由买买提看人间百态

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全部话题 - 话题: 互搏
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l*w
发帖数: 567
1
随着AlphaGo的挑战成功,其名声越来越大,可以说占据了世界各大新闻的头条
,引起万众瞩目。前两天我听NPR人家还提到特斯拉电动车公司总裁Elon Musk这两天就
AI(人工智能)发表AI伦理方面的意见,原因就是阿法狗的卓越战绩。围棋在西方是小
众项目,汲汲无名,但AI的突破却是历史性事件,从此可能在人类智能的坐标系中,人
工智能一骑绝尘而去,对人类社会造成深远影响,甚至引发又一次技术产业革命。所以
富有前瞻意识的企业家像Elon Musk出来“伦理”一番也是可以理解的。不知不觉,
AlphaGo已登大雅之堂。一段时间来,大家都戏谑地称其为“阿法狗”,有音有意,也
不算差。但由于中文环境中“狗”的语义有过多的延伸意义,所以我觉得要正规点称呼
的话,选“阿尔法”比较好。当然昵称可以还是“阿法狗”,无伤大雅。译成“阿尔法
”,应该和谷歌给它取名的初衷切合得比较好。目测谷歌AlphaGo取名有两个含义,有
点语义双关的意思。一个是来自于其母公司 AlphaBet。另一个是Alpha在群居动物里面
属于首领,比如头羊就是Alpha。谷歌给这个软件取名AlphaGo, 显然是寄予... 阅读全帖
a*******a
发帖数: 4212
2
icefox 在回复"无知真是个可怕的玩意”一文中声明,为政治反日他不参与,不会发一
言。
证明如下:
__________________________________________________
发信人: icefox (icefox), 信区: Automobile
标 题: RE: 无知真是个可怕的玩意
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Jul 26 08:24:04 2012, 美东)
那别人也贴出各品牌都有泡沫的设计,你还想再看一遍吗?
你们几个最大的问题就是,既然是为政治原因反日就明说是为政治原因,我肯定一声不
吭。为反日而反日但又不直说,整天阴阳怪调找些莫须有的罪名来黑日车,动不动就被
戳穿打脸,反而丧尽了creditibility,沦为笑料,适得其反
_____________________________________________________
但在本人发表“日车扇子有两种论调,经常左右互搏”一文后,icefox 急急忙忙跳出
来,努力证明从政治方向抵制日车行不通。
证明如下:
________________________________... 阅读全帖
k*******r
发帖数: 355
3
如果是同一版本的狗,则胜率各占50%
但注意。不是说两个同版本狗互搏,就一定每次都是半目输赢。因为狗不是真的神之一
手,而且不追求"输最少",所以还是可能出现在某场比赛中狗1大胜狗2的情况。甚至出
现偶尔狗1能让一子大胜狗2的情况。(一个有趣的应用是,可以由此估算让一子后,自
己左右互搏的胜率,从而得到让一子低几段的科学化度量)
事实上狗每天都要左右互搏十几万次,以此为数据自我学习。
k******k
发帖数: 6800
4
【 以下文字转载自 ChinaNews 讨论区 】
发信人: kirklook (Ni), 信区: ChinaNews
标 题: 大牌毛轮『孔庆东』论美国大片,左右互搏自打耳光 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 8 15:40:21 2012, 美东)
发信人: kirklook (Ni), 信区: Military
标 题: 大牌毛轮『孔庆东』论美国大片,左右互搏自打耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 8 15:39:05 2012, 美东)
哈哈哈哈哈哈哈!
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
孔:你为什么要看美国大片?你还是个人吗?
