第2182章 生长模型

  可能有人会觉得，电脑会玩游戏不是很正常的事情吗，我们玩游戏的时候，不是也会遇到电脑对手吗，它们玩的不是挺溜的吗？

  人工智慧和电脑游戏中內置的对手其实是有著本质区別的。

  后者其实是一种设置好的程序，只能按照程序运行，不会有游戏之外的功能。

  而人工智慧则如同一张白纸，从无到有接触游戏、理解游戏规则、熟悉游戏內容、掌握游戏技能、精通游戏手法直到得到游戏高分，这种自我学习能力才是它真正的可怕之处！

  接下来，眾人移步回到会议室，deep mind的另外一个创始人沙恩·莱格也来了，他向眾人做了自我介绍之后，开始讲述公司对於人工智慧的理解。

  在莱格看来，deep mind已经找到了人类大脑运作的一种模式，並且以这种模式开发出了一种神经学习网络的构建方法，最关键的地方不在於他们的发现，而在於这是一种通用的人工智慧系统，如果研究成功就可以直接应用到各行各业当中。

  莱格道：“大家也看到系统在《打砖块》这款游戏中展现出来的强大的自我学习和试错能力，事实上它也能够很快搞定《太空入侵者》和《桌球》，我们考虑当它攻克了雅达利主机上的游戏之后，可以去试一试《超级玛丽》或者《魂斗罗》。目前它已经在所有接触过的游戏中，展现出了超越人类的水平，这確实是一个令人震惊的成绩。甚至好多次，它自行创造了一些攻克游戏的策略，那是之前从来没有人想到过的。”

  莱格继续道：“通过人工智慧系统在游戏中的表现，我们期望这项工作可以获得更大的延伸，超越游戏领域进入更为复杂的数字领域甚至现实世界。未来的某一天，机器人可以学习在一个陌生的环境中如何行走，汽车可以学习如何在现实世界中行驶，甚至让人工智慧主动的去学习一门语言，去理解文学，去写出一篇文章，去理解建筑学，造出一栋真正的房子！儘管这些问题比起游戏来要困难的多，但我相信那一天会来到的。”

  会来到的……在座所有人里面，没有人比李睿更有信心了，因为他曾经真正的目睹过那一天。

  接下来，另外一位研究员亚歷克斯·格雷福斯又为眾人演示了另外一个令人激动的功能：可手写系统。

  格雷福斯用触摸板手写了十几个单词，每写好一个，人工智慧系统就会进行分析，並且开始模仿他的笔跡。

  最初，人工智慧甚至连一个完整的字母都写不出来，而且和格雷福斯的笔跡相距甚远。

  五个单词之后，人工智慧可以拼出完整的单词了，十个单词之后，笔跡渐渐相似起来，二十个单词之后，人工智慧就能像模像样的模仿出一个格雷福斯手写的单词图像，儘管还无法做到完全一致，却已经不太容易分辨了。

  “这真是不可思议的功能！”妲露拉被震撼到了。

  辛顿也惊异的道：“你们已经把图像识別发展到这个地步了吗？”