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也是因為是在網路上販售並沒有在實體店面沒有那些人事費用價格就可以直接回饋價格給網民
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2入【PHILIPS】7500mAh 2.1A雙輸出快充行動電源(DLP7503)
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堂哥說｜AlphaGo 2:0 柯潔，人工智能為什麼能夠戰無不勝？
今天，柯潔再度迎戰AlphaGo。比賽依舊從上午10點半開始，在經歷瞭第一場的1/4子落敗後，柯潔在第二盤中盤投子認輸，敗於AlphaGo。這是本次烏鎮圍棋大賽中柯潔對戰AlphaGo三場比賽中的第二場，也正式宣告瞭本次人機大賽的結局——人類落敗。
結局盤面
“它不是人，它是神！”
“不像是個人，像是一個神”。柯潔在第一場比賽後這樣形容如今比於李世石比賽時更加厲害的升級版AlphaGo。
在今天的賽後發佈會上，柯潔說：“對我而言，在AlphaGo沒出現之前，我可能對棋的瞭解有50%。AlphaGo出現之後，我對人生看法都有巨大改變，未來不是我等凡夫俗子可以預測的。如果對圍棋規則瞭解就算知道1%，我可能隻能算是知道2%。AlphaGo對我而言就是100%，我贏不瞭，他對我來說就是圍棋上帝。”
根據現場解說劉菁和周睿羊描述，開局階段柯潔與AlphaGo不分伯仲，甚至柯潔一度局勢占優。Deepmind的創始人哈撒比斯也發Twitter表示，根據AlphaGo的評斷，柯潔的表現近乎完美。
然後，下午1點25分左右，柯潔在混戰中首先出錯，局勢急轉直下。比賽最終以柯潔中盤認輸的結果告終。
AlphaGo 為何能戰無不勝？
為瞭以示區分，DeepMind團隊將去年戰勝李世石的“老狗”稱為AlphaGo Lee，將將戰勝李世石的“窗型冷氣機評比新狗”稱為AlphaGo Master，取自年初時橫掃棋壇的馬甲“Master”。
大傢可能下意識地覺得，程序迭代升級，必然意味著計算能力的大大提升。上一代AlphaGo配備瞭50個TPU，可以向下搜索50步棋。
那麼這一代AlphaGo的配置如何呢？4塊TPU！它是在一臺單機上運行的，物理服務器上載有 4 個 TPU 在運作。
不同於CPU、GPU這類通用工具，TPU（TensorProcessing Unit，張量處理器）是一款為機器學習而定制的專用芯片，它在計算精度降低的情況下更耐用，每一個操作調用更少的晶體管，因而具有更高的效能（每瓦計算能力）。盡管在一些應用上利用率很低，但TPU平均比當前的GPU或CPU快15～30倍，性能功耗比高出約30～80倍。TPU已經達到瞭7年後的科技水平，被用於谷歌街景和Alphago中，一直被視為谷歌的秘密武器。
除瞭強大的硬件支持，AlphGo 更大的優勢在於它的算法。
由於圍棋的種種復雜特性，DeepMind 為 AlphaGo 設計瞭兩種神經網絡：決策網絡與價值網絡。
下午的論壇中，DeepMind 科學傢 David Silver 首先為我們解析瞭 AlphaGo 的策略網絡。它的作用是：讓 AlphaGo 走對棋。策略網絡用來減少搜索的寬度，從而降低瞭算法的復雜度。
國際象棋棋子有限並且有等級之分，所以，通過窮舉算法就可以計算出最優走法。這也就是為什麼國際象棋 AI“深藍”可以做到每秒搜索 100,000,000（a hundred million，1 億）個位置，雖然 AlphaGo 每秒搜索的位置大約有 100,000（one hundred thousand，十萬）個，看上去少瞭很多，但實際上，這更說明瞭 AlphaGo 在這方面更聰明，而這也歸功於兩種神經網絡相互配合的結果。
然後為我們解析瞭 AlphaGo 的價值網絡。價值網絡的作用是為瞭評估勝負，預測局勢。
AlphaGo 每走一步，價值網絡就會根據當前局勢進行評估和預測，下一步怎麼走，會達到什麼樣的效果，目前勝負比率如何。價值網絡用來減少搜索的深度。
AlphaGo 結合以上兩種網絡，在短時間內重復上千次的計算，最終做出決策。
David Silver 說，這次與柯潔對陣版本的 AlphaGo 已經在之前的基礎上做瞭不少改變，非常主要的一點就是加強瞭它的學習能力：與第一版 AlphaGo 不同，這一版的 AlphaGo 已經很少借鑒人類的棋譜，而是通過學習自己比賽的棋譜來進行提升，方法就是，讓 AlphaGo 不斷與自己進行對弈。
首先 AlphaGo 會不斷進行大量搜索，然後生成落子建議，之後根據建議落子。後面的每一回合都不斷循環這一流程，而這一流程的重要作用就是產生來自於自我學習的大量數據。
接下來，策略網絡在不使用搜索的情況下進行決策，看能否做出和搜索數變頻洗衣機推薦據一致的決定。在這樣大量的訓練之下，AlphaGo 會不斷提高決策能力，從與自己對弈的棋局中來獲取大量優質的勝局數據，這樣可以為價值網絡打好基礎。
於是同樣的方法來訓練價值網絡的時候，由於之前取得的大量優質數據，價值網絡可以在此基礎之上提取到更好的數據。如此一來，AlphaGo 的能力會變的越來越強。
David Silver 展示出瞭一張 AlphaGo 的評估圖，我們可以從圖上再次看到 AlphaGo 經過訓練之後得到的大幅度提升：
從 AlphaGo 看人工智能的未來
AlphaGo 的升級，不僅是為瞭在圍棋上能夠超越人類，對於整個人類科技來說都是一次重要的升級。不論將來它會被應用在工業還是醫療領域，為人類社會帶來的改變都將會是積極的。
人工智能的發展歷程中，研究者們不斷發現新的技術、分享技術，並讓它服務於人類，越來越多的人從人工智能的發展中獲益。為瞭更多的人能夠感受科技帶來的好處，人工智能的研究有著不可估量的價值。
文章來源：機器之心；滾筒洗衣機評價AI前線；智東西等；
本期編輯：Sven
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