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2020-04-09 14:01 来源:人才网 

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www.00028x.com -【进入有礼】今天的文章内容有点沉重——我们打算跟大家聊聊失败。关于成功的方法论有着趋同性,多半与 “天时地利人和” 有关。而关于失败,却很少有人愿意公开谈起——也许因为野兽总是不想将伤口暴露在外。

餐厅的出餐时间并不是由餐厅来提前告知骑士,而是来自于百度外卖智能物流系统的全自动精准计算。这正是IDL“预估出餐时间”这一深度学习技术的神奇之处。百度外卖过往每一单,每间餐厅每道菜的出餐时间,在数据系统里都有记录,并汇聚成大数据。而精准的出餐时间预估,正是来自于人工智能对于这些大数据的计算。

2 通俗来说以下两点:1),冷血的alphago通盘战力较强。人类棋手基本都有各自爱好与特点。有人强于布局,有人喜欢搅局,有人爱力战,有人精于收官。但alphago似乎通盘综合战力都较强,皮实(有点像小时候看依田纪基的棋,胡说下)。基于胜率的计算使得某些人类不太走的棋Alphago也会走,往往人类棋手认为的破绽反倒最终不见得是大破绽。换句话说:就是alphago的每步棋都是基于相当的计算和通盘胜率做出选择的,即使你看不太懂。

《知识分子》特邀请多位人工智能、围棋领域的专家,通过微信群和广大网友共同解读人工智能与人类智力的巅峰对决。

“处长治国”现象之所以成为一种上至总理、下至民企都“吐槽”的“机关病”,就在于它已经不只是程序是不是多了的问题,而是在一定程度上折射出体制上的漏洞。一些部门的“权力”很大,但实际上却分解、掌握在几个关键处室中,具体权力又落到了几个人手里,一个处长的一句话就可能涉及成千上万的资金、项目。一般情况下,如果没有大的问题,他们的意见就基本会被采纳。权力就在这个过程中体现出来了。甚至有体制内的官员也认为,“一项建议或政策,你可以骗过司长、部长甚至国务院,但很难骗得过处长。”和第一场不同的是,AlphaGo第二盘积极求战。开局选择挂角出乎人意料,之后还原成中国流布局,可以看出AlphaGo对围棋的很多招法有了自己的新理解。但期间AlphaGo也下出了让大师们高呼“大臭棋”的战法,李世石积极应战,取得了一些优势。但AlphaGo让人可怕的一处是,即使每次退缩或妥协之后,局势都没有变坏。最后,李世石时间用完,进入读秒,AlphaGo再次逆转,战胜李世石。

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