Wie ein junger Mann in einem Spiel einen Akademiker besiegt und den Nobelpreis gewinnt

Quelle: Shihan

Heute möchte ich eine inspirierende Geschichte auf dem Gebiet der Wissenschaft erzählen, eine Geschichte, die unglaublich klingt: Ein junger Spieler besiegte einen wissenschaftlichen Akademiker und gewann den Nobelpreis.

Ja, ich habe darüber gesprochen, wie Gaming -Grafikkarten eine Computer -Power -Revolution ausgelöst und die KI -Branche zuvor inkubiert hat, aber die heutige Geschichte ist noch unglaublicher und reversibler als das.

Es gibt einen jungen Mann, der seit seinem Kind als Kind als Kind bekannt ist, seit er 4 Jahre alt war. Gewinnen Sie bereits die Meisterschaft im offiziellen Schachereignis.Er benutzte diesen Bonus, um sich ein wichtiges Geschenk zu kaufen, einen Computer ~ und verliebte sich bald in Computerspiele.

Vertraute Operation, vertraute Handlung ~

Im Alter von 17 Jahren entschied er sich, einem Spielunternehmen beizutreten und ein Spieldesigner zu werden.

Wenn Sie Spiele so sehr lieben, warum nicht versuchen, selbst eine zu machen?Zu dieser Zeit trat er in die berühmte Bullfrog Company ein.

Ein Jahr nach seinem Eintritt in das Unternehmen leitete er das Design des beliebten Spiels, dem berühmten „Themenpark“.

Einfach ausgedrückt, dieses Spiel im Jahr 1994 ist heute der Urheber vieler Themenparks und Simulationsmanagementspiele, und ich denke sogar, dass die Insel -Tycoon -Serie davon betroffen sein sollte.

Einige Jahre später gründete er seine eigene Spiele und entwickelte nacheinander zwei Spiele, „Republic“ und „Evil Genius“, die beide Simulationsmanagementspiele sind.

Offensichtlich simuliert und leitet er dieses Spielgenre sehr gern.

Zivilisation 5, Start!

Zu diesem Zeitpunkt scheint diese Geschichte der Geschichte des in der Vergangenheit erwähnten Schachgenials -Computer -Wunderkinds ähnlich zu sein.

Ich liebte Spiele, seit ich ein Kind war, hatte das Talent für Schach und Go und konnte Computer selbst lernen.

Aber das Unverschämte an diesem Kerl hat gerade erst begonnen.

Nachdem er ein beliebtes Spiel gemacht hatte, begann er bald über die Rolle des Computer -Tools im Spiel nachzudenken, und er begann, dem Spiel KI -Funktionen hinzuzufügen.

Nur wenige Medien erwähnen dies, aber als erfahrener Spieler denke ich, dass dies wahrscheinlich die Auswirkungen der vorherigen Spiele sein wird.

Da diejenigen, die oft Simulationsgeschäft spielen, das Gefühl haben, dass in der späteren Phase des Spiels eine große Anzahl von NPCs vorhanden ist, hat Computer Computing -Strom offensichtliche Mängel.

In der späteren Phase der Zivilisation 5 steckt der Computer in einer Runde oft fest.

Der Themenpark, die Skyline, der Insel Tycoon und andere Spiele sind nicht nur die Bildschirmkarte, sondern auch die Pendelrouten der Bürger sind sehr unangemessen. Zusammen sein werden sie überall umgehen.

Vielleicht haben diese Phänomene ihn dazu inspiriert, über KI nachzudenken.

2010 gründete er ein neues Unternehmen mit dem Ziel, „intelligente Probleme zu lösen“ und zu versuchen, das Spiel mit Lernalgorithmen zu beherrschen.

Im Jahr 2013 erstellten sie einen Algorithmus namens Deep Q-Network (DQN), der Computerspiele auf einem Niveau jenseits des Menschen spielen kann.

Die Testergebnisse zeigen, dass DQN innerhalb von 30 Minuten nach dem Beginn der Spielrauminvaders der beste Spieler im Spiel wurde.

