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漫威首位华裔英雄: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。为晚年的毛泽东联系印制大字本线装书,是我们当时非常重要的一项日常工作。对于我们来说,这又是一项全新的工作。起初,我们为毛泽东管理图书报刊资料,天天接触的主要就是书。从为他老人家查找图书、借阅图书,到为他老人家购买图书、保管图书,每天的主要服务工作就是围绕书在图书馆、毛主席书库、书店里跑来跑去。为了做好为他老人家的服务工作,我们当时也曾下了许多的功夫,学习钻研有关图书的分类、图书的保管和使用等知识,熟悉毛主席书房的存书情况。可以说,主席的存书和主席阅读、批划过的书我们都非常用心地一册一册翻阅过。有的我们曾先后翻阅过许多遍。特别是主席常看的和爱看的一些书,放在什么地方,有几种不同版本等,当时我们都是一清二楚的。工作的实践,使我们有机会接触各类各种图书。因此,对我国浩如烟海的古籍图书知识有了一定的了解,对图书的保存和使用有了点入门。

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但随着移动宽带网络等基础设施的覆盖、智能手机的普及以及农村人口网络生活的形成,都为农村互联网的形成和爆发提供了初步的软硬件土壤,农村互联网已经走到了爆发前夜的路口。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。

打败欧洲围棋冠军樊麾的AlphaGo由谷歌重金收购的一家人工智能公司Deep Mind开发。自从2006年被提出后,深度学习极大地推动了语音识别、视觉、自然语言处理等方面的进展,令识别的精度大大提高,是以前30年的总和。台湾媒体报道称,蔡英文访美取得了重大突破,因其4日下午在美国国务院拜会了美国常务副国务卿托尼·布林肯。媒体还报道称,3日,美国破例安排国安会高官在艾森豪威尔行政大楼会见蔡英文,美国总统安全事务副助理海恩斯及亚洲事务高级主任麦艾文与之进行了会谈,并称总统安全事务助理赖斯也以“偶遇”方式与蔡英文短暂交谈。

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