alphago

　　本文转载自公众号南方人物周刊（ID：Peopleweekly）文 | 吴绵 　　“这是一件正确的事，但不是一个故事，大部分人不理解。”姚颂认识到，要学会寻找“正确的非共识”，尤其是在 AI 这样快速变化的领域。 　　新闻和资本捧起了 AI 风口，学术界的人在喧嚣中架起安静的书桌，工业界的人在泡沫中摸石头过河。MSRA 走出来的三人，都找到了自己在 AI 界的坐标。 　　5 月，上海商场四处是“五五购物节”的促销海报。全民消费浪潮下，朱明杰不忘和海外的朋友分享薅羊毛心得。十分钟后，他把朋友拉进了“MJ 和他的朋友们一起拼多多”微信群。 　　作为深度网购用户，朱明杰和今天的中国消费者们在手机上看到什么、买到什么，会如何在技术的指引下走向未来生活，从某种意义上说，正是由他自己，以及和他一样的科学家们对算法的突破所决定的。 　　6 月 16 日，朱明杰和他的前同事卢策吾等 15 位中国 AI 科学家、创业者，在《Nature》机器智能子刊联名发表了一篇论文，讨论人工智能在中国的应用和前景。这篇文章在国际科技界引发了诸多讨论，被称为“中国青年科学家的集体亮相”。 　　三年前，《麻省理工科技评论》首次针对中国评选了 35 岁以下的未来科技创新领军人物，这大概是西方世界最早开始好奇中国的这群“天才科学家”。 　　在西方媒体看来，中国正在成长中的这群青年人与上一辈有诸多不同。而这些不同

前言 很早以前就想过这个问题： AlphaGo，AlphaStar这么强，我们人是否能反过来向它们学习一下？ 然后我就想了很多，总结出看起来还挺不错的一些人生准则。今天先抛砖引玉弹两个准则，如果大家感兴趣，我可以多写一些。 特别注明：每个人都不一样，下文仅供参考。 准则 1：给自己设定一个明确的远大的又喜欢的人生目标 我们知道深度强化学习最基本的概念就是有一个Reward来引导智能体学习，到达某一个目标。比如AlphaGo就是下围棋要赢，AlphaStar就是打星际要赢，那么AlphaLife就是人生要赢 人生会复杂很多，每个人都会有不同的目标。所以，给自己设定一个明确的目标是必须的。 古人云：志当存高远！ 易经说要知崇礼卑： 桥水基金Ray Dalio的原则：设定Audacious Goals 大胆的目标 乔布斯说：我们要做我们所爱的事，找不到就一直找下去！ 这条准则基本上是正确的，从古到今，成大事的人都先要立大志，并且这个大志最好就是我们喜欢的事情。 虽然这条准则简直是一条废话，但是现实世界中确实并不是每个人都有明确的人生目标。毕竟大部分人都是普通人，生活尚且不易，谈何理想？ 但这里，我们想说的是，即使生活足够艰难，目标还是要有的。因为没有目标，也就不可能有未来了。 这里我很乐意分享我的人生目标： 推动虚拟世界和机器人的革命，使人类获得前所未有的精神自由和生存自由