2016 veröffentlichte das Unternehmen ein weiteres Spiel AI und besiegte den ursprünglichen Weltmeister des Spiels.

– In diesem Zeitpunkt heißt die KI Alphago.

Ja, streng genommen können Sie Go als Spiel und Alphago als KI verstehen.

Aber das Spiel ist etwas Besonderes, weil die nahezu unendlichen Berechnungsvariablen, die einst als unmöglich angesehen wurden, viel schlauer als diese einfachen Computer, verrückte Computer ~.

Viele Menschen sind in den letzten zwei Jahren von der Welle der Entwicklung künstlicher Intelligenz schockiert und betrachten sie oft als eine einzelne, plötzliche Sache.

Tatsächlich ist es nicht. stärken ständig ihre Erforschung von AI -Algorithmen.

Es gab noch nie einen Programmierer, der skurril gesagt habe, dass ich etwas tun würde, um eine intelligentere KI zu studieren, nein.

Die Realität ist, dass Ihr Spiel, wenn Sie einen guten Algorithmus entwerfen, mehr Spaß machen, einen großen Gewinn von 100 Millionen erzielen und sein Spiel schlauer sein wird und für 200 Millionen verkaufen wird.Es ist ein starker Bonus, der es jedem ermöglicht, eine endlose Begeisterung zu haben, in die KI -Entwicklung zu investieren.

Gunpowder wurde von Anfang an nicht gestaltet. Fügen Sie heute ein bisschen davon hinzu und versuchen Sie es morgen.

Levinhoek erwartete nicht, die Mikrobiologie -Branche zu Beginn zu entdecken. .

Gleiches gilt für den Protagonisten unserer Geschichte.

Dann begannen sie plötzlich über eine Frage nachzudenken,

Da AI die Fähigkeit hat, selbst zu lernen, kann sie die Regeln von Go und Electronic Games schnell beherrschen und ein Championspieler werden.

Wenn wir also wissenschaftliche Forschung in einem bestimmten Bereich als „Spiel“ verstehen, kann AI sie dann beherrschen?

Im Jahr 2017 besiegte Alphago auf dem Wuzhen Go Summit den World Go -Champion Ke Jie mit einer Punktzahl von 3: 0 sauber.

Im Jahr 2018 versuchte DeepMind, ein KI -System zu entwickeln, das die Proteinstruktur Alphafold vorhersagt.Versuchen Sie, KI zur Durchführung wissenschaftlicher Forschung zu verwenden.

Sie müssen denken, dass dies unzuverlässig ist.

Sie denken nicht allein, sondern ein bestimmter Akademiker der chinesischen Akademie der Wissenschaften.

Ja, es ist unser alter Bekannter, Lehrer Yan Ning.

Alle Begegnungen in der Welt sind also Wiedervereinigungen nach einer langen Trennung.

Im Laufe der Jahre gibt es drei Hauptmethoden zur Vorhersage der Proteinstruktur: Eine besteht darin, Röntgen zu verwenden, um Proteinkristalle zu beleuchten, die andere ist die Kernmagnetresonanzspektroskopie und der dritte ist die modellierte modellierung der teuren kryoelektronenmikroskopischen Mikroskopie.

Das Team von Yan Ning ist bekannt für den kompetenten Betrieb der Kryoelektronenmikroskopie.

Die Idee von DeepMind ist, dass diese Art von sehr repetitiver Arbeit von KI gelöst werden kann?

Wenn wir den Prozess der Modellierung von Kryoelektronenmikroskopfotografie als Spiel verstehen, können wir dann versuchen, sie mit KI zu lösen?

„Sie hatten nicht vor, einen Film zu machen, sondern für AI: Da Proteine ​​aus Aminosäuren bestehen, verwenden sie nur die bekannten Proteinstrukturen, die überall offengelegt wurden, um die Entfernung und die Verbindungswinkel jedes Aminosäuren in diesen Proteinen zusammenzufassen. Nehmen Sie einen Bild, und verdaue sie dann mit neuronalen Netzwerken, und KI kann Vorhersagen für sich selbst machen. “

Das Endergebnis ist, dass die Effizienz von AI weit über künstlich hinausgeht, die allgemeine Team -Effizienz 1, die Effizienz des Teams von Yan Ning 5 und AI 100.000 beträgt und immer noch schnell wächst.Weil KI keine Ruhe braucht und sich weiterentwickelt.Seit ihrem Durchbruch haben mehr als 2 Millionen Menschen aus 190 Ländern Alphafold verwendet.

