1樓：Yang Dan
這麼乙個非常片面的解釋為啥那麼多同學都在鼓掌贊同呢？深度學習的爆發公認的是三個因素導致的，計算能力＋演算法＋資料，缺乙個都沒戲，當然更不存在誰比誰重要。2023年被認為深度學習開始崛起的一年，AlexNet獲得ImageNet的冠軍，AlexNet因為當時GPU的能力不足，而拆成2個模型，使得模型本身複雜了很多。
而現在硬體內部的優化，例如Int8，權重共享，剪枝等技術的發展，根本就不是單純的演算法問題！現在深度學習這麼吃資料，難道資料不重要嘛？而影象處理的資料，跟數位相機（手機）等普及有著莫大的關係，挑起這樣的爭論有一點點意義嘛？
有本事去破除反向傳播演算法！
2樓：
這麼說吧，Alex Krizhevsky當年不僅提出了AlexNet，還寫了cuda-convnet，可以看出，真正厲害的人物根本不會把時間浪費在這種雞與蛋的屁股位置問題裡。
3樓：
所以說，當乙個腦子只能輸出0和1的時候，這人也基本上廢了。
你怎麼著也得給我輸出乙個onehot向量吧。
把人的頭砍掉，人不能走路，是否說明人走路全靠頭？
把人的腿砍掉，人不能走路，是否說明人走路全靠腿？
我覺得這個問題下面一多半的答案都沒搞懂這兩個問題。
4樓：張巨集毅
你只看到每秒評估幾萬個位置，沒看到每評估一步棋三百多個位置就需要跑一次CNN的forward麼... CNN引數上百萬，一次forward 的flop數量都是上億級的，評估幾萬個位置不得百億級的flops?
相比之下，deep blue雖然評估上億個path，但是每個評估都是用heuristics 所以單步計算量要小得多。還真不太能這麼直接比較兩者誰執行時的計算量更大。
更不要說訓練AlphaGo Zero時花掉的計算量了。一百多個GPU 訓練72小時每小時3600秒每秒每個GPU幾個Tera(10^12)flops，粗估花了10^20（可以念做1萬億億？）flops把AlphaGo Zero訓練出來，你們還真相信算力不是最主要因素？
5樓：
alphago是只用分析2萬個局面，
傳統方法分析乙個局面需要幾百次運算，alphago需要上億次。
這就是為什麼他只分析2萬個局面的原因。
當然，給你一億次計算量，讓你把乙個局面分析好，這也是很有用的一件事。原來計算資源少，計算資源用在多分析局面上，但現在計算資源多了，分析質量的意義就上來了。
換言之「對每個局面用一萬倍資源分析，分析萬分之一的局面」這件事，在以前的條件下不合算，但現在條件下非常有意義。放個圖
6樓：
他只是乙個做演算法的人而已，有參與過體系結構方面的研究嗎？
他仍然還是將演算法與硬體割裂來思考，或者說國內的大環境都是這樣。
alphazero能有現在的資料，絕對不是（演算法提高）加（硬體提高），而且（演算法加硬體）的提高。
7樓：
贊同。計算能力進步再快，複雜度足夠高的問題依然是無法解決的（比如NP困難問題）。
演算法的進步則有可能解決很多之前無法解決的問題。
比如圍棋，是乙個無窮範圍的搜尋（想象乙個類似於三劫迴圈的局面，搜尋深度顯然是正無窮的），如果試圖暴力搜尋所有的分支，理論上無論硬體如何提高，也是不可能做到的。
但是AlphaGo已經給了我們乙個還算不錯的結果，是不是？
不說了，聽周志華老師的吧。
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