孔:你看看人家好莱坞的美国大片《拯救大兵瑞恩》
k*****a
发帖数: 7389
5
【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: kaonima (卡奥宁马,蒙古巴喀部传奇英雄), 信区: JobHunting
标 题: FB 炒个屁人!原来是假的!一群左右互搏的新ID把你们耍了。
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Sep 4 11:53:55 2015, 美东)
假如此事是真的,总会有人认识被炒的,人肉点资料出来。就算其朋友不会,人总有对
头或八卦捅热闹的吧?可是此人好像不食人间烟火一样,无人知晓。只有几个左右互搏
的新ID出来自称是真的。
在本班晒过 FB offer的有信誉老ID有几十人,没有一个说此事是真的,只有出来说没
听过的。大家自己琢磨吧。
k******e
发帖数: 8870
6
来自主题: Parenting版 - 给娃准备的左右手互搏游戏
娃说明天要跟我去上班。我说不行,妈妈要干活。人家说我可以自己玩游戏、画画、看
汉字宫,blah, blah, blah.
好吧,我给准备下边的游戏:
1。 左手画圈,右手同时画三角,重复画3-5次。
2。同1,只是左右手互换。
3。左手画正方形,右手同时画星星,重复画3-5次。
4。3的左右手互换。
5。 左手画画三角,右手同时画菱形,重复画3-5次。
6。5的左右手互换。
.
.
.
.
画累了看汉字宫DVD一集,然后字卡,然后书本。
休息休息,外边不下雨的话到外边走走,外边要下雨的话就去串串门。
回来后继续左右手互搏:
1。左手拍1/2音节,右手同时拍1/4音节,重复3-5次。
2。同1,只是左右手互换。
3。左手拍1/4音节,右手同时拍全音节,重复3-5次。
4。3的左右手互换。
5。 左手拍1/2音节,右手同时拍1/8音节,重复3-5次。
6。5的左右手互换。
.
.
.
还有什么左右手互搏的好玩的?
k*****a
发帖数: 7389
7
【 以下文字转载自 JobHunting 讨论区 】
发信人: kaonima (卡奥宁马,蒙古巴喀部传奇英雄), 信区: JobHunting
标 题: FB 炒个屁人!原来是假的!一群左右互搏的新ID把你们耍了。
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Sep 4 11:53:55 2015, 美东)
假如此事是真的,总会有人认识被炒的,人肉点资料出来。就算其朋友不会,人总有对
头或八卦捅热闹的吧?可是此人好像不食人间烟火一样,无人知晓。只有几个左右互搏
的新ID出来自称是真的。
在本班晒过 FB offer的有信誉老ID有几十人,没有一个说此事是真的,只有出来说没
听过的。大家自己琢磨吧。
K****D
发帖数: 30533
8
来自主题: WmGame版 - 左右互搏也有失效的时候啊
刚刚迎战左右互搏。本来形势很恶劣,结果突然左右互搏童鞋遇到网络问题,
同时掉线,于是偶们就轻松获胜了。
k******k
发帖数: 6800
9
【 以下文字转载自 ChinaNews 讨论区 】
发信人: Communipig (共产猪), 信区: ChinaNews
标 题: 无敌孔庆东谈韩国海警 左右互搏自抽耳光 (转载)
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Dec 18 14:56:43 2011, 美东)
发信人: sinta (AC米兰), 信区: Joke
标 题: 无敌孔庆东谈韩国海警 左右互搏自抽耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 17 18:27:39 2011, 美东)
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
p**f
发帖数: 2610
10
来自主题: Parenting版 - 给娃准备的左右手互搏游戏
不同和不兼容是不一样的。
有一个比较著名的gamma-V 试验, 大概是让试验者一手写v,一手写字母gamma,要一气
呵成,有些具体的细节要求,我就不多解释了,然后让很多人实验,发现1000多次尝试
以后还是没人能完成。
推论是大脑里负责动作输出的单元是串行输出的,当左右两侧不能兼容的话,会严重互
相干扰。
钢琴之所以难,也是难在这里,但是至少有可行性,因为同一个曲子节奏上兼容。所以
通过训练还可以实现。如果动作在时间上完全不兼容正常人类基本上就做不到。当然
除非有人的大脑工作方式完全不同,人类的潜力是很神奇的。
而且我个人觉得这种技能没有什么可移植性,比如钢琴家不一定能把你说的这些练习做
得比平常人更好。 至于老顽童,小龙女练成左右互搏之术的想法基本上属于科幻。
t********s
发帖数: 450
11
同样版本的AI互弈,几步棋胜率变化18%,说明它的胜率估计其实不准吧。
如果142确实是白胜率65%,并且133到142两方AI都走对了,那么133手的黑胜率就不该
是53%。
真要精准的话,左右互搏时胜率的变化应该是渐进的吧。
s***a
发帖数: 2141
12
【 以下文字转载自 Joke 讨论区 】
发信人: sinta (AC米兰), 信区: Joke
标 题: 无敌孔庆东谈韩国海警 左右互搏自抽耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 17 18:27:39 2011, 美东)
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
C********g
发帖数: 9656
13
【 以下文字转载自 Joke 讨论区 】
发信人: sinta (AC米兰), 信区: Joke
标 题: 无敌孔庆东谈韩国海警 左右互搏自抽耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 17 18:27:39 2011, 美东)
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
k******k
发帖数: 6800
14
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: kirklook (Ni), 信区: Military
标 题: 大牌毛轮『孔庆东』论美国大片,左右互搏自打耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 8 15:39:05 2012, 美东)
哈哈哈哈哈哈哈!
