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作者:张琳林发布时间:2019-09-18 17:37:07  【字号:      】

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TalkingData首席金融行业专家鲍忠铁表示,数据科学是将数据转化为行动的艺术,不同人的视角将带来大数据不同的商业模式。其实,Alpha Go也有弱点。雷欣称,Alpha Go是一个算法,也就是一个软件,是通过 “剪枝”(通过一些启发式规则来避免搜索不太有胜算的局面)算法来计算棋局的,即使经过剪枝,棋局搜索空间也是巨大的。在开局的时候,需要计算的空间非常大,所以 Alpha Go 在开启的时候看起来棋力会有些弱。此前,中国就曾试图在高科技产业有所作为,但由于国家主导的模式与市场有些脱节,因此一直未能成功。不过这次领导层改变了态度,他们欢迎市场竞争,并欢迎中国企业引进国外专家。正如许多人所说,ai的优势很大一部分来自于局部计算的精细,但从宏观上讲,优势更来自于时间的分配。像这样计算量巨大的变招,人类去分析所花费的时间在比赛里所占的比重实在太大,再加上万一你花了半天计算出来这里其实没有棋可下,时间就被浪费了。因此,在比赛过程中人类会因为时间规划的原因而永远无法做到整体优化同时局部细致的全面分析,而这正是算法的巨大优势。卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员,Facebook人工智能围棋程序Darkforest负责人

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尽管有人认为那场人机对战并不公平,比赛中有疲劳和人为干预的因素,但计算机选手的强大已经成了不争的事实。现如今,终于轮到围棋了。网易科技讯 3月10日消息,据路透社报道,本周三德国法院对一起关于购物网站非法使用Facebook点赞功能的案件作出判决,这一判决或将被视为德国法律打击Facebook电商账号侵犯用户隐私行为的又一里程碑事件。震惊于AlphaGo战胜李世石九段,但若以科学实验流程规范来评价,我依然认为此次比赛不合格。谷歌应尽早展开线上多人(100人以上)同时在线对弈AlphaGo,以消除其实验不规范带来的质疑。在比赛公正的条件下,AlphaGo的此次胜利将意义非凡。甚至是人类发展史的一次巨大进步,可能的意义超过美国登月,但面对如此巨大的突破,我们是否应该持有更加谨慎和科学的态度?神经网络算法在一定程度上模拟了生物神经分层的构架,不仅能够不断调整优化各项行动的逻辑权重,还能够进行结果的反馈,把结果重新作为输入进行训练。谷歌的DeepMind团队把这项算法附加在博弈树上,就有点像棋手进行复盘一样,反复加强之后可以对落子的位置形成一定的优先级筛选。另外对于,目前市面上多款VR硬件价格偏高的现象,李逸飞认为,硬件成本不会成为一家公司竞争核心的东西,手机的成本和VR手机的成本未来一定会降低。

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此前,韩国围棋冠军李世石曾预测将以5比0的大比分横扫AlphaGo,然而事实的结果却让人大跌眼镜。在经历三个半小时焦灼对战后,李世石不敌AlphaGo,不得不投子认输。而这也是计算机程序发展史上,计算机程序第一次在围棋比赛中战胜了世界级的围棋选手。据了解,对于信息应当如何披露,披露到什么程度,业内亦有不同意见。这一初稿最终会有多少改动,还不确定。(温泉)Snapchat具有让照片中的人物眼睛突出等功能,但Masquerade允许用户为其照片和视频添加动物面具和雪花等特效。在AlphaGo首站告捷后,埃隆·马斯克很在推特上发表了它对AlphaGo的赞许:“AI领域的专家们之前认为人工智能至少还需要10年的发展,才能战胜李世石。”同时,马斯克还十分担心人工智能发展到一定阶段后,会给人类的未来带来威胁。昨天AlphaGo第一盘棋战胜了李世石,激起了各种“机器超越人类,科幻小说将成真”的讨论。特别有趣的是有人揣测AlphaGo下面会不会故意输下几盘棋,以免人类起疑心,阻挡了它统治人类的野心。其实,虽然机器在逻辑分析推算方面,能力会远超人类,但是依然是属于人类操控的工具 。AlphaGo这类的“人工智能”机器真正可能带来的危机,不是奴役人类,而是让人类丧失斗志,无所事事。