　　 　　作者 | 蒋宝尚 　　编辑 | 丛末 　　自然语言处理果真是人工智能皇冠上的明珠，在走向摘取颗果实的路上，人类恐怕还只是走了一半。 　　具体表现是，在机器翻译的世界里，一直无法赋予机器足够的“灵性”。例如，林则徐虎门销烟被某度软件翻译成了“Lin Zexu sells cigarettes in Humen” 。 　　 　　图注：笔者后续对百度进行测试时，发现已经是正确翻译：“Lin Zexu destructed opium at Humen” 　　显然，机器把“销”等同于“销售”。其实，这种等同，对于其他人，在没有上下文语境的情况下是完全可行的，例如，小李虎门销烟=小李虎门卖（销售）烟、小明虎门销烟=小明虎门卖（销售）烟。但是，对于林则徐，是无论如何不能做这种混淆，因为，这句话本身就包含了上下文语境。虎门销烟是中国近代史上的重要事件，对于人工译员来说，这是非常重要的背景知识，销毁（销）的是鸦片（烟）， 目前机器翻译系统明显缺乏对这种知识的理解能力，这也可能是导致翻译错误的一个重要原 因。 　　对此，AI科技评论还专门测试了其他几个著名的翻译软件。其表现如下： 　　 　　显然，谷歌翻译也没能经受的得住考验。 　　 　　金山翻译，仍然是sells，这动词还用的是第三人称单数！ 　　 　　有道翻译：“销烟=烟”。有道的整体翻译，总感觉怪怪的，如果把smoke看成动词“吸烟

转载原因 最近看到 傅盛 大佬关于认知的几篇文章，感觉实在牛逼，在此转载一下。 大家优先点击下面的几个链接查看原文吧！！！！！！ 傅盛认知三部曲之一：所谓成长就是认知升级 傅盛认知三部曲之二：管理本质就是认知管理 傅盛认知三部曲之三：战略就是格局+破局 傅盛认知三部曲后记：到底什么是认知？ 傅盛 简介 傅盛，男，猎豹移动董事长兼CEO [1] ，1978年3月6日出生在江西景德镇，毕业于山东工商学院信息管理与信息系统专业。 2003年加入3721公司。 2005年加入奇虎360，带领团队打造了安全类软件360安全卫士。 2008年加入经纬中国任副总裁。 2009年出任可牛影像CEO兼董事长。 2010年11月10日，金山安全与可牛正式合并成立独立公司，傅盛出任金山网络CEO。 2014年3月25日，金山网络更名猎豹移动公司，傅盛出任猎豹移动公司CEO。 傅盛认知三部曲之一：所谓成长就是认知升级 我一直在思索，怎么才能让一家公司更快地成长？一个人怎么才能从一群人的竞争当中脱颖而出？ 1、人的四种认知状态 最近，我看了一幅图，我在其上加了一个数字注脚。 这是一个人认知的四种状态——“不知道自己不知道”，“知道自己不知道”，“知道自己知道”和“不知道自己知道”，也是人的四种境界。我将其简单翻译为： 不知道自己不知道——以为自己什么都知道， 自以为是的认知状态。 知道自己不知道—

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 编者按：本文来自微信公众号“南方人物周刊”，36氪经授权发布。 来源 | 南方人物周刊（ID:Peopleweekly） 文 | 吴绵 图片来源 | 视觉中国 5月，上海商场四处是“五五购物节”的促销海报。全民消费浪潮下，朱明杰不忘和海外的朋友分享薅羊毛心得。十分钟后，他把朋友拉进了“MJ和他的朋友们一起拼多多”微信群。 作为深度网购用户，朱明杰和今天的中国消费者们在手机上看到什么、买到什么，会如何在技术的指引下走向未来生活，从某种意义上说，正是由他自己，以及和他一样的科学家们对算法的突破所决定的。 6月16日，朱明杰和他的前同事卢策吾等15位中国AI科学家、创业者，在《Nature》机器智能子刊联名发表了一篇论文，讨论人工智能在中国的应用和前景。这篇文章在国际科技界引发了诸多讨论，被称为“中国青年科学家的集体亮相”。 三年前，《麻省理工科技评论》首次针对中国评选了35岁以下的未来科技创新领军人物，这大概是西方世界最早开始好奇中国的这群“天才科学家”。 在西方媒体看来，中国正在成长中的这群青年人与上一辈有诸多不同。而这些不同，也即将改变中国——这个仅用三十年便穿越农业和工业社会，马不停蹄奔向信息技术革命前沿的国度。 这些35岁左右的AI科学家，曾经就是“别人家的孩子”