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
孔:你为什么要看美国大片?你还是个人吗?
孔:你看看人家好莱坞的美国大片《拯救大兵瑞恩》
s***a
发帖数: 2141
15
【 以下文字转载自 Joke 讨论区 】
发信人: sinta (AC米兰), 信区: Joke
标 题: 无敌孔庆东谈韩国海警 左右互搏自抽耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Dec 17 18:27:39 2011, 美东)
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
K**********i
发帖数: 22099
16
我觉得一般人都是一把菜刀足够了啊?
为啥他拿两把?
是因为会双持、双刀有加成攻击力高是么?
还是会左右互搏?
菜刀太短,没法格挡,所以一刀攻击一刀防御说不通。
g********0
发帖数: 6201
17
来自主题: Military版 - 这招左右手互搏的确高明
这招左右手互搏的确高明,得稍微费费脑筋,看看怎么破解。。。。。。
您放心,我尽力而为把这事往下压,但目前还得见机行事。
T*******e
发帖数: 4110
18
美国总统选举就是左右手互搏。Ben Carson is endorsing Trump. The rightie looks
more and more to be Trump. Can Sanders bump off Hilary to be the leftie?
a*******a
发帖数: 4212
19
你看懂了我所说的左右互搏是什么意思了
k*****a
发帖数: 7389
20
假如此事是真的,总会有人认识被炒的,人肉点资料出来。就算其朋友不会,人总有对
头或八卦捅热闹的吧?可是此人好像不食人间烟火一样,无人知晓。只有几个左右互搏
的新ID出来自称是真的。
在本班晒过 FB offer的有信誉老ID有几十人,没有一个说此事是真的,只有出来说没
听过的。大家自己琢磨吧。
k*****a
发帖数: 7389
21
几个蠢货还在胡搅蛮缠,以往每发生这些事,早就人肉出来了,这次只有几个左右互搏
的新ID不断发表“最新消息”,用脑子好好想想吧。
m*****8
发帖数: 4059
22
来自主题: Parenting版 - 给娃准备的左右手互搏游戏
左手平放在左腿上顺着腿的方向前后移动,右手握拳上下垂直敲右腿。
反过来再做。
这些左右互搏的游戏很好玩。熟练掌握了以后随时随地就可以练起来。

★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.7
m*****8
发帖数: 4059
23
来自主题: Parenting版 - 给娃准备的左右手互搏游戏
还有用脚在地上画方和圆。
你家学钢琴的小朋友玩这些左右互搏很容易的吧。
我小时候也喜欢玩这些,同学里面流行过一阵。上大学后学架子鼓的时候好像是容易上
手一点。

★ 发自iPhone App: ChineseWeb 7.7
y********g
发帖数: 598
24
来自主题: PennySaver版 - 去绿墙双手互搏
昨天感恩节大餐后去绿墙蹓跶,人不多,东东倒是多多,闲来无事在里边自己双手互搏
。我就买呀买的,开心的小二就给checkout呀checkout的。虽然肚子饱饱还好头脑还算
清醒,没有一单出错.后来自己玩累了,不想再算算数了,收手。
这算不算今年的BSO啊?有包包没有?
