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作者:臧东情发布时间:2019-09-19 16:39:11  【字号:      】

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电商分析师李成东告诉记者,当当网从当年的电商第一股“沦落”至今,并不是错失了时代的机遇,而是没有把握住时代的机会。在图书之外,当当曾尝试扩大服装、家电、手机等品类的比重,也实行过轰轰烈烈的“去图书化”、“平台化”战略,但似乎每一次都没有执行到位。对于中概股低价私有化的浪潮,梁剑对网易科技称,退市选择和价格选择都是市场行为,很难说合理不合理,“同理,收购和价格(的选择),也是市场行为。”那么,i美股是否会对同样低价私有化的聚美优品发起收购要约?梁剑表示无可奉告。在去年11月份,Fossil还斥资亿美元收购智能可穿戴公司Misfit。在今年一月的CES展上Misfit还推出了旗下最新款智能手环Misfit Ray,与之前Shine或者Flash飞碟型的造型不同,这次变为了圆筒状。附带运动腕带的普通版售价100美元(约合649元人民币),而皮质表带版则为120美元(约合779元人民币)。网易科技讯 3月12日消息,人机大战进入第三场,在两连败的情况下,李世石发起最后一搏,但最终落败。也宣告正常的比赛失败,谷歌AlphaGo赢得了这场旷世对决。只不过,这次的选手是加上了“人工智能”这个定语,而围棋这种游戏不同于国际象棋。象棋子力少,各种棋子有固定的走子方法。围棋带有感性成分,围棋棋子多、变化多,纵横十九路,自古就有千古不同局一说。总体而言,围棋更考验人的心理、思维。对于机器而言,也更难学习。所以,曾有人说,在围棋盘上,机器永远不可能战胜人类。

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这两天以来,韩国棋王李世石大战谷歌人工智能系统AlphaGo的消息正在被全球广泛关注。朋友圈里广告狗们借着这一事件大肆营销,大量小白则是不明觉厉地围观狂欢,还有部分群体则是发出感慨,李世石被完虐,人类该怎么办?当然,还有一些大佬冷眼旁观,称这场比赛存在公关成分,只不过是谷歌的一场商业秀。网易科技讯 3月11日消息,据国外媒体Engadget报道,维基百科周四宣布,它将与来自瑞典皇家理工学院的研究人员合作开发开放的众包式语音引擎,未来该在线百科全书将变得更便于有阅读困难或视觉障碍的人使用。Q8:我记得有人问Google作者,电脑是怎么下这一步的,他也不知道,不是靠背棋谱就可以知道的。为什么Google作者自己都不知道电脑怎么下棋的呀?不是他们设置学习机制的吗?如今,二手车市场的春天已同期而至——李克强总理的政府工作报告中重点提到要活跃二手车市场,更多行业利好政策行将出台。根据相关数据显示,我国婚庆市场规模高达8000亿,线上的市场规模依然有限,大量服务和消费都产生在线下,郭林拿北京婚博会举例,每个季度的婚博会场馆内的交易额最高达20亿,对于创业公司来说,只要你那个获得市场5%的份额就已经拥有数十亿的规模;

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董飞:我之前思考过电脑如果只是学习网上的棋谱,这些大多都不是高手,超一流的棋局又那么少,跟三流学,怎么可能下过一流的选手呢?但它那种可以自我对弈,选择倾向赢棋的路径,这样想只要它不断电,有大量计算资源,这样就进化直到永生,想到这就是一部科幻片了。大家还记得那部片子叫《超验骇客》,主人翁要死了,委托他女友把大脑移植到电脑中,后来就入侵银行,去一个乡下造了一个巨大data center,一直进化,研究各种新技术,可以移植修复,copy他的思想,最后谁也没法阻挡,世界被他控制。我觉得那部电影还是挺有哲学意义的,本意是想那些人类都不如他,他要去拯救世界,给他们最好的东西,但这样就是独裁。在婚庆O2O领域婚万家绝不是最早入场的,创始人郭林也清楚的知道,对于后发者来说必须在短时间找到差异化,才能短时间内站稳脚跟。而且,可以预言的是在后续的3场比赛中,李世石胜率更是极低,我大胆预测AlphaGo对战李世石的比分是5:0。接下来,就来谈三个问题:为何李开复们曾预测李世石这次会赢?AlphaGo五场全胜意味着什么?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。毫无疑问,Google是一家伟大的公司,AlphaGo证明了Google在人工智能领域的成就,奠定了Google在人工智能领域的地位。不过,因为在2014年收购AlphaGo并支持它研发围棋算法,就将人工智能的功劳归功于Google,甚至将矛头指向没有做出AlphaGo的公司是不对的——当然,有理由相信创作“Google在研发人工智能、百度却在送外卖”的段子手根本不懂人工智能,因此才会对百度在人工智能领域的付出视而不见。

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