孙兴慜放铲戈麦斯 向佐自曝曾遭霸凌

来源:环球网
2019年11月09日 15:24
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总结一下(希望被再次打脸)我个人的观点和对李世石的建议:开局选择自己最拿手的,能用超一流棋手的棋感拉来和一流棋手的差距,中局稳打稳扎,利用机器的小失误扩大领先,残局计算要控制好情绪,不要优势就放弃(劣势也顽强一点吧,虽然看起来是无谓的垂死挣扎,电脑不会给你任何机会的),另外可以考验一下电脑应付打劫的能力,这个更多靠“抽象和泛化”,少量的训练数据深度学习应该还是学不出来的。虽然沈鹏在2010年美团创办之初就入团队,但他当时只有22岁,如今也不过28岁,正是近而立之年。祝沈鹏好运。

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。安徽快三荐丁磊先生说:“董瑞豹先生是我们公司管理团队中的重要成员,这些年来为我们公司作出了巨大的贡献。他渊博的知识和管理能力尤为出色。我们十分感谢他优秀的领导、专业的知识和尽职的精神,我们会想念他。”我认为,我们的创新要向美国学习。美国的创新是不竭的动力。第二,要向日本、德国、瑞士学习,发挥工匠精神,就是要踏踏实实的做东西。日本有个小公司研究螺丝钉,几十年就研究一个螺丝钉,他把螺丝钉做到不会松开。全世界的高铁、飞机高速运转的设备都用他的螺丝钉。德国如果不是劳动法律的影响,全世界的汤勺都是德国制造。高级水晶杯、高级的银餐器都是德国小村庄生产的,我去过两个小村庄,他们打出来的表格说他们从来不谈销售,他们谈占世界份额的多少,村办企业啊,讲的是他占世界份额的多少。所以这一点来说,我们要回归踏踏实实的经济,经济的增长不可能出现大跃进。AI研发者们不惧任何难题,只要它们能激发我们去研发更快的机器人学习和更高效的数据处理技术,让人工决策能变得更为强大。

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哪一天电脑脱离人类羁束,拥有了自由意志,以它的聪明才智,造反夺权统治人类,恐怕不是难事吧?很多人谈论起人工智能,会有这样的疑虑。未来学家库兹韦尔预测,到2029年电脑将具备情感和个性,可能逻辑能力不如人类,情感表达足以和人类比肩。看惯好莱坞科幻片的人们看到李世石落败,难免又担心起来。最后如果说我对明天的棋局有什么建议的话,那就是靠直觉判断,电脑目前还不会,对全局判断弄不大清楚,这可能是AlphaGo的弱点。

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