Sie sollten ein solches subversives Ergebnis in der Geschichte erraten haben, dass diese Technologie den Nobelpreis gewann.Dieser junge Mann, der Spiele liebt und zum ersten Mal als Game Designer arbeitete, ist Hassabis, der Gewinner des diesjährigen Nobelpreises für Chemie.

Fakten haben gezeigt, dass die Entwicklung der Zeiten von allen ziemlich zerstreut wird.

Wenn wir KI im Jahr 2022 diskutieren, haben viele Menschen die Auswirkungen von KI auf Yan Ning und andere beobachtet.(Mehrere Freunde sind sehr vorausschauend und beim Sprechen sehr mächtig)

Yan Ning selbst mag es auch im Jahr 2022 denken.

Diese Handlung ist genau das gleiche wie die GO -Industrie.

Als Alphago herauskam, dachten alle, es sei nichts, und sie konnten nur den Weltmeister besiegen.

Aber bald fanden alle fest, dass diese Ansicht unverschämt falsch war, da das menschliche Lernen Lehrer und Lehrbücher hat und die menschliche Kampfkraft tatsächlich auf der Erfahrung früherer Generationen basiert, sowie das Ergebnis jahrelanger Lernen, und die KI wurde für weniger ausgesetzt als ein Jahr ~ Erste Schritte Ich werde Sie im Jahr einen Hammer geben, geschweige denn in Zukunft zu sehen.

Im Jahr 2022 war Yan Ning der Ansicht, dass AI erst vor fünf Jahren auf ihrem Niveau war, so dass es sich keine Sorgen wert war.

Das Problem ist, dass Alphafold im Jahr 2018 ins Leben gerufen wurde. Bis 2022 wird es erst vier Jahre alt sein. Geschwindigkeit, Sie werden auf jeden Fall sehr falsch liegen.

Was erzählt uns diese Geschichte?

Ist es die Entwicklung von Wissenschaft und Technologie, KI -Innovation, Lebenserfahrung oder sollten die Transcoder an die Codierer übertragen werden?

Ich denke, die größte Inspiration ist Liebe.

Im Jahr 2007 war Yan Ning bereits Professor und Doktorand an der Tsinghua University und bekannter akademischer Meister.

Zu diesem Zeitpunkt war Daimis Hassabis immer noch ein Spieldesigner.

Zu diesem Zeitpunkt sagten Sie ihm, dass Sie den Akademiker der Wissenschaft in Zukunft besiegen und den Nobelpreis gewinnen würden.

Ein unbekannter wissenschaftlicher Praktiker gewann den Nobelpreis in einem atemberaubenden Erfolg.

Wie könnte ich den Nobelpreis gewinnen, wenn ich ein stinkender Spieler bin?Nobel hat auch keinen Spielpreis?

Dies ist das Wunder der Welt.

Sie lieben wissenschaftliche Forschung nicht wirklich, es kann für das Gehalt dienen, es kann für Stabilität dienen, es ist möglicherweise für die hellen und schönen Lichter.

Obwohl er nur Spiele machte, liebte er Spiele von ganzem Herzen.

Sie sagten, er hatte Glück, aber wenn er nicht die ultimative Liebe zum Spiel hatte, wenn er nicht grundlegend an das Spiel dachte, wenn er nur ein paar hautveränderte Spiele gemacht hat, um Geld zu verdienen, würde diese Geschichte dann passieren?Offensichtlich unmöglich.

Es ist die Liebe und das Studium der liebevollen Dinge jenseits von allem, die ihm geholfen haben, den Nebel zu erkunden und eine neue Welt zu finden.

Vergiss niemals zu lieben, was du liebst.