alphago自己和自己（alphago自己跟自己下）

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事实上，如果容量足够大，处理能力也允许，

AlphaGo是可以大量进行数据仿真处理-自己在脑海中下了亿兆为单位的棋。

最近，Google的DeepMind公司创建了其着名的AlphaGo人工智能程序的新版本，以及一个特殊的程序和附带的算法。

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与过以前的AlphaGo版本不同，过去是需要要求人类指定目标并提供至少一些数据，然后才能开始显示有意义的性能改进。

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从理论上讲，AlphaGo Zero在给定足够的时间，处理能力和节点的情况下，可以在其所有认知和具体掌握领域中将自身提升到无穷大。

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从本质上讲，使用这些原则，人工智能程序可能会以指数形式提高其自身功能，只不过是考虑到一个广泛或狭窄的目标，并且需要足够的计算能力和节点来运行大量的仿真。

但这种发展并没有打开人工智能程序的大门，它可以学习令人信服的情绪，或者学习以自己的形象或更好的本身来创造更智能，更智能的人工智能，但这些东西都在AlphaGo Zero的控制范围内。

自然而然，现在所有关于人工智能的末日谈话都围绕着特斯拉首席执行官埃隆马斯克的呼吁，有无数的保护措施可以阻止人工智能做出任何创造者和用户不希望它做的事情。

例如手毁灭世界之类的说话。

本文到此结束，希望对大家有所帮助。

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