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有一部分“玩家”,实际上就是这种机制打造出来的机器人,所谓的“学习”,其实就是对真实人类玩家群体行为的一种模仿。
在与人类玩家的接触当中,统计收集人类玩家在同一场景下的不同选择,当自己也遇到了类似的情况,就直接从记录库中找打对应的记录去模拟——随机选取一种,行动、说话,都是这样;
发展到一定程度,放开权限,不强行规定按照之前的出现的频率来随机,让“AI”自己定,看它们做出来的选择和人类在那个场景下的选择频率误差有多大。
其实人类的成长,也是一种“模仿”的过程,小孩子认知世界,首先当然是看能不能吃,再来就是模仿,碰到一件事,看身边的大人是怎么做的、那他也怎么做。
不一定是父母,小孩子的模仿天性不会管你这个人跟他亲不亲,只要看见了他就会学,当然父母的影响肯定是最大的,毕竟接触机会多。
就好比如说chengdu,这里的人,生活安逸,民风“淳朴”,非常热衷于某些“传统文化”——天天打麻将。
工作了,有同事是chengdu人,他说他不打麻将……谁信啊?
从小到大耳濡目染,上学读书吃个早点身边都有麻将声,晚上下了自习回家路过那里看见还在打,这种环境下长大,他能不打?
这份文件上写的天网计划,就是这样的一种从模仿到学习的过程,不是说真的希望能产生“人工智能”,而是看这种有数据支撑的“模仿”。
依然是假“智能”,依然是按预设程序去走,只是看这种程序表现出来的“随机性”能不能骗过大众的眼睛。
这是计划的第一步,能做到这个程度,才能算勉强摸到了“人工智能”的门。
归根结底,还确实是先探究完全意义上能够脱离程序预设的人工智能,某种程度上,算是新创造出一个物种。
之所以又称为“e计划”,按墨斗理解应该就是这么来的。
自然常数是一个很神奇的数字,很多方面都需要用到,有些使用场景很多人都知道,但有一些就不是那么深入人心了。
比如说,“数学进制效率”。
人类是十根手指,数学逻辑用的是十进制,
现行的民用计算机用的是二进制架构;
2进制和10进制,哪个更好呢?
能用2进制,能不能用3进制、4进制,或者其他进制?这么多数字,哪个最好呢?
这个没有人敢下定论,只能说……
“在人类这种生物能理解的范围以内,在以天生的10进制为基准构造出来的数学逻辑体系当中进行推导计算,效率最高的数学进制,是e进制。”
定语很多,因为人类的眼光终归是有限的,我们只能评断自己怎么样,其他生物谁好说?
人之所以用10进制,那是因为人一共10根手指,要人家外星人两只手各3根手指,能不能说人家一定用6进制?章鱼类生物、要是形成了人类所定义的“高等智慧生命”,是不是一定用8进制?
谁敢说,谁能说?
道可道、非常道。
反正,“e进制”是人类所能认知到的,最优的数字体系。
大概是2.718,实际情况也确实如此,3进制在很多场合确实要比2进制更“科学”,起码在人类定义的“科学”范畴里是这样。
当初电子计算机行业之所以要用2进制,是因为半导体晶体管就两种表现形式,通电、不通电。
但放到现实生活中,很多事情不是“非正既负”的0合试验,一颗硬币抛出去,要么正面、要么反面?
立起来的情况完全不需要考虑吗?
没有错,概率是很低,但如果是草地或者沙地?有支撑物存在它确实能立起来?
那么用2进制来表示硬币落地之后的朝向就是不严谨的。
更进一步,考虑更复杂的情况,形容一个东西的颜色,上千种形容词,想要只用1位数字完全量化,需要多少进制?
理论上来说,越高越严谨。
但同时也越没有效率。
举个例子,“橙色”,如果是3进制,1、2、3,每一个代表一个三原色,1是红、2是黄,混合比例完全相同的橙色,直接用12或者21,两位数,是可以表达出来的,不会造成认知上的偏差。
如果是“万进制”,有一个数字可以对应这种混合比例,那就只需要1位了。
这是混合比例严格1:1调出来的橙色,但如果比例不同呢?
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