探访火神山医院 火神山10天10夜

来源:环球网
2020年02月20日 06:54
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接下来在中腹激战中,李世石敏锐捕捉到战机,顺利吃住黑棋右边七子。黑第97手,居然走到左下角两颗白棋中间处,专家判断当时AlphaGo自己已经明显感觉棋局不行了,它在按照自己的思维模式搅局。随后李世石很好地安顿好了左边路的白棋,并将中腹另一条大龙与下方大部队联络好。近期,我发起了自查,配合航空公司一起净化市场,处罚了91家有不合规行为的供应商,下线了21家有严重违规行为的供应商并要求整改,清退了2家严重违规服务恶劣的供应商永不合作。

对于韩国棋手李世石而言,最大的挑战并不是下棋的水平,而是心理与生理层面。在计算分析能力方面,可以说谷歌AlphaGO具有无可挑战的优势,但在围棋过程中除了计算能力之外,人类的那种灵性、直觉至少在现阶段而言,人工智能还是无法识别与读懂的。但计算机不会有情绪波动,不会受外界干扰,也不会有疲劳感,但人类则不同,我们会有体能、情绪等方面的问题。因此,在我看来这次比赛李世石能否取胜的关键在于对自身心理、生理层面的管理。因此与计算机比赛和人类之间的比赛不同,与人类之间进行比赛可以通过一些心理战术进行博弈,但与计算机比赛这些方式方法基本无效。也许有人会问:这不还是硬算吗?问题并非如此,看似依然需要大量运算,却和先前有着极大的区别。当机器进行反复的训练后,它们对某些情况下的落子位置概率会变得很低。换句话说,它们可以跳过这些位置的运算,而非全部再计算一通。这些算法的进步实际更加符合人类的思考和学习方式。我们人类并不是掌握了全部的信息和预测之后才能做出决策的,我们只能尽力追求在自己的能力范围内“满意”的答案,而不是非要找到那个最优的答案。这便是Herbent Simon提出的有限理性理论(Bounded Rationality)。对于一位棋手而言也是如此,无论他的棋力多么高超也不够算计到所有的局面,所以一定是做出他最满意的那个决策。既然如此,如果机器真的能模拟人类智能,那么它也不需要做到所有的运算,只需要模仿人类尽可能的优化自身。而相比人类,计算机的学习却可以“不知疲倦”的反复训练。

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