直升机救援失误致女子从高空坠亡 东京消防厅致歉

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      陈知心
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      人民日报:期待无锡变“无唏”曾经创办中国第一家基于深度学习的人工智能研发机构 - 百度IDL,如今已经是创业公司地平线机器人技术(Horizon Robotics)的创始人兼CEO的余凯博士表示,过去几年深度学习在语音识别和图像识别取得了惊人的成功,目前在今后的几年,深度学习的下一波突破将集中在三个方面:1. 决策控制算法, 2. 自然语言理解,3. 深度神经网络芯片;最近谷歌DeepMind团队开发的围棋算法AlphaGo,就是在决策控制方面的突破。AlphaGo采用的是基于增强学习(reinforcement learning)的深度神经网络算法来学习评估棋局(通过学习一个深度神经网络的value function)和做出最优决策(通过学习一个深度神经网络的policy function)。 AlphaGo除了学习人类棋手的历史棋局数据,惊人之处在于的通过Monte Carlo Tree Search让计算机互为对手,从而在不需要学习人类棋手的情况下,机器也能不断提升自身的水平。余凯进一步指出,他相信深度增强学习将改变不仅仅是围棋,还会改变其他需要决策控制的领域,比如自动驾驶,因为自动驾驶面临的问题和下棋在本质都是是博弈问题。}

      陈都灵穿婚纱走秀IDC“全球手机季度追踪项目”主管瑞恩·雷斯(RyanReith) 在一份声明中表示:“成熟市场增速放缓对苹果及高端Android智能手机带来了一些严重后果,因为过去5年出货的高端智能手机大部分被这些市场所吸收。”AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。

        (文章来源:快三投注助手)

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