑围棋程序战胜人类棋手没有足够的信心。但第一局的结果仍然让人震惊，因为在五个月前，AlphaGo的棋力水平也只是达到战胜职业二段棋手的程度，人们吃惊的是它的棋艺水平提高的速度。
与20年前深蓝在国际象棋人机大战中战胜世界冠军卡斯帕罗夫不同，AlphaGo并非仅仅依赖强悍的计算能力和庞大的棋谱数据库取胜，而是具有深度学习的能力，能在实战和练习中不断学习和积累经验，这已经非常类似于人类棋手的成长过程了，不过它成长的速度非常之快。
普通大众会认为，机器人获胜是因为它内部存储有极为丰富的棋谱，以及很多一流棋手的经验，再配合它强大的逻辑判断能力，是一群人对一个人的战斗，是机器计算对人脑计算的碾轧，结果是必然的。这样的归纳未免有些草率和简单，完全无视机器学习在程序中的作用。
机器学习（Machine Learning，ML）是一种让计算机在事先没有明确的程序的情况下做出正确反应的能力，是计算机模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身性能的一种方法，是人工智能的核心，也是使计算机具有智能的根本途径。但是它仍然主要是使用归纳、综合而不是演绎的方式来进行学习。
早在1959年，塞缪尔的下棋程序就具有了学习能力，能在不断对弈中改善自己的棋艺。这个程序已经涉及到了关于学习的令人头疼的哲学问题，此后就有各种各样的棋类程序诞生，演绎出一个又一个电脑程序战胜人类棋手的传说，不断刷新博弈难度的记录。
而围棋，因为棋盘的复杂性（大约10的172次方种状态，是计算机不可能穷尽的天文数字），则被看作是“人类智力的最后防线”，是仅存的人类能够击败电脑的完全信息博弈游戏。AlphaGo的获胜，宣告了机器学习的重大突破。
AlphaGo是一套为围棋优化的深度学习引擎，它使用了神经网络和蒙特卡罗算法，可以让机器充分学习，并能在不断自我对决中提升水平。
深度学习（Deep Learning）的概念在10年前就已提出，又叫深层神经网络（Deep Neural Networks），是机器学习研究中的一个新领域，通过建立模拟人脑进行分析学习的神经网络，模仿人脑机制来解释数据。深度学习提出了一种让计算机自动学习出模式特征的方法，有深度置信网络、卷积神经网络等不同的机器学习模型，但都需要大量的并行计算。非监督贪心逐层训练算法可以解决深层结构相关的优化难题，卷积神经网络可以利用空间相对关系减少参数数目以提高训练性能，这些特点正适合用于复杂的博弈程序。
但是，在具有不确定性的对决中，即使深度学习也发挥不了作用，无法帮助程序来确定对手的状态。
卷积神经网络情感分析范文2
Master的“过人之处”
2016年年末，围棋界对阿尔法狗留下的心理阴影正在消散，这不单是因为在线围棋网站上冒出了更多AI棋手―如日本的DEEPZEN、中国的“绝艺”――更重要的是，人类棋手在与之较量时互有胜负。特别是当中国第一高手柯洁曾完胜“绝艺”的升级版“刑天”（被认为棋力相当于阿尔法狗）一局并宣称可以找到AI漏洞后，人类棋手欢欣鼓舞。
可是，Master就是在这样的背景下登场并毫无悬念地收割胜利的。赛后，棋圣聂卫平感喟“我们无法像电脑那样从不犯错”，而柯洁则连连慨叹，“人类数千年的实战演练进化，计算机却告诉我们全都是错的……”那么，Master究竟强在哪里呢？阿尔法狗研发团队的黄士杰博士表示，其“过人之处”即在于背靠多组超级计算机组成的卷积神经网络，这使得Master不仅具备类似人脑的“策略网络”（选择某一手棋的最优下法），更拥有人类难以企及的“价值网络”（判断每一步静态棋局的精准胜率）。与此同时，Master还可以通过每天自我对弈数十万局来增长棋力――人类棋手一年最多下1000局。由此，Master得以抛开事倍功半的穷举分析，并以闪电般的高效应对使人类棋手难以招架。
电脑将“学会”文化创意
对计算机而言，一切任务都是逻辑运算，而算法和算力是提升效率的主要指标。优化算法可以更轻易地解决问题，提升算力则能在单位时间内获得更多成果。当一项活动具备逻辑运行特征时，即可交由计算机执行；其中的变化规则越多地被掌握，计算机越是容易立于不败之地。国际象棋就是一个例子，由于棋路变化相对简单，今天安装在手机上的对弈程序都已经有了国际特级大师的棋力。专业级弈棋程序（如Rybka）几乎已经算尽棋路，在与人类棋手对决时稳居上风。
常人的直觉是，计算方面输给电脑是正常的，文化创意方面人类则是永远的赢家。而事实上，文艺创作活动也可以通过算法转化为逻辑运算。著名科幻作家刘慈欣就曾开发过一款写诗软件，设定创作一首三行诗，韵脚为a，按下“生成”就跳出结果：“伏特加，请雾化吧！悬崖，请磁化吧！我们都是哗哗啦啦的筹码，我们要挣扎！”而如果在这一领域树立一尊“圣杯”，那无疑是尝试创造博尔赫斯笔下的“通天塔图书馆”。这座由小说家臆想出来的图书馆中，收藏着以不同字符、数字、标点符号组合而成的所有文本――既包括我们读过的书，也包括消逝在历史尘埃中的书，更包括尚未被写出的书……计算机通过罗列全部组合的方式来缔造这个图书馆，不断优化的算法会通过剔除大量无意义结果来为算力减压。
当代的计算机尚无法构建这个图书馆，正如它们还无法穷尽围棋套路的变化那样。但处理器性能是以指数级速度发展的，1946年人类第一台电子计算机“埃尼阿克”的算力在今天连手持计算器都不如，我们又怎能设想一个世纪后的电脑将强大到何种程度呢？可以确定的是，一旦计算机可以“创作”，那么它也必然会攻克音乐、绘画等人文艺术领域，人类灵感创意的专属领地将遭遇机器逻辑的入侵。
与AI共生的未来
AI（人工智能）有强、弱之分。弱人工智能只擅长某个特定领域，比如驾驶、装配或扫地吸尘。阿尔法狗亦属于此，但它的本质是一种深度学习引擎，而不是只会下围棋。按照谷歌公司的蓝图，它将被运用在协助判断早期病症等领域。强人工智能将拥有类似人类的语言、情感以及思维能力，它们在很多方面会超越人类本身，因此研发的意义不是为解决某种具体问题，而是用它们来开创出更多视界。
