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澎湃新闻记者 黄小河

2019年11月10日 16:02 来源:澎湃新闻

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AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。各行各业正在使用微软的技术。日本农民用技术追踪奶牛,奶牛准备受孕时走动会更频繁,所以他们能让奶牛在最佳的时间受孕。一家澳大利亚的酒厂也使用类似的算法预测葡萄产量。一家距离微软大约 1 小时车程的医院使用 Azure 工具找出哪些心脏病患者更有可能需要再住院检查。挪威 eSmart 系统利用 Azure 机器学习预测能源网使用量,并在需求高的时候关闭家用供暖。据介绍,截止2015年底,100offer已经实现了盈亏平衡。下一阶段,100offer称,将从原有单一的“程序员拍卖”向互联网全领域招聘延伸, 计划建立更为全面的服务网络,除技术岗位外,扩张到产品、设计、运营、市场等所有互联网岗位;业务城市由北京、上海、广州、深圳、杭州的基础上,新增扩展至南京、苏州、厦门、珠海、成都、武汉、西安等七大新兴互联网招聘市场;同时,100offer会将资金持续投入到产品的创新及服务的深化上,借助产品和技术的力量实现更好的信息对称及匹配;另一方面,组建更专业的招聘体验师团队也将是重点投入领域,深入了解用户求职中遇到的问题,提供更好的人性化专业化服务,提升用户的入职效率及使用体验。西弗吉尼亚大学公共交通办公室主管克莱门特·所罗门(Clement Solomon)认为这套PRT系统的按需模式从本质上来讲,是迎合乘客需求的。最近印度电信管理局宣布,印度手机用户已经突破10亿,在各大手机厂商虎视眈眈下,一加也在这里看到了更大的市场。刘作虎表示,一加会加大对印度市场的投入,并计划在印度制造手机,争取在2017年12月份实现印度销售的手机90%以上都是印度制造;同时,针对印度当地用户的使用习惯,正在寻找合适的定制软件产品和投资公司。[5] 美国NBC新闻, New Letters shed light on Einstein’s love life(综合路透社和美联社报道), 2006年7月10日。

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