人工智能算法也遵循着自己效率提升的「摩尔定律」。 在人工智能领域里，因为研究人员的努力，顶尖算法的效率提升速度超过了芯片中摩尔定律的速度。 著名人工智能研究机构 OpenAI 今天更新了有关业内顶尖机器学习模型算法需求的报告，并得出最新结论：自 2012 年以来，在著名数据集 ImageNet 上训练一个图像分类系统所需的算力每 16 个月减少一倍。 这一观点和 OpenAI 几个月前「最先进 AI 模型算力需求增长 30 万倍」的态度有了很大变化，其结论或许意味着人工智能在未来发展的过程中将不大可能受到算力瓶颈的掣肘。 除了关注模型的最优表现之外，OpenAI 本次研究发现的模型效率提升是最引人关注的地方。它还有着更深层次的意义：为 AI 的技术属性和社会影响提供依据。 「算法的改进是 AI 技术提升的核心。不过寻找衡量所有技术进步的标准非常困难，特别是它们在使用算力方面变化的趋势，」OpenAI 表示。「算法效率的提升使得研究人员可以在同样时间内进行更多实验，并减少资金花费。分析表明，政策制定者需要增加对于计算效率研究的投资，这不仅对于学术界有帮助，而且可以进一步帮助业界。」 此外，值得注意的是，OpenAI 并不是首个公开提出对 AI 模型的效率展开基准测试的机构。2019 年，艾伦人工智能研究所、卡内基梅隆大学以及华盛顿大学的科学家提议将效率作为 AI

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 五一假期临近，腾讯的朋友发来邀约：5月1-4日，王者荣耀会上线挑战“AI绝悟”的限时活动，要不要和 AI 交交手？ 这点燃了我的兴趣点。三个月前，由于疫情期间闲来无事，我下回了之前卸载的王者荣耀，一路从“荣耀黄金”打到了“至尊星耀”；而作为一名关注人工智能领域的作者，虽然不会写代码算法，但在把商汤旷视等 AI 独角兽写过一圈后，对所谓的视觉识别、机器学习也算略懂一二。 腾讯的“绝悟”在电竞圈里小有名气。先是在去年 8 月举办的王者荣耀最高规格赛事——世界冠军杯半决赛中打败了职业选手联队，被证明达到“电竞职业水平”；去年的ChinaJoy，在向顶级业余玩家开放的体验测试中，“绝悟”在首日504场测试中胜率为99.8%，仅输1场（对方为王者荣耀国服第一后裔）。 要坦诚的是，以上数据都是我在后来搜集到的，在真正跟“绝悟”交手前，我并不知道自己将面对怎样的对手。 不过，所有关心 AI 进展的人都记得，2017 年，世界围棋冠军柯洁对阵谷歌旗下人工智能“AlphaGo”，最终因 0：3 完败在场外痛哭。眼下，腾讯把人类对阵 AI 的赛场搬到了用户量更大、知名度更广的王者荣耀，不知道有多少人和我一样，抱着“欲与 AI 试比高”的决心，展开这次较量。 于是，在五一假期的第一天，睡到自然醒后

　　 　　 摘 要 　　本文介绍了计算机博弈的不完全信息博弈的基本概念，对比分析了完全信息博弈和不完全信息博弈的模型差异，并详细探讨了不完全信息博弈模型在计算机博弈引擎决策、对战平台和棋谱标准等领域的应用。 　　 关 键 字 　　不完全信息；计算机博弈；模型 　　 0 引言 　　人工智能领域对计算机博弈的研究由来已久。完全信息博弈是计算机博弈研究者最早关注的一个方向，目前已经取得了巨大的成就。1997年IBM 计算机DeepBlue 战胜了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，首次向世人展示了计算机人工智能在复杂的棋牌智力游戏上战胜了人类。2017 年Google 程序AlphaGo 战胜了围棋世界第一人柯洁，再一次在这个被称之为世界上最复杂的智力游戏上超越了人类。 　　与完全信息博弈不同的是另一种博弈，游戏双方并不完全掌握决定胜负所需全部信息。典型的不完全信息博弈游戏项目有幻影围棋、军棋、桥牌、斗地主、德州扑克和麻将等。这些项目由于每个玩家掌握的信息都不完整，因此在较短的对局过程中，很难作出准确的判断或对即将形成的局面有准确的估值。 1 计算机博弈的信息完全性 　　 1.1 完全信息博弈 　　完全信息博弈是指每个博弈游戏参与者对各方参与者所有信息都准确掌握。比如象棋游戏，每个玩家不仅知道自己的棋子大小和位置，也知道对手棋子大小和位置；再比如围棋游戏，每个玩家都知道双方的全部棋子位置。因此

