alphago

欢迎大家前往 腾讯云+社区 ，获取更多腾讯海量技术实践干货哦~ 作者：常青, 2008 年毕业加入腾讯，一直从事客户端研发相关工作，先后参与过 PC QQ、手机QQ、QQ物联 等产品项目，目前在腾讯视频云团队负责音视频终端解决方案的优化和落地工作，帮助客户在可控的研发成本投入之下，获得业内一流的音视频解决方案，目前我们的产品线包括：互动直播、点播、短视频、实时视频通话，图像处理，AI 等等。 前言 在 AlphaGo 名声大噪之前，围棋是一项少有人问津的娱乐项目，不信你可以在记忆里细数一下，当时身边有多少个朋友会下围棋（AlphaGo 出名后一时兴起下两把的咱们就不算数了）。相比之下，德州扑克的普及程度就要好的多，以至于我们团队有一次年会就放弃传统抽奖方式，而是靠德州扑克决定奖品名单的。 为什么高大上的围棋比不上德州扑克受欢迎呢？规则太复杂吗？ 真正的原因是围棋的门槛太高了。在围棋里，水平的高低说带来胜率差异是碾压式的。对于两个围棋选手而言，如果棋艺差一级，那么对弈时弱者几乎没有赢的可能。这就让围棋变成了一群高智商玩家的小圈子游戏，刚入门的进来感觉就是找虐。而德州扑克则不是，不管你是不是行家，运气的成分总还是起了很大的作用，这就让它本身适合成为一款所有人都容易接受的游戏。 视频编辑也是如此，在电脑能够处理多媒体工作之后不久，就出现了很多的视频编辑软件。比如我过年回家

MOOC大学上的课程，做个学习笔记，方便以后复习回顾 教材是 1 绪论 1.1 AI概述 人工智能研究如何用硬件和软件实现智能的理智的行为，即搜索、推理、规划与学习，并在此之上去实现感知、认知与智能行为 人工智能自1956年诞生，经历2次低潮后，计算能力的提升为其提供良好的平台，多媒体数据的爆发性增长为期提供充足原料，AI先后战胜了人类象棋、围棋以及德州扑克的顶级选手，图像的识别与分类能力已经超越人类，指纹语音与人脸识别正在改变人机交互手段，各种类型的机器人运行在工厂和现实生活之中，人工智能的学术研究越来越深入，人工智能的创业者越来越多，人工智能正在改变我们的生活，世界上主要发达国家都把人工智能当做重大发展战略，力争在新一轮国际竞争中争得主动权，中国国务院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》明确提出了中国人工智能发展战略为三步走，2020年，人工智能的应用技术与世界先进水平同步，2025年人工智能基础理论取得重大突破，2030年发展为世界主要的人工智能创新中心。所以说现在是人工智能的最好时期，有人担心人工智能会造成大批人失业，有人认为人工智能是威胁，有人游说人工智能可能引发第三次世界大战，更有人惧怕人工智能会毁灭人类，所以又说这是人工智能最有争议的时期。 1956年的“Dartmouth Summer Research Project on Artificial

MOOC大学上的课程，做个学习笔记，方便以后复习回顾 教材是 1 绪论 1.1 AI概述 人工智能研究如何用硬件和软件实现智能的理智的行为，即搜索、推理、规划与学习，并在此之上去实现感知、认知与智能行为 人工智能自1956年诞生，经历2次低潮后，计算能力的提升为其提供良好的平台，多媒体数据的爆发性增长为期提供充足原料，AI先后战胜了人类象棋、围棋以及德州扑克的顶级选手，图像的识别与分类能力已经超越人类，指纹语音与人脸识别正在改变人机交互手段，各种类型的机器人运行在工厂和现实生活之中，人工智能的学术研究越来越深入，人工智能的创业者越来越多，人工智能正在改变我们的生活，世界上主要发达国家都把人工智能当做重大发展战略，力争在新一轮国际竞争中争得主动权，中国国务院于2017年7月8日印发《新一代人工智能发展规划》明确提出了中国人工智能发展战略为三步走，2020年，人工智能的应用技术与世界先进水平同步，2025年人工智能基础理论取得重大突破，2030年发展为世界主要的人工智能创新中心。所以说现在是人工智能的最好时期，有人担心人工智能会造成大批人失业，有人认为人工智能是威胁，有人游说人工智能可能引发第三次世界大战，更有人惧怕人工智能会毁灭人类，所以又说这是人工智能最有争议的时期。 1956年的“Dartmouth Summer Research Project on Artificial

　　人类神经元和计算机芯片，交织的更加紧密了。 　　近日，一家初创公司竟直接用 真正的神经元 与 计算机芯片 相结合，试图构建一个微型无实体大脑。 　　 　　这家初创公司名叫Cortical Labs，来自澳大利亚，目前正训练芯片来玩雅达利早期研发的游戏“Pong”。 　　这一举措如果成功，并且得到延伸拓展的话，那就可以解决深度学习极度耗能的问题了。 　　举个例子，当年大热的人机大战，据科技公司Ceva估计，AlphaGo在玩游戏时，消耗了1兆瓦的能量，相当于100户人家一天的使用量。 　　而相比之下，人脑消耗的能量却约为20瓦，是AlphaGo耗能的五万分之一。 　　人类神经元如何与AI芯片结合？ 　　具体如何结合，联合创始人兼首席执行官Hon Weng Chong做出了解释。 　　公司将用两种方法来提取神经元： 　　1、从胚胎中提取小鼠神经元； 2、将人类皮肤细胞转化回干细胞，然后诱导他们长成人类神经元。 　　随后将这些神经元嵌入一个特制芯片顶部的液体培养基中。 　　在这个特制芯片上，有一个由22000个微小电极组成的网格，程序员可以通过这个网格提供点输入，同时感知它们的输出。 　　这样做的目的就是去 塑造神经元的行为 。 　　 　　神经元芯片的发展 　　不管是2016年IBM宣布制造出世界首个人造纳米级随机相变神经元芯片，还是同年中星微研发的中国首款嵌入式网络处理器芯片