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你真的瞭解AlphaGo嗎？
分享人工智能的偉大勝利的朋友，你們真的瞭解AlphaGo嗎？按維基百科：
AlphaGo是由Google DeepMind開發的圍棋程序。2015年10月，它成為第一個不借助讓子，在全尺寸19×19的棋盤上擊敗職業圍棋棋手的電腦圍棋程序。
AlphaGo使用蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo tree search），借助值網絡（value network）與策略網絡（policy network）這兩種深度神經網絡，通過值網絡來評估大量選點，並通過策略網絡選擇落點。
AlphaGo最初通過模仿人類玩傢，嘗試匹配職業棋手的棋局，一旦它達到瞭一定的熟練程度，它開始和自己對弈大量棋局，使用強化學習進一步改善它。圍棋無法僅通過尋找最佳步來解決；遊戲一盤平均有150步，每一步平均有200種可選的下法，意味著有太多需要解決的可能性。
而根據Nature在一月份的文章，他是這樣描述的：
AlphaGo是一套為瞭圍棋優化的設計周密的深度學習引擎，使用瞭神經網路加上MCTS (Monte Carlo tree search），並且用上瞭巨大的谷歌雲計算資源，結合CPU+GPU，加上從高手棋譜和自我學習的功能。
這套系統比以前的圍棋系統提高瞭接近1000分的Elo，從業餘5段提升到可以擊敗職業2段的水平，超越瞭前人對圍棋領域的預測，更達到瞭人工智能領域的重大裡程碑。
Alphago 人工智能的計算機裝有 48 個 CPU 和 8 個 GPU，不過，除此之外，谷歌沒有公佈更多詳細信息。
而制造AlphaGo的則是谷歌的DeepMind團隊。
DeepMind並不是谷歌自己創建的，而是，其聯合創始人Larry在2014年初以4億美元收購的一傢英國人工智能公司所創建的。DeepMind的創始人是Demis Hassabis，這可是一位計算機天才，但是，很少有人聽說過 DeepMind和這位天才。直到現在網上瘋炒的各傢媒體，依然還是展望人工智能的前景，很少有報道這位天才以及這傢公司，也難怪，這真是一傢非常低調的公司。 另外，DeepMind 的投資人之一可是大名鼎鼎的 Elon Musk，就是 Tesla 和 Space X的老板，這位牛人向 DeepMind 投資瞭 650 萬美元。谷歌收購的過程也非常有趣，其聯合創始人Larry在飛機上聽說瞭這個公司，非常感興趣。恰巧，Facebook的創始人Mark Zuckerberg也同時對這個小公司產生瞭興趣。所以，谷歌收購的過程很漫長，不過最終還是早出手的Larry勝出，這點讓Zuckerberg如今仍耿耿於懷。
再來看看DeepMind 的核心技術。
現在街頭巷尾都在談論的機器學習，其實這是一個非常寬泛的概念，而其中最酷的分支要算是深度學習（Deeplearning）和強化學習（Reinforcement learning）。
深度學習是受人腦啟發的一種結構，在實驗的基礎上，該結構中模擬神經元層間的聯結得到加強。深度學習系統能夠從大量的非結構數據中獲取復雜信息(see Nature505, 146148; 2014)。Google正在使用這種算法來自動分類圖片，目的則是為瞭進行機器翻譯。
強化學習，其實就是一個連續決策的過程，其特點是不給任何數據做標註，僅僅提供一個回報函數，這個回報函數決定當前狀態得到什麼樣的結果（比如“好”還是“壞”）， 從數學本質上來看，還是一個馬爾科夫決策過程。強化學習最終目的是讓決策過程中整體的回報函數期望最優。
谷歌的DeepMind就將深度學習和強化學習兩者的精髓合二為一，提出瞭深度強化學習。2014年，這個團隊就在《自然》雜志發表瞭Human-level control through deep reinforcement learning的論文，讓業界對此充滿瞭期待。
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| 固態硬碟(SSD) |
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| 作業系統(OS) |
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| 顏色 |
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| 硬碟容量(EMMC) |
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