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文章来源:让一让    发布时间:2019年11月17日 20:22  【字号:      】

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那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。正如波普曼在《技术垄断》中所说,“技术是现代传媒的一个重要属性,媒介技术一方面形塑了我们的思维方式和生存方式,另一方面也造就了现代传媒帝国的霸权。”第二个问题,卧龙阁则认为用户言论真不真实或者恶意不恶意,卧龙阁作为一个中间平台无法判断。不过,卧龙阁会有一套网友的评级方式,评级很低的网友言论,大部分其他网友及公司也不会信以为真,反而会暴露发言网友的素质。(文/冯婷)举个例子,最近刚从美国回来,去了几个比较有名的研究机构和学校,博客来、麻省、斯坦福,是看电视材料的东西,最近媒体报道中看到比亚迪电动汽车炒得非常火,如果比较冷静地去看这个事情,熟悉这个产业的人都知道,现在适合用在汽车上的电池是美国1997年的专利,就是12年之前美国人发明的这个东西。到了现在12年后大家才比较有可能把它应用在电动汽车上,这12年发生了什么事情?12年有好几个美国公司跑在前面,他们发现了新材料,可是因为人为的因素或者是成本资本效率太低,加上它的客户三大汽车厂,坦白讲不是最模范灵活的客户企业,有非常优秀的技术团队,但是整个市场在电池方面没有达到在汽车性能上可接受的整体合适的组合。最近中国大概有40多家公司说研究,每一家都说肯定比美国便宜,最后总结定量化可能是20%的差异,东西好性能好可能就贵15%,东西差10%,但是便宜15%,就是这样的定位。类似这样的情况,可能在更多的产业中也有,作为投资者,我们应该做什么事情?有什么样的对策?最终创新来自于人才,作为在中国市场活跃的创投,对我们来讲非常关键的是如何把这些人才锁定,他在美国的一些想法,在美国还没有发生、没有申请专利,而这个专利属于高通,这种情况下他有机会在中国创业,搭配资本和规模效率,还有大家在商业操作上的灵活性,可能就不会产生12年过去了,结果很好的东西错过了市场。

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