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昨天整个广州云雾缭绕，美不胜收。网友从中信大厦70楼楼顶拍摄的照片，仿佛置身仙境不过，风景虽好，房子却马上进入回南天的状态。又到了内裤永远不够穿的那段日子了！不过想到马上就要过年了，现在的一切事情，都可以用一句“过完年再说”来解决。提醒大家，过年要提前在大门贴上如下标识，提醒来访的亲友使用说起来，科技改变生活。微信和支付宝让春节红包大变样，聚会聊天变成了各自玩手机，甚至朋友圈自拍都取代了全家福合照。甚至于，科技让现代人走上了一条撸的不归路& && & 近日，密歇根58岁男子一边开车一边拿手机看AV一边撸，而且还没系安全带，于是车辆失控，他从车顶飞出，当场死亡，就这么脱了裤子死在大路上。
在此奉劝各位司机，且行且珍惜，什么事情，都可以等到过年后再说。毕竟作为老司机，要有老司机的觉悟科技的发展马上就要超出人类的控制了。今天，最震撼的一则新闻是，人工智能终于在围棋领域击败了人类。英国《自然》杂志公开的论文，称谷歌旗下人工智能公司在人工智能领域取得重要进展，开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序—AlphaGo（阿尔法围棋），并在最近以5：0的压倒性成绩击败了欧洲的围棋冠军。早在1997年，IBM超级电脑“深蓝”就完成了一次击败国际象棋大师卡斯帕罗夫的壮举，引起全世界轰动。但是，人工智能发展这么多年来，一直无法做到在围棋领域的突破。因为围棋看似简单，但其中变化无穷，电脑无法驾驭。而今，人类引以为傲的智慧也被击败，这不得不引起各方恐慌。& && & 3月份，该人工智能程序将挑战围棋选手李世石。李世石是现阶段国际围棋界顶尖的高手，可以说，代表着人类智慧的尊严，如果他也失败，那我们必须承认，世界，真的引来了一个全新的阶段。
不过对于阿囧这种，刚开始打游戏只敢选“简单”的人来说，早就已经接受智商被机器碾压的事实，倒也觉得无所谓了。。。。。。谷歌已经突破天际了，作为国内的搜索引擎百度同学，却还在全家桶的道路上越走越远当然，百度还是有东西可以骄傲的，至少他们不会把鸟错认成无人机近日，黎巴嫩军方刷新了人类智商的下限。他们捕获一只鹰，对外宣传，该鹰有可能是来自邻国的伪装无人机，从事间谍工作。。。老鹰：我只是一只鸡啊，别抓我最终研究表明，确实只是一直普通的鹰。。。希望人工智能不会进化出嘲笑能力，否则你们这做法，瞬间就要被嘲笑至死。最后，看囧图的同学们，如果你们还没有考大学选专业，请务必选择计算机、软件工程、人工智能相关专业，别问我为什么，以后找到高薪工作，别忘了回来请我吃饭。& && & 毕竟，阿囧是每天都给你们带来欢乐的人
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不过，风景虽好，房子却马上进入回南天的状态。
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人工智能好可怕！！
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看后笑的肚子疼有木有啊，写的很好
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好屌的图片
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这是时候还有南风天呐。风景是好，房子塌了，看看就好
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透视眼镜，我也看的见
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我就想问问哪里有卖
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苹果平台下载击败围棋高手 人工智能还是没人类聪明
谷歌旗下一家公司研制出的人工智能程序&阿尔法围棋&在比赛中完胜欧洲职业围棋冠军樊麾二段。资料照片
近日，人工智能又一次成为媒体和公众关注的焦点：谷歌旗下一家公司研制出的人工智能程序&阿尔法围棋&（AlphaGo）在比赛中5:0完胜欧洲职业围棋冠军樊麾二段，在这种复杂度最高的棋类游戏上，人工智能显示出有望超越人类顶尖高手的&智力&。今年3月，AlphaGo将挑战世界冠军李世石九段。
