中国航油集团周强:携手共同应对全球经济的深刻转变

记者 郑菁菁 

(图注:AlphaGo使用了Policy Network和Value Network在实战中的MCTS搜索中高效选择搜索子空间。训练过程:通过KGS上的人类棋局(Human expert positions)来学习SL Policy Network和Rollout Network,然后基于SL Policy Network进行机器自我对弈(Self-play Positioning)学习出更优秀的RL Policy Network, 最后通过RL Policy Network学习出Value Network)140万到手5万5

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。宋祖儿被摘假睫毛

性能方面,中兴 MEMO 5S内置了联发科MT6589T四核处理器,主频为,1GB RAM+8GB ROM。 联发科MT6589采用ARM Cortex-A7架构、28纳米工艺,主频范围。同时,它整合了UMTS Release 8/HSPA+/TD-SCDMA多模调制解调器。图形核心是PowerVR SGX544。支持1080p 30fps低功耗视频录制与播放,同时还配有1300万像素的摄像头。郝蕾新恋情疑曝光

请牛人要有长跑的准备。我有个值得分享的经验是,公司想要挖的人,“到点就到”。什么意思呢?未来公司一到两年想要什么样的人,我心中是有数的,我会找IDG帮我引荐人才,但那个人不是马上挖他,现在挖不动。所以我就学习,请他做顾问,花点小钱也行,我会带着团队跟他交流、沟通,请教他。其实我更多是想告诉他,我的公司在变化,告诉他我今天讲的这个故事几个月后就变成真的了。这样他听着也会有感觉,他也很兴奋,最终某一天时机成熟的时候,就愿意加入。前总统之子遇刺

这是电脑首次战胜人类围棋职业9段棋手。赛后李世石表示:“我感到非常吃惊。我没想到会输。一开始我就犯了错,直到最后我也无法扭转。(但)我没想到AlphaGo会以如此完美的方式赢得比赛。”DeepMind创始人德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)表达了“对李世石和他惊人棋艺的崇高敬意”,称这次比赛“非常令人激动”和“非常紧张”。中国女排感动中国

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