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就在大家都对李世石不抱希望、认为他会被AlphaGo五比零横扫的时候,他竟然奇迹帮地逆转,战胜了AlphaGo一局。估计各种人类优越论又该抬头了:看来机器还是有明显弱点的,对虚的东西把握不好;机器对复杂问题的综合思考还是不足;人类的创造力可以跳出机器的预料之外......

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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在AlphaGo之前,人类在人工智能技术上已经取得长足进展,并且应用在我们生活之中:能自动避障的无人飞机,可翻译文档的百度翻译,充当人们助理的Siri,背后都应用了人工智能技术。在用户看不到的地方,人工智能更是被大量应用:电商平台利用海量数据去开展精准营销,Google旗下的波士顿机器人行走于山谷之间,美国在线教育平台KnewTon借助于大数据对学生因材施教,这些背后都应用到人工智能技术。在研究中,Google“识别猫”、语音识别准确率超过90%、大数据预测股价,这些均是人工智能的一些实验。

长乐公主是唐太宗与长孙皇后的掌上明珠;从小养尊处优,是一个娇贵的金技玉叶。将出嫁时,她向父母撒娇提出,所配嫁妆要比永嘉公主加倍。永嘉公主是唐太宗的姐姐,正逢唐初百业待兴之际出嫁,嫁妆因而比较简朴;长乐公主出嫁时已值贞观盛世,国力强盛,要求增添些嫁妆本不过份。但魏征听说了此事,上朝时谏道:“长乐公主之礼若过于永嘉公主,于情于理皆不合,长幼有序。规制有定,还望陛下不要授人话柄!”唐太宗本来对这番话不以为然。时代不同,情况有变,未必就非要死守陈规。回宫后,唐太宗随口把魏征的话告诉了长孙皇后,长孙皇后却对此十分重视,她称赞道:“常闻陛下礼重魏征,殊未知其故;今闻其谏言,实乃引礼义抑人主之私情,乃知真社稷之臣也。妾与陛下结发为夫妇,情深意重,仍恐陛下高位,每言必先察陛下颜色,不敢轻易冒犯;魏征以人臣之疏远,能抗言如此,实为难得,陛下不可不从啊。”于是,在长孙皇后的操持下,长乐公主带着不甚丰厚的嫁妆出嫁了。

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