美国美妆市场遭遇逆风周期 欧莱雅称"今年有些艰难"

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2019年09月20日 04:15来源:五分快三胆码
 

  本报北京时间:2019年09月20日 04:15(记者李心萍)记者从快三分布图片-但今年1月底,国际顶尖期刊《自然》报道了谷歌研究者开发的新围棋电脑。这款名为“阿尔法围棋”(AlphaGo)的人工智能,5-0完胜欧洲冠军、职业围棋二段樊麾。谷歌旗下的DeepMind公司随后立即宣布,将邀请韩国著名职业九段棋手李世石在今年3月初与AlphaGO进行五局分先正式比赛。回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。

2016年3月9日,谷歌旗下Deepmind团队研发的围棋机器人AlphaGo与世界围棋冠军职业九段棋手李世石展开举世瞩目的“人机大战”,开始并不被外界看好的AlphaGo不仅取得首胜,更连胜三轮,再次掀起了社会对于人工智能的关注热潮。近些年来”深度学习“技术的进步,打破了上个世纪五十年代所提出的”多层神经网络“训练方法的局限性。在深度学习技术出现之前,当一个神经网络所承担的数据很多时,往往其训练或者说掌握数据所消耗的时间就会特别长,而且在这种情况下程序无法实现收敛,即使收敛但是其推广能力也会比较差。2006年深度学习技术出现以后,很好地解决了多层神经网络的缺陷,能够极大地提高机器人学习的效率,并改进其收敛性和推广能力。


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(责编:冯粒、袁勃)
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