高以翔曾饰演吉喆:对话百度景鲲:未来智能音箱市场竞争的差异化会更大

发布时间:2019年12月16日 01:43 编辑:丁琼
摩尔定律是由英特尔(Intel)创始人之一戈登·摩尔(Gordon Moore)提出来的。其内容为:当价格不变时,集成电路上可容纳的元器件的数目,约每隔18-24个月便会增加一倍,性能也将提升一倍。换言之,每一美元所能买到的电脑性能,将每隔18-24个月翻一倍以上。这一定律揭示了信息技术进步的速度。图片来源:Wiki陈小春宣布二胎

总体而言,尽管这场人机世纪大战可能在人工智能技术的发展历程当中微不足道,但是对于国内的人们却是一次实实在在的科技洗脑。经此一役,人们对于人工智能的技术将不再陌生,相关互联网公司将会更加加快速度进行研发,而投资者们可能也开始嗅到了一次新的投资机遇,而广大的普通网民则围观了一场科技大戏。广东12连胜终结

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。三星对芯片厂增投

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