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根据谷歌描述,AlphaGo的“智能”主要体现在两套“神经网络”(即算法)的相互作用下。与象棋不同,围棋的可能性走法大约为10的768次方(尽管很多是不合常理的走法),因此用穷举法来推演全部可能,然后再选择最佳……显然是不现实的。于是,AlphaGo的第一个“神经”就是对常见的、合理的走法进行初步筛选,以大幅降低选择范围。之后,另一个“神经”就会对筛选后的可能进行树状搜索,但是搜索过程中会对黑棋和白旗的优劣势影响进行价值判断,以减少搜索的深度。

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    方法:

    不论人工智能如何发展,其在本质上还是物理程序层面的问题,哪怕其具备“自思考”能力,其思考的边界也是开发者所赋予、设定的。从这次谷歌AlphaGO产品的本身来看也是如此,它的前置条件是开发者设定了一种相对复杂的自学习模式,而后通过输入3000多种棋谱数据之后开始各种计算。而这其中决定着谷歌AlphaGO产品“智能”程度的关键要素就是开发者,而不在于谷歌AlphaGO的“智能”。也就是说谷歌AlphaGO产品的“聪明”与否的关键因素首先是开发者所设定的自学习模式,其次是开发者所输入的基础知识的质量。

    余斌称,我从机器还没有进286的时候就开始写程序,也是老程序员了。但是我今天来以我对电脑程序的理解,我也是认为不可能战胜人的。再加上我是职业棋手,我觉得我们人有很多在围棋棋盘上很多弯弯绕的东西,特别是打劫还有连环劫,两个结一起打的话,很难解决。
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    尽管以往开源公司的盈利表现并不抢眼,风险投资者仍对投资该类公司充满热情。他们称,开源软件具有巨大的市场潜力,它能够传播创新成果,帮助Facebook等公司服务数量庞大的用户,同时也给硅谷以外的企业带来前所未有的高效率。

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    谷歌表示,他们收到的大多数申请都是合理的,但也有一些申请是不符合要求的。尽管谷歌自身的算法已经尽可能的使得被移除的文件无法被看到,但申请数量仍不断增加。版权所有者仍然希望能够移除每一个侵权行为。(持文)

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    微软创始人比尔·盖茨说:“我正在关注超级智能。首先,在开始的时候机器会为我们做很多工作,这些机器并不是超级智能。如果我们处理得很好的话,这应该是具有积极意义的。那之后的几十年,人工智能会强大到足以引起人们的关注。”

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    Michael对合作企业并不设限。事实上,早在VR项目启动前,Oculus就曾找到Leap希望建立深度合作;但Leap显然不希望与某一家厂商进行深度绑定。在Michael的预期中,Leap的定位是整个VR系统交互环节的技术及方案提供商,只需要做到技术授权即可;除了软件层面的其他事,Leap公司暂时并不感冒。

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