云栖号资讯：【 点击查看更多行业资讯 】 在这里您可以找到不同行业的第一手的上云资讯，还在等什么，快来！ 4月26号下午3点，为庆祝清华大学建校109周年，计算机系“云校庆”系列活动——“论道AI Open”在线上举行。 在新一期AI Time辩论中，中国科学院张钹院士、清华大学计算机系唐杰教授、刘知远副教授、中国科学技术大学计算机学院李向阳教授、旷视科技联合创始人唐文斌、搜狗公司CEO王小川一起论道了人机交互与智能的相关问题。 AlphaGo到底是如何炼成的？ AI能够被大众所熟知，离不开2016年3月那场与李世石的围棋大赛。 在活动开始，张钹院士就以AlphaGo为例，回顾了整个AlphaGo的发展历程，从1980年日本学者福岛邦彦提出卷积神经网络，到1943年美国学者提出神经网络模型，再到中国台湾的黄亚杰团队开发的围棋程序等等，横跨了将近80年的AI历史。 当把目光从纵向的“时间”转向横向的“国家”，我们会发现，前前后后共有10个国家参与到AlphaGo的开发研究中，这也说明，一个科学成就离不开全世界科技人员的共同努力，特别是对前人研究的利用和借鉴。 其次，张钹院士还提到，如今美国之所以能够在人工智能领域处于领先地位，与美国开放的科技环境有很深的关系，这给中国科技发展带来了很好的借鉴，也就是说，我们必须要进一步地开放开源，以吸引国内外的AI研究学者。 开源开放成国际趋势，但

来源：脑极体 得芯片者得天下。 我们可以把这句话再延伸一下说，得AI芯片者得未来的天下。 对于智能终端厂商来说，能够自研SoC芯片似乎才是顶级实力的象征。 众所周知，盘踞全球智能手机前三甲的三星、华为、苹果，无一例外都拥有自研的SoC芯片。 (2020智能手机芯片跑分数据TOP10) 现在，经历了多年的辅助AI芯片的经验积累之后，谷歌终于要入场智能终端的核心硬件——SoC处理器芯片了。 据外媒Axois报告，谷歌在自研处理器方面取得了显著进步，最近其自主研发的 SoC 芯片已经成功流片。 据悉，该芯片是谷歌与三星联合开发，采用5nm工艺制造，“2+2+4”三架构设计的8核CPU集群，以及搭载全新ARM公版架构的GPU，同时在ISP和NPU上集成了谷歌Visual Core AI视觉处理器。 这让谷歌的终端芯片能够更好地支持AI技术，比如大幅提升谷歌助手的交互体验。 在上市计划上，谷歌的这一SoC处理器芯片预计将于率先部署在下一代Pixel手机以及谷歌笔记本Chromebook中。 谷歌的这一举动被视为对苹果自研处理器模式的靠拢，从“原生系统+最主流旗舰芯片”变为“原生系统+自研芯片”，谷歌的用意肯定不仅是想摆脱高通芯片的钳制，更重要的是想通过自研芯片实现更好的软硬件结合，使得安卓系统在自家硬件上发挥更大的性能优势。 我们其实知道，自研芯片并不能在硬件利润上带给谷歌更多的价值