第181章 主线与支线 (第6/8页)

西。

    不过林灰前不久看到谷歌方面和普林斯顿大学数学系在合作摘要式算法的学报中似乎提到过跟分布式有关的东西。

    诚然如此的话，倒不是没机会将涉及到分布式技术的一些东西忽悠过来。

    除此之外，阿法狗还涉及到比较麻烦的训练。

    如果只是为了不麻烦的话。

    林灰没必要非盯着阿法狗不放。

    前世又不是只有阿法狗。

    阿法狗AlphaGo之后有master，master之后有Alphazero。

    如果说阿法狗AlphaGo还曾负于人类。

    Alphazero则完全是秒天秒地秒空气了。

    林灰记得前世看到过的一组数据。

    Alphazero算法只需要8个小时训练后击败对战李世石版本的“阿法狗”。

    与前辈阿法狗相比，Alphazero有很多自己的独到之处。

    尽管这个技术很强大，但林灰觉得技术神马还是尊重客观发展的规律比较好。

    真要一步到位的话未必是好事。

    还是慢慢来吧。

    能想到阿法狗这个人工智能的爆点已经很不错了。

    涉及到阿法狗的实际复现困难多多。

    说起来最大的困难似乎是硬件层面的。

    无论是阿法狗还有alphazero这两个技术想问世的话还需要深度学习框架以及硬件方面的支持。

    无论是阿法狗还是alphazero都涉及到前世谷歌提出来的TensorFlow这个深度学习框架。

    前世为了这个深度学习框架,谷歌2016年还开发了张量处理器。

    张量处理器（TPU）是Google为机器学习定制的专