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2020-03-28 17:06:25 来源:杜頠 

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谷歌的车行驶速度为2英里/小时(公里/小时),而校车速度更快。虽然没有人员受伤,但谷歌对此事故的认真态度远超大家对待一般小事故——似乎未来所有交通都有危险。确实是,今天的小孩子或许以后永远都不会学驾车。

AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。

一位业内人士向网易科技坦言:“如果央行征信中心转向市场化,它和民营征信机构就是竞争关系,它怎么会和竞争对手分享核心资源呢?”

当低价、新模式、炒作盛行的时候,企业必然会忽视技术、品牌、渠道的建设,也很难静下心来在产品体验上下功夫,因为相比前者,后者更要耗费人力、物力,以及较长的收获周期。

克拉克的第一份工作是为MIT的“旋风”计算机项目测试内存系统。该项目是为美国海军研发的一款电子管计算机。1955年,克拉克参与研发了世界上第一款晶体管计算机TX-0。对于TX-0,克拉克的设计理念是打造一款适合个人使用的小型计算机。在合作搭档肯?奥尔森(Ken Olsen)的技术支持下,克拉克开创了小型机系统。而奥尔森在两年后,完成了小型机硬件的商业化进程。小型计算机的起步,打破了大公司拥有计算机的门槛,使得计算机在中小企业中得以普及。

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