1997年，IBM开发的计算机程序&更深的蓝&在六局棋比赛中，击败国际象棋棋王卡斯帕罗夫，成为载入史册的人工智能突破。然而，围棋的复杂度远远高于国际象棋，前者最多有10的约170次方种局面，后者的最多局面仅为10的约47次方种。近年来，人工智能有了什么发展，才有底气与职业围棋选手一较高下？它能否击败围棋世界冠军？如果击败，意味着什么？对于这些问题，专家给予了解答。
深度学习&消化&
2000万局棋
复旦大学哲学学院教授、人工智能哲学专家徐英瑾介绍，传统的计算机下棋程序的基本原理，是有限步数的搜索树，即采用数学和逻辑推理方法，把每一种可能的路径都走一遍，从中选出最优解。显然，这种下棋思考方法是人类无法做到的，发挥了计算机速度快、运算量大的优势。不过，这种&暴力算法&并不适用于围棋。据计算，围棋每回合有250种可能，一盘棋可长达150回合，所以围棋最多有10的170次方种局面。即便对计算机而言，这个运算量也是相当大的。
除了复杂度高，围棋还有一大特点&&黑白两方棋的每个棋子是一样的，没有大小之分、角色之别。这给计算机程序的运算推理带来了很大难度，因为从哲学上看，围棋具有&语境敏感性&，不太适合逻辑推理； 而棋子各不相同的象棋、国际象棋具有&超语境性&，每个棋子角色明确，不因棋局的变化而改变，非常适合逻辑推理，这正是计算机的强项。
近年来，不同于搜索树的深度学习技术逐渐成熟，给围棋程序的研发带来了突破。深度学习源于人工神经网络，其模仿对象是人脑。研究表明，人脑由约10的11次方个神经元构成，神经元细胞的外表有很多突起。其中，比较短的放射性突起叫&树突&，外形似树枝分叉，具有接受刺激并将冲动传入细胞体的功能。而要把信息向其他神经元输送，就得依靠&轴突&。人工神经网络从信息处理角度对人脑神经元网络进行了抽象和模拟，建立运算模型。这种网络由大量模拟神经元的节点相互连接构成，每个节点代表一种特定的输出函数，称为激励函数。每两个节点间的连接，都代表一个对于通过该连接信号的权重值，形成人工神经网络的记忆。网络的输出则根据连接方式、权重值和激励函数的不同而不同。
&深度学习系统是人工神经网络的升级版。&徐英瑾解释说，这种系统由输入层、中间层和输出层构成，其中，中间层由多层人工神经网络构成，可多达七八十层，故名为&深度学习&。每增加一层，就意味着增加了一个人工智能分析维度。当人把某种大数据样本输入系统后，这种系统即可进行学习，掌握样本中蕴含的规律。为了让 Al－phaGo具有一流的围棋水平，谷歌科研人员输入了2000万局棋谱。假如一个人要学习2000万局棋，每局棋耗时15分钟，他需要一刻不停地下570年！
战胜围棋世界冠军
是迟早的事
Facebook 专家也在研发围棋程序，但谷歌走在了他们前面。看了谷歌专家近日以封面形式发表在《自然》上的论文后，Facebook人工智能组研究员田渊栋博士表示，从算法上说，这篇文章并没有太多新意，主要是通过大量训练数据，包括以往的棋谱和自我对局，把性能&堆&出来。谷歌团队训练了一个走子的神经网络，又训练了一个可以评估局面的网络，然后在&蒙特卡罗树搜索&中同时使用这两个网络。香港科技大学计算机科学硕士陈经介绍，采用&蒙特卡罗树搜索&这种算法，是围棋程序在采用深度学习系统之前的一次突破。2010年左右，开发者们引入&蒙特卡罗树搜索&，其特点是模拟棋局一直到下完算子、判断胜负，模拟多次后，看哪个选点的获胜概率最高。模拟时，会利用&棋形&等经验减少选点，一直模拟下去直至终局。时间不够或电脑计算能力不足，模拟的局面数就少，棋力就低。由此可见，这是一种基于概率的&暴力搜索&算法。
如今，AlphaGo将&暴力搜索&与&大数据+深度学习&结合在一起，取得了突破。经过2000万局&自我对局&训练，它拥有了击败职业棋手的能力。&这个训练规模，我实在没有想到过，谷歌在这方面是很有优势的。&田渊栋坦言，他们的&默认策略&也是经过处理的，能够仅耗时2微秒就走一步，而且准确率也不错。总之，谷歌的做法充分利用了&大数据+深度学习&的优势，而且几乎完全未用到围棋的专业知识。&若是以后棋力能再往上走，我也不会惊讶。&
不断学习、不断进步的Al－phaGo，今年能否战胜李世石？华东师范大学计算机系贺樑教授认为，有这个可能，即使今年没有战胜，计算机程序击败围棋世界冠军也是迟早的事。这是因为，计算机的运算速度比人脑快得多，能凭借&大数据+深度学习&在短期内分析完一个人一生也无法穷尽的棋谱，棋力提升的速度和幅度会很惊人。
