最后雷鋒網(wǎng)問道，ResNet被應(yīng)用到AlphaGo Zero上，您有什么感受？孫劍博士表示：“這次應(yīng)用在AlphaGo Zero中的ResNet殘差神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，曾獲得了CVPR 2016的最佳論文獎，我也非常高興這個技術(shù)可以應(yīng)用在AlphaGo Zero系統(tǒng)中，而這個應(yīng)用過程其實并不需要我們直接進(jìn)行接觸而是一種研究成果的交流，人工智能研究最前沿的開源與開放，才能讓我們在追求更優(yōu)解的過程中有很多參考與理論支撐，可以極大的提升新技術(shù)產(chǎn)生的周期?！?/p>
孫劍博士還介紹到，曠視研究院今后還會不斷分享、開放研究成果。今年7月份，曠視研究院在ArXiv公開了一篇ShuffleNet的論文，是一種可以運(yùn)行在很多移動端上非常低能耗的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法，可以說是專為移動端而生的算法。發(fā)布至今不光有硬件產(chǎn)品、手機(jī)解鎖產(chǎn)品使用，同時也有很多同行在使用。
雷鋒網(wǎng)AI科技評論小結(jié)：AlphaGo Zero雖沒有新的突破性的技術(shù)，但這絲毫不影響它的偉大，它能夠完美集成已有的技術(shù)，給研究者帶來新的啟發(fā)，本身已具有里程碑式的意義。他的局限在于目前只能運(yùn)用到特定領(lǐng)域，不過，換個角度來看，這對于人類來說未必不是好事兒?？傊?，AI 還有很長的路要走，還需要更多像孫劍博士這樣的科學(xué)家們，不斷借助創(chuàng)新而實現(xiàn)更多的創(chuàng)新，不斷借助偉大的思想創(chuàng)造偉大的場景。只有不斷的開放最好的認(rèn)知，才能讓AI不斷成長，讓更多更強(qiáng)的AlphaGo Zero產(chǎn)生。