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Q16:AlphaGo的算法已经公开发表,是否意味着别的团队同样可以做出AlphaGo?商业化公司发表公开论文的动力在哪里?之后收官双方都很平稳,本局唯一一次打劫也简单结束,希望之后能看到AlphaGo对于复杂劫争的控制水平。从围棋原理来分析,开局其实人类离“上帝”差得太远,也许我们今天觉得很好的布局定势其实是个大坏棋也不一定。更多的是靠以往的经验,比如水平差不多的人下棋,走这个定势就比那个胜率更高一些,我们就认为这个好一些。目前alphago对于开局也是靠人类高手学习出来的对局库学习出来的value network,当然开局也有mcts的搜索,但从开局模拟对局到游戏结束需要的时间更多,可能性也更多,所以“看起来”电脑的布局更像是“背棋谱”,也就是很像人类高手的走法。从人类的策略来说,开局是非常关键的。因为神经网络需要大量训练数据,超一流棋手的对局少,所以alphago只能学到一流高手的棋感,而开局mcts的帮助就没有那么大。Cornerstone Financial Partners高级合伙人杰弗里·卡尔博纳(Jeffrey Carbone)说,苹果仍然是其公司主要持有的一支股票,但近期他已经将目光转向苹果的供应商,其中包括他认为被低估的Skyworks Solutions。总结上文,一个好的棋类AI,需要结合高效的搜索策略和准确的估值函数。我们从这个角度来分析以下,为什么20年前AI就已经打败国际象棋的人类世界冠军,直到现在围棋AI才刚刚崭露头角呢?

幸运排列3注册,本周早些时候,曾有消息称美国科技企业的CEO们举行了一个秘密会议探讨如何推翻床破,让其无法成为美国总统。与会者包括苹果CEO库克和谷歌联合创始人拉里佩奇和伊隆马斯克等。本周早些时候,曾有消息称美国科技企业的CEO们举行了一个秘密会议探讨如何推翻床破,让其无法成为美国总统。与会者包括苹果CEO库克和谷歌联合创始人拉里佩奇和伊隆马斯克等。那这次出战的AlphaGo,又是有什么独门绝技呢?类似之前提到的MinMax搜索框架,AlphaGo(以及现在很多其他的围棋AI),在决定下一步棋怎么走的时候,采用了MCTS(Monte Carlo Tree Search)的搜索框架。实际早在人机大战刚刚兴起的90年代,中山大学的陈志行教授就已开发出“手谈”软件进行人机对弈,在计算机围棋界也屡获佳奖。早期的围棋软件延续了其他棋类程序的思路, 通过棋盘的运算和数据库里的棋谱数据输入积累来提高机器程序的运算能力。直到蒙特卡洛算法(Monte Carlo Method)的普及,大大优化了整个树方法的运算效率。这个统计学方法广泛应用于各个领域,通过随机重复的模拟动作,来获得该动作产生的效果概率分布。应用在游戏上就可以训练机器对树上的各节点进行筛选和调整。

网易科技讯 3月10日消息,今日谷歌AlphaGo与李世石的对弈进入第二场,经过几个小时的比拼,AlphaGo再胜一局,将比分战到2:0。难道人类真的要输给人工智能了吗?芮勇称,总体上看,目前的人工智能产品都还处于弱人工智能阶段。目前人类只是在语音识别、语音合成、计算机视觉等方面做得比较不错,但采用的还是监督式的学习训练方式。如果计算机能够建立在非监督式的学习,那么将会开启另一个时代。官子阶段,白棋在右下角下出第120、124手等妙手,获得一定战果。不过韩国围棋队总教练刘昌赫当时判断,白棋优势也并没有想象那么大。感到自己局面不是很好之后,李世石白第130手直接在右上角点三三。黑棋继续对中腹的白棋大龙进行追赶,黑棋目数还在增长。AlphaGo在最后收官阶段也下得比较稳健,双方在中腹和右上角形成转换,但黑棋依然牢牢控制局面。固特异(Goodyear)最近在日内瓦国际车展推出新的“Eagle-360”球形轮胎概念。这种轮胎可使未来使用磁悬浮技术而不是车轴的汽车朝任何方向行驶。虽然这只是一个概念,但固特异似乎离设计《I, Robot》电影中出现的汽车更进一步了。网易科技讯 3月11日消息,据路透社报道,瑞士通信技术初创公司Wire于周四表示,将向旗下端到端加密通信应用加入视频通话功能。Wire是由Skype联合创始人乔纳斯·弗里斯(Janus Friis)在瑞士新成立的公司,旨在为用户的通信数据提供最可靠的加密保护。

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庄叶帆整理编辑)

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