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放大字体  缩小字体 发布日期:2019年09月24日 12:26浏览次数:73317
还有什么以上未考虑的因素,导致AlphaGo获胜吗?如果谷歌刻意未出全力和樊麾对抗,或者有其它学习或并行计算方面超越了Nature里面的描述,那AlphaGo完全有可能获胜。
一、竞争对手太多,放弃产品
人工智能在其发展前期,利用其自身的优势为人类解决了很多难题。而随着其功能不断进化,带来的麻烦也越来越多。后宫戏里皇帝不喜欢太聪明的女人,互联网社会里发展到有自主意识的人工智能更让人类心生恐惧。
二、产品同质化严重
要想征服全球,就要不断创造全新价值!就要打破常识,打破常规,打破传统,全方位、全流程创新,各纬度创造全新价值,难度和阻力可想而知。但我认为,能击败我们的只有我们自己。

三、剖析review办法不对
从国际象棋到围棋,到底是不是巨大的突破呢?肯定是的,在这篇文章里面(在国际象棋领域,电脑已经可以战胜人脑,那么围棋领域电脑还差多远? - 计算机 ),第一位回答者分析了围棋的复杂度为10^{172} 而国际象棋则只有10^{46} 。在1997年深蓝击败世界冠军时,大家都认为:深蓝使用的是人工调整的评估函数,而且是用特殊设计的硬件和”暴力“的搜索 (brute-force) 地征服了国际象棋级别的复杂度,但是围棋是不能靠穷举的,因为它的搜索太广(每步的选择有几百而非几十)也太深(一盘棋有几百步而非几十步)。而AlphaGo的发展让我们看到了,过去二十年的发展,机器学习+并行计算+海量数据是可以克服这些数字上的挑战的,至少足以超越最顶尖的人类。

四、用户痛点不精准

一方面,与国际象棋相比,围棋规则的复杂性更大,每一步的调整,都会产生更多的可能,相应的对机器的计算能力要求较高,另一方面,即使机器中存储了足够多的已有围棋大战数据,由于围棋规则的复杂程度和棋手的不按常规落子,对机器的应变或学习能力有更高的要求。

五、跟风选品

业内人士指出,照片识别系统听上去有些可怕,不过刷脸支付其实并不是什么新鲜概念。PayPal和Square均曾尝试过类似的项目,但都没能推行开来,主要是因为参与的商家数量有限,用该种支付方式来替代传统的信用卡和现金难度很大。

 
 
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