机器人当前表现出的棋力很低,但是程序设置的它可以通过场景记忆进行学习总结,达到一定程度可能就会由量变引发质变,产生真正的智能。
罗平也是从自己最早的零星记忆,到后来忽然涌现出的象棋能力,产生了这样的思路,尽管他跟别人比有很大不同,他却觉得这种方式最可能让机器人产生智能。
现在还不行,那说明他做的还不到位,机器人或许也需要像人类一样,经历很长时间的感知和学习,这个过程只靠预置程序无法实现。
滚滚的围棋水平就像一个刚学棋的孩子,罗平没有像围棋对战程序那样,给它直接内置大量局势判断经验,而是准备像教学生一样进行培养,让它通过外部感知进行学习,形成自己的场景记忆。
当这样的学习过程从习惯变成本能,场景记忆逐渐形成连续记忆,对周围世界产生经验认知,能主动避免犯相同的错误,机器人才可能产生自我意识,也就是形成真正的智能。
跟滚滚下棋对罗平也是一种考验,不是为了赢,而是为了引导教学,既要不断展现新定式,还要时不时重复老定式,检验机器人会不会犯相同的错误,能不能主动的避免。
他自己不喜欢废话,跟机器人下棋也是一样,更习惯通过棋局进行交流,复杂的围棋也有利于锻炼思维能力。
单一的棋盘场景,细节上却变化万千,很考验机器人细微的视觉感知能力,视觉感知和思维决策高度关联,视觉感知得到训练,思维能力自然也会同步提升。
罗平并不限制机器人思考时间,一盘棋下几个小时,甚至一整天也不在乎。
做自己喜欢的事情,不在乎时间的多少,滚滚的一点点进步,对他来说都是了不起的收获,值得他高兴。
相比指点棋院那些年龄比自己还大的天才少年,培养笨笨的机器人学会下棋,一点点提升棋艺,给罗平带来的成就感更大。
他也很享受这样的感觉。
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