绿墙的RR不好玩,明天没事去把他们都买成pillow pets。他家pillow pets的种类还挺
多。
s*********g
发帖数: 2350
25
来自主题: PennySaver版 - 去绿墙双手互搏
排双手互搏包!
没有 off的胖子,倒赚钱不是那么容易的,还要付tax. 想着就累。
f****g
发帖数: 44
26
来自主题: Returnee版 - benchmark还在这儿玩左右互搏呢?
当年在军版可劲的劝小将们回去报效祖国现在到海归版可劲的劝要归的留下来,这么左
右互搏已经玩了有7,8年了吧。
h******o
发帖数: 6113
27
淡定做空
大把赚钱的机会
爱搞右侧交易,左右互搏的青蛙们会被MM两面抽。
hobohobo

待)
12K
e*******r
发帖数: 355
28
来自主题: Stock版 - 左右互搏,最害我们青蛙了
古板的有些 “名”ID,不知出于什么心态,搞左右互搏,可把我们青蛙害苦了。
。。。。
其实预测错了也没什么,谁也不是神么。。
请勿对号入座
C*******r
发帖数: 10345
29
没有明显大跌信号(假如原油大跌两天,是个信号),位置也高了,中长线的人也不想
买了,基本就是大湿,鸟神这类炒手互搏。大家都按兵不动看着机会。俺401k出了一半
,从年头超过-10%到正了,先降低风险。
G*******h
发帖数: 4091
30
如何判断大单是庄家在吃货或左右互搏?
d*******n
发帖数: 1566
31
这谁啊。。跑去梦版揭自己的短?
能人动用一下关系,查一下是谁发的帖
link:
http://www.mitbbs.com/article_t/Dreamer/33031133.html
发信人: Dreamer (不要问我从哪里来), 信区: Dreamer
标 题: 波士顿版大水中的夫妻左右互搏
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Oct 3 22:54:15 2012, 美东)
原帖见:
http://www.mitbbs.com/article_t/Boston/31513727.html
http://www.mitbbs.com/article_t/Boston/31516495.html
其中JXX为“苦主”的老公,波城某大学数学系教授中文名字的缩写。
j*x
发帖数: 931
32
连左右互搏这个词的意思都没理解。
G****a
发帖数: 10208
33
【 以下文字转载自 Dreamer 讨论区 】
发信人: Dreamer (不要问我从哪里来), 信区: Dreamer
标 题: 波士顿版大水中的夫妻左右互搏
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Oct 3 22:54:15 2012, 美东)
原帖见:
http://www.mitbbs.com/article_t/Boston/31513727.html
http://www.mitbbs.com/article_t/Boston/31516495.html
其中JXX为“苦主”的老公,波城某大学数学系教授中文名字的缩写。
M*******p
发帖数: 5626
34
看完了三盘互搏棋和讲解,看来狗狗让人类顶尖两子还真有可能,虽然我还是有点难以
置信。
当然时间很有关系,如果给柯洁朴廷桓足够时间,狗狗应该还是让不动,但是1小时以
内的快棋就说不准了。
B*G
发帖数: 13438
35
第一盘开局就颠覆了大家点三三的判断,难怪柯洁说完全看不懂。
[在 MasterCup (大师杯) 的大作中提到:]
:看完了三盘互搏棋和讲解,看来狗狗让人类顶尖两子还真有可能,虽然我还是有点难
以置信。
:当然时间很有关系,如果给柯洁朴廷桓足够时间,狗狗应该还是让不动,但是1小时以
:内的快棋就说不准了。
x**8
发帖数: 1939
36
多谢,您老还真用心,
