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来源:天吉网发布时间:2020-02-19  【字号:      】

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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。

AlphaGo?战胜李世石,棋力再高超,棋风再像人,其自由意志依然为零。它只是一台机器,一台写满程序,反映人类智慧的机器。在?AlphaGo之前,名叫深蓝的电脑战胜卡斯帕特罗,它反映了电脑强大的计算能力;电脑沃森能回答各种机灵古怪的问题,反映了它的信息检索能力。AlphaGo?击败李世石,则是人工智能一个分支“深度学习”突飞猛进的表现。“我认为对抗AI技术被滥用的最有效的措施是让尽可能多的人能拥有它,”马斯克在2015年一次接受媒体采访时这样说道。“如果人人都拥有了AI的力量,就不会出现个别人或是个别团体垄断AI超能力局面的出现。”

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AlphaGo的积极意义在于,它将计算机的“计算力”显性化并且大众化。此前的多年里,尽管人工智能不断取得进展,却从未引发如此关注,不得不说这是Google开展的一次有利于其自身和全行业的行动。不过,在一些不了解人工智能的人的助推之下,它让一些人对AI有了错误的理解,这里是必须澄清的事实:

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网易科技讯 3月10日消息,今天,苏宁云商发布公告显示,第二大股东苏宁电器集团质押亿股融资,同时披露苏宁电器集团持股数量较年初增加亿股,持股比例提升至%,按期间均价计算,累计增持约30亿元。

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多数AI专家认为,AlphaGo经过几个月的学习以后,实力已经变得特别强。而从人机区别的角度来看,李世石之所以会输,第一是因为人受情绪波动影响更大,当李世石走了一步坏棋之后,会有心理阴影,但是计算机不懂什么叫松懈。第二,人类的耐力和体力是有限的,而机器人不知道什么叫疲倦,如果双方进入读秒的话,机器赢的机会更大。

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。

他同时认为,基于隐私权保护的考虑,央行征信中心无论是否市场化,都可以通过分享间接数据,来平衡征信行业发展和隐私权保护这二者的关系。

T, Katagiri K, Gohbara A, Inoue K, Ogonuki N, Ogura A, Kubota Y, Ogawa T. In vitro production of functional sperm in cultured neonatal mouse testes. Nature 2011, 471(7339): 504-507.

其二,从央行征信中心掌握的主要数据性质来看,属于金融信用交易类数据,从国际经验来看,这类数据存在很强的市场需求。完全适合通过市场化或会员制的行业信用信息交换的方式提供服务,不需要完全由政府提供此类服务。政府应该去提供市场无法提供或不愿意提供的信用信息服务,如很难形成商业模式的公共信用信息服务。




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