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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月23日 10:22  浏览次数:932
核心提示:全面赋能、民科报告多出现在“一般性理论”或“一般性物理”这样涵义广泛的分会场(session)里。在大多数情况下,每年有一个这样的分会场上, 2007年有两个这样的分会场上,但有几年没有这样的分会场。而只要有这样的分会场,就有民科。2007年的general physics 是和history of Physics(物理学史)合在一起,2012年的general theory是和computational physics(计算物理)的一部分合在一起,而2005、2006、2013、2014、2016都没有找到。这些情况说明,根据报告摘要递交情况,这些分会场未必每年都有,在人少的情况下也可能与其他分会场合并。

 全面赋能、覆盖但这种可能性太小。归根结底,和国际象棋变化少不一样,问题是围棋太古老了,以至于穷举了太多可能,而且还让AlphaGo看了!剩下的变化空间人是可以其乐无穷地去变化,对机器来说分分秒嗖嗖地就搜完了。这里围棋的长板变成短板,帮了AlphaGo:由于规则太简单,被机器抄了近道。



       可以看到,AlphaGo通过当前很火的深度学习,更有效的模拟了人类的下棋策略。并且通过不间断的自我学习,不断优化这个策略。通过Policy Network和Value Network共同筛选出MCTS搜索中下一步最应该优先探索节点,AlphaGo才能在有限的计算资源下,更快速准确地找到最佳下一步。


首席 赵晓光:我觉得从一个长远的角度,我记得大概在两年前,当时我一个朋友在谷歌做很多年的战略,他跟我说过一句话,他说中国的企业未来会面临一个危机,叫什么?叫中层管理危机,因为过去中国的优秀企业主要依赖的就是这些优秀的中层管理人员,比如HR、市场、技术、研发、工程师,但是这些以技术为核心的工作,未来一定是被大数据再到人工智能所替代的。所以我觉得未来以逻辑思维为核心的行业,它面临的挑战就会比较大。我觉得人工智能第一会结合大数据,其实我们看到AlphaGO为什么能赢?因为它掌握了足够多的数据,它掌握了人类过去下围棋的所有的历史上的案例,做一个从概率上的总结。所以我觉得人工智能,当它掌握的数据足够多的时候,是非常重要的。所以我觉得人工智能的发展,它是以互联网的发展,产生大量的数据为前提的。所以未来人的核心竞争力是什么?第一就是创造性的思想的能力,而这种创造性的思想,它更多的就是以发散性思维为核心,而不是以逻辑性思维,因为逻辑性思维是机器可以实现的。


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帕洛阿尔托公司威胁情报主管莱恩·奥尔森(Ryan Olson)称,这种“KeRanger”恶意软件出现在上周五,是首个针对苹果Mac电脑的起作用的勒索软件。他在接受电话采访时称:“这是首个现实中确定有作用、加密你的文件和索要赎金的勒索软件。”

 
 
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