左右互搏这几局实在太值得玩味了,新时代的棋诀:
执黑就走中国流,白旗就走二连星,
挂角之后点三三,48之前已确定,
估计几个月之后,再下棋就都先把前48手码上,大家都从49开始下,哈,
并且我觉得樊二段的人生非常励志,对围棋发展的贡献不敢说跟秀策吴清源这样的大棋
士比,但是比绝大多数世界冠军要强很多,alpha-go的这几局解说以简体中文发表,中
国棋界应该为培养出这么个二段非常欣慰了,
a*********h
发帖数: 306
37
今天的练习如下
500M, 10:17
10X100M, 中间休息半分钟, 平均1:54(最慢1:56, 最快1:47)
感觉有些进步, 主要不是在时间上, 而是感觉上。以前repeat 100M时2划一换都觉得憋
。现在大部分是3划一换。中间累了就随意选一边2划一换。以前游下来喘大气不说,
手脚都酸。现在只喘大气, 手脚背腰都没事。有以下体会
(1) 左右互搏。以前一直是右侧换气, 左侧很弱。总企图让左侧模仿右侧换气。但现在
觉得与其强行改正, 不如百花齐放。我左侧换气虽弱, 但左手力量和柔韧都比右手强。
于是我扬长避短发现自己左侧换气时更适合于
(2) 经脉逆行: 也就是采用后交叉(front quadrant的反面)。用这种方式, 我能体会到
anchor后身体rotate向前的感觉。而且换完气后, 左手不是向前reach, 而是整个身体
在水面上向前跃进。左手入水时手几乎是直臂。入水后体位很高。脚几乎在水面上。奇
妙的是这个跃进的过程, 竟是全程最放松最省力的过程。
(3) 无招胜有招。我现在已经不打算follow教科书了。什么front quadrant, 什么EVF,
什么... 阅读全帖
f*******y
发帖数: 8358
38
我很少左右互搏,我对梦版gdp的贡献主要是引起别人对我的攻击。
那是一屏又一屏啊。
y*****n
发帖数: 98
39
嗨。
贡献一下《葵花宝典》第4章吧。
left click左侧的用户名--》go to 个人资料,left click 帐号后的名子,出现个人
资料,查他“上次在[Sun Nov 21 12:08:18 2010]从[***.***]到本站一游".
左右互搏一定从同一个IP address 出来。[***.***][***.***]。
yubuqun(岳掌门)个人资料
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形象得分:0 分


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在线状态: 目前在站上,状态如下: WEB浏览
上次在[Sun Nov 21 12:08:18 2010]从[168.68]到本站一游
离线时间(因在线上或非正常断线不详)
w**a
发帖数: 4743
40
来自主题: WaterWorld版 - 老肖的双手互搏术
自己顶一下,今天有人造谣说方双手互搏,老肖前两天实实在在的表演大家都忘记了?
k******k
发帖数: 6800
41
【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: kirklook (Ni), 信区: Military
标 题: 大牌毛轮『孔庆东』论美国大片,左右互搏自打耳光
发信站: BBS 未名空间站 (Sun Jan 8 15:39:05 2012, 美东)
哈哈哈哈哈哈哈!
http://www.youtube.com/watch?v=ECu27nazPWc
孔:你为什么要看美国大片?你还是个人吗?
孔:你看看人家好莱坞的美国大片《拯救大兵瑞恩》
M********t
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来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
Google人工智能
攻破了围棋,然后呢?
