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网易科技讯 3月10日消息,李世石与谷歌围棋AlphaGo人机五局大战第二局比赛中,李世石再次告负,AlphaGo目前2-0领先。在赛后新闻发布会上,当李世石被问到他认为AlphaGo的弱点在何处时,李世石有些痛苦地说:“我输掉了比赛,就是因为不知道对手的弱点是什么。今天这局比赛,从一开始我就没发现太好的机会,应该说今天我是完败。”展望后天的第三局比赛,李世石说那将是一场很艰难的对局,他将努力展现出自己最好的一面。

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香港科技公司首席架构师、香港大学计算机博士、围棋业余5段(弈城9段),前微软及谷歌软件工程师,iOS软件“围棋之眼”作者

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第一个问题,当然你可以参加创业大赛,说不定能够赢得这个奖。但是我想呼吁的是,我发现台湾或者美国的所谓创业者成功的这些人有一个非常好的值得我们学习的,他愿意给钱,台湾人叫做学弟,比如说台湾清华、台湾交大毕业的,在美国创业的CEO现在手里有点钱了,有的没有那么多钱,十年以后交大电子系的,也想创业,找到学长,能不能给我几万美金,我没有实体,只有一个想法,只有一两个人,还不完备,学长会支持。这个现象在中国没有,很多大老板在想我投的100万元能不能变成1亿美金,而学长是抱着支持的态度。

如果我们比较人类和人类的近亲猩猩,会发现人类并不比后者有更强壮的体魄,但是却有着更加非凡的大脑。最近十年来最激动人心的算法进步无疑是深度学习。从大脑最简单的单元,就是单个的神经元推导数学模型,把数学模型朝各个纬度扩展,从而构建更加复杂的网络,这个就是目前深度学习在做的事情。为什么深度学习的效果会很好?因为深度学习能够随着数据的增长不断的去提升效果,传统的算法由于计算的原因和统计的原因并不适合大数据。AlphaGo里面也用了深度学习。一个基本问题是考虑棋局的复杂性,因为棋局的状态数目大到比宇宙中原子的数目还多。实际上很多人并不了解,卷积神经网络可以把棋局的状态空间做分层的分解,能够充分表达极为丰富的复杂度。今年的麻省理工学院的?Technology Review?杂志讲到了十大突破性技术,其中也提到了语音识别,最近因为深度学习发展使得语音识别每一年都在不断的往前演进。深度学习可以用来刻划一个棋局,也可以用来为自动驾驶建立模型。在一个自动驾驶的环境里面你可以看到,车周边的车道、车道线,行人和交通标志实际上都是构成了整个环境,对车的每个控制决策,导致车的位置发生改变,也会进而影响其他车的状态,从而影响整个环境。基于深度学习的增强学习,将整个系统描述成车和环境之间的博弈,从而我们可以用一个简单的数学框架来解决自动驾驶问题。?机器人大脑的算法架构是什么?我们想第一个方案是完全在云端处理。但对于感知、认知、控制这些人工智能算法,我们是不是需要新的芯片呢?我个人的判断是一定的,因为通用计算效率低。在过去几十万年的时间里面人类大脑不断的进化,专门优化生存所需要的所有技能,所以人类大脑是专用处理器。地平线要做的是构建这样一个大脑平台,第一步基于深度神经网络算法构建一个软件的操作系统;第二步,我们希望能够在底层去做支持深度神经网络的芯片的架构,使得所有的人工智能任务能够达到千倍的效率提升,地平线目前做的面向智能家居的大脑系统叫?Andersen?。也和中国最顶尖的家电厂商推出了多款安装?Andersen?大脑系统的智能家电产品,使得静止被动的设备变成具有智能的?Robot。从事自动驾驶的大脑系统叫?Hugo?平台,相对?Andersen?平台,Hugo?平台要更加高性能。目前也已经跟国内外的著名的汽车?tier one?供应商以及整车厂展开合作。?余凯层向《南华早报》表示,人工智能的功能也许看上去简单,但很难操作。在未来,人工智能芯片可以处理需要更多智能才可以完成的复杂任务,如讲话、声音、图像识别和机器学习算法等。

无线短信业务也在稳定增长。在现有的互联网和短信产品的基础上,我们也在继续开发短信和多媒体信息服务等新兴电信技术的其他应用程序,以满足短信服务用户的快速增长。我们预期这一领域将会有强大的潜在市场。我们已经奠定了良好的基础,使我们能抓住随着科技发展而带来的每一个机会。

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