打造&通用人工智能&
在不少人看来，如果 Al－phaGo击败围棋世界冠军，意味着人类将丧失在棋类游戏中最后的尊严。对此，徐英瑾认为大可不必妄自菲薄。从训练棋局数量与围棋水平的&投入/产出比&来看，人工智能还是没有人类围棋高手聪明。要知道，Al－phaGo可是训练了2000万局棋后，才能战胜职业围棋二段选手。而一个人在成长为职业九段高手前，训练的棋局数量远小于2000万。从这个意义上说，人工智能程序的聪明程度远不如大多数人，尽管拥有了深度学习能力，但它战胜人类的主要原因仍和以前一样：运算速度快、不受生物属性限制。
因此，我们不必沮丧，而是要为人工智能技术的进步感到欣喜。谷歌团队表示，他们打算利用研发AlphaGo过程中的技术来解决一些当今社会的重要问题，如医学诊断、全球变暖。自然语言理解，也是人工智能研发的一个重点领域。目前，代表这一领域国际先进水平的苹果手机Siri，在与用户对话时，仍显得较为幼稚，有时答非所问。谷歌、Facebook、微软、百度等许多知名互联网企业都在投入重金，开展研发，以期在人机问答领域取得突破。
徐英瑾表示，AlphaGo击败围棋高手，也许还称不上人工智能领域的重大突破。人工智能唯有能模仿&整全的人&，具备人类思维的大多数功能，才是真正震撼人心的事件。他分析说，计算机程序的许多单项能力早已超越人类，即使是一个小小的计算器，其算数能力也非人类可比。计算机程序如今成为围棋高手，不过是增加了一种单项能力。与之相比，实现&通用人工智能&的难度高得多，要求一个人工智能系统，可以像人一样做很多事情：做算术、写文章、画画、下棋&&这种系统能处理生活中纷繁复杂的情况，如果科学家能开发出一套优质的家政服务系统，能让机器人独立做各种家务，那么它就基本可算作通用人工智能。
贺樑和徐英瑾都认为，&大数据+深度学习&技术并不能打造出通用人工智能系统，科技界需要开发出新的算法和技术，更好地模拟人脑工作方式，才有望把人工智能推向新的高度。记者 俞陶然
责编：李文瑶
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　　中国经济网5月26日讯（记者 陈静）作为“人机大战”的第三盘较量，明天上午8：30，配对赛即将落子。和去年“人机大战”相比，配对赛是此次“人机大战”的亮点，在配对赛中，古力和连笑两位棋手将分别与AlphaGo组队，人与人工智能的配合，将是未来人工智能发展真正的大趋势。两者能否顺利合作，并在合作中能否体现出更高的实力，将是本次人机大战的又一悬念。
　　大战在即，中国经济网独家专访了配对赛参赛选手古力，请他谈谈心中的AlphaGo和人工智能对围棋的影响。古力表示：和AlphaGo搭档比赛，最怕看不懂搭档的招法，而在人工智能的影响下，未来职业棋手的数量一定会变少。
　　——有关配对赛。
　　——“把自己定位成一个学生的态度会比较好一点，有些招我怕我会看不懂它，因此一定会有点微调，否则就被带到沟里去了。我们对AlphaGo的了解还是太少，就希望它下棋我能看懂，那就可以了。针对性的训练也没什么用。虽然它的招法值得借鉴，但想要全学它那太难了。但我们的晚辈10后，20后……人都在不断的进化，他们肯定会比我们进步很多，柯洁比起我们再前面那些代的水平，要强一先，甚至接近两子，当然这是纯从竞技水平来说，所以后面那些代的棋手应该会学的更好。”
　　——有关“让三子”。
　　——“让三子没有见过实战不敢肯定。但AlphaGo确实实力提升了很多，让两子我觉得是有的，当然离围棋之神还早，围棋之神应该能够让顶尖棋手三子。这个版本虽说能让李世石的版本三子，但李世石毕竟测试较少，那次本来是最有悬念的一次。李世石当时还是有人类盲目的自信，看他第一盘的下法和下之前的心态，他认为人工智能达到顶尖儿是不可能的，前面两盘输了还是被杀了个措手不及。如果上一次也能像绝艺现在这样在网上让大家随便测试的话，结果可能会有不同，至少他应该能赢两盘，虽然像78手这样的棋现在MASTER版能够把它破解掉，但当时就破解不了，可见当时版本的水平和现在差的还是挺多。”
　　——有关棋手的心态变化。
　　——“第一盘结束后，柯洁说的话和他去年就完全是两个样子，虽然可能有别的因素，但从去年到现在他的心态肯定是也是有变化的。他从世界第一人到在这个世界上不再是第一了，不是人类超越了他，而是人工智能超越了他。至于我，我在MASTER后大概就明白是怎么回事了，后面的结果其实就是随着时间的推移你慢慢地去接受，但是它的水平应该也有一个高限在，但到底高限在哪里呢？我预测能让顶尖棋手2-3子之间。”
