第297章 一万小时
第297章 一万小时 (第2/3页)
都是劳心劳力的事，但他都死死咬牙坚持着。
对着砧板切肉谁都会，但能够每一次切肉都在思考纹路，甚至事后还补充知识避免前人弯路的，则少之又少。
人类在作决策的时候，有两个判断系统，经验系统与分析系统。
经验系统自动运转，仿佛开着自动驾驶般，省去油门与刹车，占用精力很少。
分析系统则需要自身对复杂的信息进行处理，然后再根据理性进行分析，耗费精神大。
因而大多数情况下，经验系统为分析系统提供者“直觉”、“印象”、“意愿”、“态度”。
偏偏，人类或者说万物天生就是懒惰的生物。
天生倾向于省事。
林奇也清楚，他本能就是倾向于靠经验和个人直觉作判断，通过经验系统避开需要大脑费神费力思维的分析系统。
所以后来林奇一直刻意的进行“训练”。
并非说他下意识让自己多思考不依赖经验，反而是训练他的“经验系统”，通过无数次的“分析”来训练出真正接近全面的“经验系统”。
然而，主动的训练终究太慢。
林奇看着满目苍夷的地面，尽管这些原魔都躺着任由他屠杀，但林奇的这种“刻意”训练，终究太慢了。
一个路边的大台北奶茶店终究只能养活一家几口，可是当它变成连锁时，得到的便可能是数十上百亿的估值。
木工卖一张“椅子”，所生产的量终究突破不了一天24小时的极限。只有无形的“软件”才能够将边际成本下降到零，实现真正的财富积累。
正如前世的alphago之所以能成为围棋之神，本质上的神经网络与搜索算法便是一种“训练”。
15年10月，alphago 5:0击败了欧洲围棋冠军樊麾。
16年03月，alphago 4:1击败了前世界冠军李世石。
17年01月，alphago改版程序“master”完成六十连胜，横扫所有中日韩顶尖高手。
17年05月，alphago 3:0击败了世界排名第一的中国选手柯洁。
当时关心局面的林奇，内心还保有着人类依旧有胜利希望的幻想，认为人类顶尖棋手如果得到alphago的长期训练，定然能够再度拔尖。
一直到当年，他听到了另一个消息——
17年10月，一个全新的变种alphago zero，完全摆脱过往所有的人类对局，只有基本的下棋规则后自己以一台带着4个tpu的机器从零开始通过机器学习，
3小时，alphago zero成功入门围棋。
36小时，alphago zero摸索出所有基本重要围棋知识，100:0击败战胜李世石的alphago v18版本。
21天，alphago zero达到了master水平。
40天，alphago zero对战master的胜率达到90%。
40天，2900万局围棋便实现了人类两千年都未曾出现的围棋界独孤求败！
机器，某种程度而言比人类更为可靠。
林奇深刻明白这一点，倒也不是人类比不上机器。
而是人类的性能尤其是alu模块至今依旧完虐计算机，甚至那耗能更是无解。
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