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那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。梁剑认为,去年以来,利用制度缺陷、市场波动进行低价私有化的中概股公司极大地伤害了中概股的整体形象,也影响到了i美股这样的二级市场投资者的切身利益。“市场需要更多的野蛮人出现,来制衡各方力量,保护中小股东的利益。”梁剑说,对于低价私有化不应该仅仅停留在打口水仗、进行道德声讨的层面上,“既然没有人愿意站出来做’恶人’,那么我们来做。”



然而未来是光明的,道路却是曲折的。人类的神经网络是多层的,但支持如此复杂的智能,层数也并非多到不可想象,不过区区六层而已。多层次人工网络推出后,也发现并非层数越多越好,有专家指出一般在20层。
物理性质
本月初,金融时报报道了谷歌虚拟现实的下一步计划。据其报道,今年谷歌将发布一款类似于Gear VR的产品。该产品将配置更好的传感器、镜头和更为坚固的塑料外壳。同时,谷歌将会在新版Andriod操作系统中提升虚拟现实功能。通过充分发挥手机的强大计算能力,解决此前移动虚拟现实经常出现的问题,为用户带来更好的体验。
人工智能与注重人机交互的智能增强本是同根同源,却在两条发展的道路上越走越远。微软研究院的一位计算机科学家乔纳森·格鲁丁曾指出,作为独立学科的“人工智能”和“人机互动”之间鲜有交流。AI和IA之间的哲学意义上的距离已经产生了两个很少交流的独立圈子。甚至在今天,在大多数大学,人工智能和人机交互仍然是完全不同的学科。
23 钒 2, 8, 11, 2
41 铌 2, 8, 18, 12, 1
73 钽 2, 8, 18, 32, 11, 2
105


Hands Free于谷歌去年5月的I/O开发者大会上公布。谷歌旗下的另一项支付服务Android Pay目前约有900万注册用户,不过Hands Free项目高级总监帕利·巴特(Pali Bhat)写道,公司“想要就未来的移动支付会是什么样展开探索。”
在2007年7月2日,公司宣布公司董事会批准了一项高达亿美元的在外流通美国存托凭证回购计划。截止2007年9月30日,公司花费约3,080万美元(包括交易费用)。此项股票回购计划将于2008年7月1日结束。
从Tennis For Two的按钮控制器到可定制的Xbox One控制器,游戏手柄已经成为游戏控制台过去数十年的发展中不可或缺的部分。它们最基本的形式中包含着运动和交互的方式——通常通过操纵杆和按钮分别触发。随着VR成为新的游戏媒介,开发者针对新的平台开发出大量的游戏内容,并通过将手柄当作控制器,让用户能够熟悉地操控,在VR中获得充分的沉浸体验。然而,这些“熟悉”的控制器只适用于游戏玩家。

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