　　——人工智能为什么会选择围棋作为对手？
　　——“从技术层面看，人工智能推开了一扇窗户，能让我们看到更多不同维度的围棋，从技术上是好事。它为什么要选择围棋？还是因为如果能够攻克围棋，那它由此研究出的通用算法在很多方面就可以有所发挥，人工智能也并不是为了要打败围棋而做围棋。不过人工智能在公开的信息上应对复杂系统的水平高，但实时的变更信息，比如自动驾驶、医疗，它要随时应对变化的信息和情况，那大概还是人工智能的下一步。”
　　——是否希望AlphaGo开放出来成为棋手的训练工具？
　　——“从棋的技术上来说，如果能把它开放出来作为一种辅助工具，当然是很好，但能看懂AlphaGo的人也没那么多，给国家队开放相对可能在技术上更有用，我们当然希望多学他的招数，对人类上的技术提升有很大的帮助，也可以给AlphaGo推荐一些招数，人机共同把围棋技术水平来推向巅峰。”
　　——棋手现在和绝艺与deepzengo下网棋，是为了水平提高还是好玩？
　　——“绝艺与deepzengo，只是刚刚比人类强一点的水平，大家还有战胜它们的可能性，围棋本身胜负还是很有魅力，大家就会尽量去争取，但狗就离的太远了。我们和业余棋手下，虽然水平差距很大，但是可以通过让子棋来弥补，但和狗下，作为人来说，谁先把第一枪打破？我们认识到了实力差，但真让我们被让子和狗下，还是有棋手的尊严。（如果有一天，AlphaGo达到了更高水平，要让个先和你下，你能接受吗？）情感上可能很难接受，但事实上只能接受，各行各业当从业者被外来势力所打击之前，都是很高傲的，从事围棋这个职业，我们内心中还是无比荣耀的，但现在荣耀被打破的一瞬间，会觉得自己很无知，当然这也是正常的。
　　——怎么看待杯将外卡发给了人工智能deepzengo？
　　——“柯洁作为参赛选手他反对，但我的感想相对中性，因为其实围棋比赛能引入AI参赛也就只有这一次机会。AlphaGo和绝艺明显强于人，但和Deepzengo下，顶尖棋手还可以抗争，这时候赞助商请人工智能加入比赛，作为一个噱头为比赛造势，又只有一次，可以理解，围棋能够回报给赞助商的也并不算太多。但从围棋界的角度来看，人和机器同赛，对棋手确实可能有点伤害，而且还有奖金的问题，这不就是抢别人饭碗吗。如果以后围棋比赛都这么搞，那我表示反对。
　　——围棋是100，现在你知道几？
　　——“藤泽秀行老师说是7，我过去说是6，可能现在也差不多，但过去有谦虚的成分 现在确实实实在在的。和李世石对战的AlphaGo能达到10几，Master能达到30几，现在这个版本能达到40%到50%之间，100%还是太难了。”
　　——围棋AI们对棋手有什么启发？
　　——“棋的自由度变得太大了，过去被禁锢的想法很多，其实李喆在这方面就做的很好。不谈竞技层面，他对棋的理解其实很值得借鉴。他跟年轻棋手下，循规蹈矩的招法肯定他没有太多机会，有了AI以后，他的胜率提升了，还打到新奥杯四强，你想他还在北大读着书。跟年轻棋手下，我觉得我现在也还挺有信心的，以前可能就下得没什么信心。”
　　——从长远看，AlphaGo会对围棋这个行业带来什么样的影响？
　　——“这个问题值得我们围棋界思考。一旦比赛结束，关注点离开了，要怎么办？职业棋手肯定会变少，因为从现在开始，想走职业道路的人会变少，因为作为一项竞技运动，已经有个人工智能在前面了，那走职业的目的是什么呢？如果只有围棋竞技的话，竞技不就是胜负吗？胜负一旦有人在前面不可超越，那感觉就差了，但业余爱好者有可能会变多。”
　　——作为职业围棋选手，生活在这个时代，是幸运还是不幸？
　　——”我也发过微博说，这是最好的时代，这是最坏的时代，好的部分是，围棋技术这么发展下去，后辈们一定会达到从没有达到过的高度，甚至还会更高，坏的部分是，棋手已经不是行业里至高无上的话语权掌控者，你怎么处理和AI之间的关系，对于第一人来说，肯定是地位被动摇了，但其余的人呢？人工智能是帮助你还是打击你？这真的只能看你的理解。
　　但时代就是如此。科技在这几十年的爆发，比以前几千几万年都要快，这都是慢慢积累，到达了临界点，围棋的技术革命也是这样，从吴清源到李昌镐到李世石，再到现在的AlphaGo和柯洁，禁锢也在不断地被打破，我们就处在这个变革的时代，还是很幸运，能够见证大事件的发生。
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