火箭球星哈登改口 躲末日住地窖9年

来源:环球网
2019年10月19日 20:32
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在回访的过程中,一个比较奇怪的现象是有些获得土豪投资的项目反而生不如死,都感慨还不如推倒重来。在与他们深入探讨的过程中,他们与我分享了几个案例:谷歌开发的人工智能围棋程序AlphaGo是如何用“大脑” 下棋的呢?你认为谁会赢?看完解读,去文末投票亮出观点吧。在广告方面,我们还会继续重视移动端业务的发展,即非游戏移动端APP的发展。对于2016年,我们已经做好了计划,希望这些产品更上一层楼,而且像音乐、新闻客户端我们增长的速度非常快,在功能方面也有许多创新,用户也很满意,所以我们对未来充满信心。

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在回答的末段,Facebook指出了Facebook新推出的实时流媒体视频直播功能(已扩张至Android平台以及超过30个新的国家),从而从另一个方面来说明其公司正在公众内容层面连接人们。公众对于科学研究和科研基础设施建设的理解和支持对于科学的发展至关重要,引力波热潮本来可以成为促进公众理解科学研究的重要契机,但“诺贝尔哥”带来的剧情翻转,部分抵消了科普的效果,非但不利于公众科学素养的提升,甚至有可能对正常科研活动形成斥力。

即便AlphaGo在神经网络之外还添加了“二级深度学习”,也没有跳出目前AI的整体水准。这个添加项中包括蒙特卡洛树搜索等较为核心但同时又颇为老旧的技术,谷歌做的事情更多是用全新的算法构建起更好的长效预测体系,从而让AlphaGo具备对围棋这项原本难以测量“价值体系”的运动变得相对容易测量。而“网络出版新规”第二十三条规定,“网络出版服务单位实行编辑责任制度,保障网络出版物内容合法。”、“网络出版服务单位实行出版物内容审核责任制度、责任编辑制度、责任校对制度等管理制度,保障网络出版物出版质量。”

在这一次人机世纪大战中,前面我总共写了三篇文章,分别是《人工智能崛起开启万物感知新时代》、《人机大战在即 机器人植入谷歌大脑未来会怎样?》和《人机大战首轮AI完胜人类离超级人类还有多远?》,其实我一直在思考《终结者》中的“天网”,而在《人机大战首轮AI完胜人类 离超级人类还有多远?》文中我结尾就引用了一条多年前的段子:一位小伙搭乘时间机器回到20世纪末。他没能摧毁如日中天的谷歌公司,只能忍辱负重为人类保留一片火种。这位勇敢的年轻人,姓“杨”。不过百度首席科学家、机器学习和深度学习领域业界公认的顶尖专家吴恩达表示,尽管现在的计算机性能已经十分强大,但达到和人类智能程度相当还十分遥远,人工智能还有很长的路要走。在物联网资深人士杨剑勇看来,有一点我们需要清楚即人工智能发展将导致部分人类失业,就在今年的世界经济论坛上发布报告称,未来五年,由于全球劳动力市场出现颠覆性变革,如机器人和人工智能技术的崛起,将导致全球15个主要国家的就业岗位减少710万个。而这15个主要经济体的劳动力数量占到了全球整体劳动力数量的约65%,意味着机器人和人工智能技术的发展未来五年将导致全球约上千万人失业。报告称,在机器人和人工智能技术所导致的失业人口中,2/3将属于办公和行政人员,因为这些岗位更容易被机器人和人工智能技术所替代。与此同时,科学家在今年的美国科学促进会年会上也警告,人工智能突飞猛进,已达到机器人几乎可以取代,甚至超越人类执行任何任务的地步,在未来30年将导致千千万万人失业,且各行各业都将受影响,男女都不能幸免。而在去年世界互联网大会上李彦宏也曾表示,在不久将来所有简单重复的脑力劳动,将被人工智能替代。事实上如“谷歌大脑”被植入至谷歌旗下人形机器人Atlas上,那么抢占的不仅仅是人类体力劳动,甚至连人类需要思考的工作也将被取代。其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。

有人曾说,机器和人的差异是艺术的创作和欣赏。但这对于人工智能而言,已经并不是什么特别难的事情,大概在 10年 前就已有成熟的学术成果来用计算机创作梵高风格的作品, 在这背后的艺术风格提炼、学习和再造并不是什么新鲜的技术。从各汽车投诉网站的情况来看,哈弗品牌各车型均被多次投诉,尤其是销量最高、已经连续数年在国内SUV销量中排名第一的哈弗H6,更是因变速箱换挡不顺、发动机异响、变速箱异响等问题而频遭投诉。其中,在汽车质量投诉网站之一的车质网上,从今年1月至今,有关哈弗H6换挡困难的投诉已经多达14个。吉林快三开奖图保诚集团将上半年的业绩增长主要归结于亚洲和美国市场业务增速迅猛。保诚集团执行总裁Tidjane?Thiam在业绩报告内表示,上半年初期股票市场强势,但受美国量化宽松政策驱动,股市强势被波幅及收益双双上升的环境取代。现时全球经济环境仍不明朗,股市及利率受短期消息影响而持续波动,市场信心维持薄弱。

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