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39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google
人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖
L****8
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来自主题: Joke版 - Google人工智能 攻破了围棋,然后呢? 雷锋网 study875 39分钟41秒前 Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手,这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手,包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过,Google人工智能专家表示, 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。 今天早上,《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述,在AlphaGo中,DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练AI,让它自己下棋,研习棋谱。不过这只是第一步。理论上,这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩,研究员随后让系统进行自我博弈,计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说,战胜人类就要靠这些新的东西。 “这其中最重要的是,AlphaGo不仅记录着大量的棋谱,还有一系列规则来指导‘思考’,”DeepMind CEO Demis Hassabis说道,“事实上,该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。” DeepMind的技术核心结合了“强化学习”及其他人工智能手段,这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说,要让机器人变得更“自然”。 视觉判断 2014年初, Coulom的围棋程序“疯石(Crazystone)”在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛,而这次AlphaGo并没有被让子,可以说比赛很公平。 人工智能战胜人类围棋到底有多难?即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。 使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉——做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。” 因此,从2014年至2015年间,包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为——使得程序能够模仿人类的直觉式思维。 自我强化 深度学习要依靠神经网络技术,它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则,而是会分析大量数据,“学习”特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片,它就能学习识别喵星人;提供足够的语音,它也会学习理解人类的语言;提供足够的围棋走法,它也会学会围棋。 在DeepMind,爱丁堡和Facebook,研究人员希望神经网络能像人类选手一样,通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明,这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法,Facebook打败了一些人类选手,虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。 但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后,它的神经网络能以57%的准确度(此前记录是44%)预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术,让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中,系统会评估哪一步效果最好,即占领更多棋盘区域。最终,神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。 DeepMind的研究者David Silver表示,“在与其它神经网络和它自己对战数百万局后,AlphaGo学会了自己发现新策略,并逐渐提高了水平。” 正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统,包括Crazystone。但事情还没完,研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了,第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似,只是它会在下棋过程中学习,分析更多数据,而非暴力破解所有可能的步骤。这样,AlphaGo不仅能战胜AI,还能战胜顶尖人类选手了。 计算机网络 http://static.cnbetacdn.com/article/2016/0128/7bfcf7e43c9064b.jpg 李世乭 与其它神经网络一样,DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像,但后来有人发现,它们很适合深度学习。Hassabis表示,DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用,但与樊麾对战中,他们用上了更大的计算机网络,其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战,还借鉴了训练的结果。 尽管Hassabiss会不断改善系统,但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时,他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接,而且他们会“自己铺设光纤”。 挑战世界冠军比挑战樊麾难得多,但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统,现在他认为这一目标已经实现了,他买GPU会赢。 接下来…… AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究,以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人Chris Nicholson就认为,技术“能用于任何对抗性问题,任何类似于游戏且需要策略的事情,包括战争、商业和交易”。 对有些人来说,这是一件值得忧虑的事,特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习,还能生成自己的数据,在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆·马斯克等大佬多次声明,这类AI系统会最终超越人类智能,脱离掌控。 幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏,但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远,更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景,系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向,即如果AI能理解围棋,它也会理解更多事。如果宇宙就是一局超大型的围棋呢? via Wired
不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能

在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走,而且计
算力远高于人类。但是,围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
,但是围棋呢——在19*19的棋盘内,共有361个点,就机器学习的角度而言,围棋的计
算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术,Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话,它们能够对可能性走法进行刷选,然后选择出最优的策略。在大多数情况下,它
们能够战胜人类选手,但不是最厉害的那一个。顶级大师中,走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算,还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了,”Hassabis本身也是一名围棋手,“这其中不只有计算角力,还有审美。
这也... 阅读全帖
E*V
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发信人: EUV (joke有了阁楼粉丝团), 信区: Donation
标 题: Re: R2R的John现在编中国人名字玩左右互搏
发信站: BBS 未名空间站 (Thu Nov 5 17:44:34 2009, 美东)
我考,难道他也是vi/vim用户?
