澳门乐天赌场服务平台:16位专家解读中央经济工作会

文章来源:中华信鸽网    发布时间: 2019年12月16日 18:11  阅读:1849  【字号:  】

有人说,信邦制药(,SZ)是医疗圈的劳模,短短几年就将医药制造、医疗服务、医药流通三大板块打造成型,且均为其领域的佼佼者。去年,信邦制药屡屡出招,与中肽生化重组进入生物药和体外诊断领域,以“贵医云”平台涉足互联网医疗,无一不体现出它的发展雄心。

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回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。

答:我认为我们并不是让计算机模仿人的风格,我们只想达到人类大多数情况下的水准。人类的下棋风格已经被研究过了,虽然未被了解通透,但过去几十年心理学家一直在研究。我们都知道象棋高手或大师在思考接下来的步骤时都能看到接下来的多个步骤。有时他们需要深入的计算并决定落子,有时不需要这么做。但是他们对落子有一套非常复杂的计算和检索机制,所以要模仿人类下棋的风格非常的困难。

4、如果AlphaGo获胜,奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF),STEM教育,以及围棋慈善机构(Go Charity)。

编者注:3月15日,谷歌人工智能围棋软件AlphaGo与前世界围棋第一人、韩国九段名将李世石的第五场对战结束,AlphaGo以4:1的总比分战胜李世石。至此,这场影响广泛的人机大战落下帷幕。不少人认为,对于AI界、围棋界来说,这是一件划时代的事情,它甚至会在某些意义上改变人类的命运。但在狂欢之余,我们似乎更应该思考:AlphaGO真能担当起人类赋予它的全部意义吗?

简介:负责Cocos引擎的技术研发管理,目前专注于Cocos VR产品线的研发。CocosVR引擎继承了Cocos引擎在2D和3D上高性能、高兼容性、可热更新等技术特性,适配国内外主流的VR设备,使得VR游戏开发者可以跨平台、跨设备进行高效的游戏内容制作。目前CocosVR已和ARM, Intel, 乐相科技,暴风魔镜等国内外VR厂商合作,并有多款游戏上线。

写史书的人永远是后人,执笔者亲手隔断的那些年代,充满着千丝万缕的关系,哪怕历史的异动再大,两天之间的变化可能也会小上许多;身处其中,可能并不会认为其变化大到可以被称作“节点”。




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