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那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。【2】【0】【1】【4】【年】【一】【台】【名】【为】【“】【尤】【金】【”】【的】【电】【脑】【号】【称】【通】【过】【图】【灵】【测】【试】【,】【其】【实】【只】【要】【检】【视】【那】【场】【测】【试】【,】【就】【会】【发】【现】【很】【大】【水】【分】【。】【测】【试】【者】【提】【的】【多】【是】【常】【规】【问】【题】【,】【几】【乎】【没】【有】【调】【动】【人】【类】【复】【杂】【思】【考】【、】【情】【感】【和】【感】【性】【领】【域】【。】【这】【样】【一】【台】【号】【称】【通】【过】【图】【灵】【测】【试】【的】【电】【脑】【,】【它】【的】【“】【聪】【明】【”】【最】【多】【体】【现】【出】【程】【序】【编】【写】【者】【的】【狡】【猾】【。】【在】【“】【自】【由】【意】【志】【”】【方】【面】【,】【还】【没】【有】【任】【何】【突】【破】【。】千禧彩票走势图所以总结来说,做自己擅长的、有经验的事情,找到风口大方向,专注于某一领域做最垂直最尖锐的产品,适当绑定巨头体量的战略合作伙伴。

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