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截止到2003年6月30日,网易的现金盈余为亿元人民币(8,820万美元),较上一季度的亿元人民币(7,720万美元)增加%。在第二季度,营业现金流约达8,510万人民币(1,030万美元)。 其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。

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回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。 网易公司首席执行官兼董事丁磊先生说:“由于我们的游戏生命周期长,用户忠诚度高,同时还拥有强大的在线社群,我们的游戏业务在第一季度中继续良好发展。” www.173688.com不同于深蓝战胜象棋高手,业界普遍认为围棋的难度比象棋要高的多。其实AlphaGo只要拿下一局的胜利,此次的人机大战就已经成为人工智能历史上的里程碑。 重庆回赠釜山口罩劳动合同法官员带头下馆子一带一路邓薇称,很多时候房屋中介传统的习惯导致了经纪人团队很容易被一些坏习惯影响,而对于爱屋吉屋来说,现在只是希望将这个过程透明化,反馈及时化,这对于整个中介行业的诚信度将是大大的提升。

第一个领域是软件。在过去的一周里,谷歌的人工智能程序AlphaGo连胜世界围棋冠军李世石三局。计算机科学家们对于围棋尤其感兴趣,是因为它非常复杂:可能的变化比宇宙中的粒子都要多。因此,下围棋的系统不能够单纯依靠摩尔定律提供的计算性能提升来取胜。AlphaGo依靠的是“深度学习”技术,该类技术一定程度上依照人类大脑的运作方式。它的成功表明,通过新算法可以取得巨大的性能改进。的确,硬件的进步放缓,将会给业界带来更大的动力去开发更加聪明的软件。 法国外贸银行分析师认为:“新的五年计划引起了世界各国的广泛关注,高科技产业更是密切注视着中国的一举一动。”

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