q*********u
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发信人: orcas (yangguo), 信区: Stock
标 题: 波动的市场,千万别固守牛熊,最好左右互搏。
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Sep 5 14:54:00 2011, 美东)
看到版上同学们把牛人们归为牛熊两类,跌了就bash牛们,涨了就bash熊们,其实大可
不必。
这种波动的市场,千万别固守牛熊。顺势而为,高点就short,低点就买,趋势不明确就
空仓等待。
用我最近的操作举例说明(1W5 到15W in the past three months):
06/03买SINA put,06/06卖出(卖早了,再hold一周卖就10X,结果3X就卖了)
06/08买BIDU call,中间两次加仓,06/30开始分三次卖出。(大盘形势不明,空仓等待)
08/01 12K时买BIDU 和 SPY call, 08/11趁反弹卖出 (这次是最近唯一一次亏钱的交
易。已经等到支撑点才卖的,但失误在于没想到恐慌被炒到经济衰退的程度,跌破12K
时没有果断止损)
08/16 买BIDU put, 08/19趁BIDU低点卖出(晚买了一天,应该15号一出消息就买... 阅读全帖
T*********s
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左右互搏难啊
h******g
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发信人: orcas (yangguo), 信区: Stock
标 题: 波动的市场,千万别固守牛熊,最好左右互搏。
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Sep 5 14:54:00 2011, 美东)
看到版上同学们把牛人们归为牛熊两类,跌了就bash牛们,涨了就bash熊们,其实大可
不必。
这种波动的市场,千万别固守牛熊。顺势而为,高点就short,低点就买,趋势不明确就
空仓等待。
用我最近的操作举例说明(1W5 到15W in the past three months):
06/03买SINA put,06/06卖出(卖早了,再hold一周卖就10X,结果3X就卖了)
06/08买BIDU call,中间两次加仓,06/30开始分三次卖出。(大盘形势不明,空仓等待)
08/01 12K时买BIDU 和 SPY call, 08/11趁反弹卖出 (这次是最近唯一一次亏钱的交
易。已经等到支撑点才卖的,但失误在于没想到恐慌被炒到经济衰退的程度,跌破12K
时没有果断止损)
08/16 买BIDU put, 08/19趁BIDU... 阅读全帖
M*T
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48
来自主题: Go版 - 关于左右互博
韩国棋院那个谁(忘了名字了)说阿狗左右互搏一万盘能提高很多,可一万到百万盘就
没啥作用了。这个我不太同意。他还是应用了人类思维的模式。人和自己下,不要说百
万盘,能到几千盘就没多大意义了,因为记忆有限,到了一定程度
就创新不出来了。
可狗狗不同,狗狗左右互搏凭机器记忆,上次这种情况左手输给右手了,这次铁定知道
,然后就换种走法了。不要说百万盘,就是千万盘,上亿盘照样能知道那种走法还没试
过。
这才是机器学习的威力。
f**********r
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49
【 以下文字转载自 ebiz 讨论区 】
发信人: lysf (lysf), 信区: ebiz
标 题: myloveli 邀请 evil 互摸聊天记录赏析
发信站: BBS 未名空间站 (Sat Apr 5 18:01:21 2014, 美东)
背景介绍: 摸,互摸是evil内部术语。当小seller们有了坏的商品在手不好处理时,
某些evil seller就从amazon第三方店买相同的货,拿到手后调换退回坏的来转嫁损失
。因为amazon FBA退货政策宽松,这种事情多发生在FBA。像笔记本,打印机这些商品
ebiz上的神医在Amazon卖家中比例算高的,经常有ebiz的神医被其他evil seller这样
退货,损失很大。有时被evil的seller看到evil buyer是中国人名字,就会上ebiz发帖
找人,这就是ebiz版以前经常有个无头无尾的帖子找人的原因。后来有聪明人琢磨出方
法了,买FBA的货,拿到后claim damage by shipping,然后调换退回自己的坏货,
amazon家大业大也不及细查,而且是找carrier来负责损失。seller没损失。e... 阅读全帖
l**f
发帖数: 1892
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背景介绍: 摸,互摸是evil内部术语。当小seller们有了坏的商品在手不好处理时,
某些evil seller就从amazon第三方店买相同的货,拿到手后调换退回坏的来转嫁损失
。因为amazon FBA退货政策宽松,这种事情多发生在FBA。像笔记本,打印机这些商品
ebiz上的神医在Amazon卖家中比例算高的,经常有ebiz的神医被其他evil seller这样
退货,损失很大。有时被evil的seller看到evil buyer是中国人名字,就会上ebiz发帖
找人,这就是ebiz版以前经常有个无头无尾的帖子找人的原因。后来有聪明人琢磨出方
法了,买FBA的货,拿到后claim damage by shipping,然后调换退回自己的坏货,
amazon家大业大也不及细查,而且是找carrier来负责损失。seller没损失。evil
buyer则免费换到好的没问题的货。再后来,聪明人不满足只换坏的货了,直接想到利
用这个政策漏洞赚钱,怎么做到呢?两个人串通好,先是一个seller把自己的商品定价
提高一点,然后另一个人扮演buyer的角色来特意买这个价格比较高的seller... 阅读全帖
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