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前陣子在觀望【JETART 捷藝科技】Apple iPad Pro 10.5 超薄立式保護套 SAM100網路上評價滿好，雖然價格讓我有點卻步
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【JETART 捷藝科技】Apple iPad Pro 10.5 超薄立式保護套 SAM100
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不是為瞭輸贏！柯潔 VS AlphaGo 大戰之前，你需要知道的幾大看點
雷鋒網按：AlphaGo 終於又來瞭。5 月 23 日，也就是明天，曾在去年以一己之力將 “人工智能” 浪潮帶到新層次的圍棋人工智能 AlphaGo 就將再次出馬。在這次為期 5 天的活動當中，AlphaGo 將會與世界最頂尖圍棋選手柯潔展開正式對決，同時還會進行耳目一新的 “配對賽” 以及 “團體賽”。
目前雷鋒網瞭解到的具體賽程如下：
? 5 月 23 日，開幕式、柯潔 vs AlphaGo 三番棋第一場；
? 5 月 24 日，人工智能論壇；
? 5 月 25 日，柯潔 vs AlphaGo 三番棋第二場；
? 5 月 26 日，配對賽，團隊賽（相談棋）；
? 5 月 27 日，柯潔 vs AlphaGo 三番棋第三場。
這次比賽核心目的隻有一個——在公開場合驗證 AlphaGo 的實力，看是否已經打造出瞭在圍棋上超越所有人類的 “AI”。
作為國內最重要的科技媒體，雷鋒網也將全程跟蹤此次賽事。但在比賽正式開始前，有幾個問題你可能需要瞭解一下：
1. 這次的 “新 AlphaGo” 跟 “老 AlphaGo” 有什麼不同？
2. 柯潔能否戰勝 “新 AlphaGo”？
3. 比賽相關直播應該如何觀看？
新 AlphaGo：砍斷 “人類束縛”
作為一個從 2014 年發展至今的圍棋人工智能項目，其實 AlphaGo 在發展歷程中使用過多個名字，比如最早期亦城圍棋上的 “DeepMind”，又或者是之前在野狐平臺上的 “Master”。那麼這次的 “新 AlphaGo” 是否也隻是一個新名字？
答案必然是否定的，之前起新名字很可能有保密、個人喜好等原因，但這次新添加的 “新” 字隻為瞭突出一點——這是 “機器自學” 為主的一版 AlphaGo。
這一點判斷的線索，來自於今年初，Master 在網絡上一口氣橫掃 60 名人類棋手的時候。當時 Master 第二次戰勝柯潔之後，棋聖聶衛平曾表示:
Master 改變瞭我們傳統的厚薄理念，顛覆瞭多年的定式。圍棋遠不像我們想象的那麼簡單，還有巨大的空間等著我們人類去挖掘，阿法狗也好，Master 也罷，都是‘圍棋上帝’派來給人類引路的。
著名棋手古力在成為 Master 的第 60 個手下敗將，之後，也在微博發表瞭自己的感受：
作為第 60 個勇士，犧牲瞭。。。經過這幾天的對局，我深深的感受到圍棋的神秘，似乎 Master 給我們打開一道圍棋的神秘之門，不論勝負，人類與人工智能共同探索圍棋世界的大幕即將拉開，新一次的圍棋革命正在進行著。。。
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這種表現，與將近一年前的 “老 AlphaGo” 可謂天差地別。想要達成這樣的成績隻有一種可能——DeepMind 尋找到瞭一種機制來擺脫圍棋中的 “人類束縛”。
迷之改進：一舉讓 AlphaGo 成為人類老師
作為一個極其特殊的棋類和任務，圍棋擁有數量極其龐大的可能性，總的局面數量達到 10^172，而可觀測宇宙范圍內的原子數量不過 10^80。這也意味著窮舉絕對不是一條明智的路線。
最終 DeepMind 給出瞭一套能夠 “模擬” 出人類頂尖高手的方案：深度學習 + 蒙特卡洛搜索樹 + 自我進化。
這一套架構在 DeepMind 發佈在《自然》雜志中的論文中已經有詳細敘述，
（https://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html）
如果你對其中的細節感興趣，推薦閱讀國內人工智能創業公司彩雲 AI 創始人、CEO 袁行遠在知乎上的相應回答。
（https://www.zhihu.com/question/41176911/answer/90118097）
深度學習用以分析人類棋盤，蒙特卡洛搜索樹用來減輕工作量，自我進化用來提升能力。但有限的運算能力還是給 DeepMind 出瞭一個不小的難題，後者最終想出瞭一個辦法：隻對學習到的人類棋招進行蒙特卡洛搜索樹運算，這恰如人類棋手依賴定式。
定式，又名定石，指的是人類下圍棋長久積累下來的一種經驗，對弈雙方在特定情況下會遵循固定下法。著名棋手吳清源則將簡單描述為 “在角部彼我棋子接觸時最合理的走法”。
這些定式被記載在各式各樣的棋譜當中，成為新手入門必看的書籍。
雖然定式是某種意義上是最合理的走法，但它卻是理想化條件下的產物，想要完整復現定式，意味著雙方都必須抱有同樣的理想化思路。而歷史上並不缺乏不遵守定式，或者用新定式打敗對方的事例。
問題來瞭，為什麼千變萬化的圍棋會出現定式？而且死守定式會輸，不學習定式也會輸。答案隻有一個——人類需要定式來減少圍棋上面的變化，這樣進入中盤之後人類才能利用自身能力掌握棋局走向。
湊巧的是，這回我們遇到的是運算能力遠超人類的計算機，讓掌握更多乃至全部圍棋奧秘擁有瞭一絲可能。
但究竟新 AlphaGo 怎麼樣擺脫 “人類束縛”？參考之前 “老 AlphaGo” 的工作方式，排除運算過程中所有人類元素可能是最徹底的方法。但這樣一來就必須找到另外一種減輕運算壓力的策略。目前來看，這個秘密也隻能等 DeepMind 方面稍後公開瞭。
人類敗局已定？
盡管去年人類代表是韓國選手，但明眼人都可以看出當下和去年圍棋人機比賽的熱度差別。這從另外一個側面也反映出瞭絕大部分觀眾的看法：這次人類要輸。而去年 3 月李世乭 1:3 扳回一局時，柯潔還曾在直播中表示：
我們必須承認谷歌就是瞭不起， AlphaGo 確實是超一流的水平，但是也沒有到不可戰勝的地步。
而在上個月的發佈會上，柯潔卻顯得尤為謙遜：
有點小緊張，但我不會輕易言敗，在阿爾法圍棋出現之前，我以為計算力是 AI 的優勢，後來讓我震驚的是他的大局觀，AI 的宏觀思維讓我很佩服。AlphaGo 圍棋讓我們重新思考，這麼下是不是錯的，會給我們很多啟發，輸的痛苦是外界無法想象的，我會不惜一切去追求勝利。
“輕易言敗” 這樣的措辭與其在央視節目上的慷概激昂形成瞭強烈對比。客觀公正地說，柯潔的勝算很小，三番棋中哪怕有一盤能夠獲勝都是成功。
而另外兩場比賽（配對賽、團隊賽）同樣值得認真關註，這兩場比賽中，人類棋手將首先與 AlphaGo 配對比賽、然後再 “群毆”AlphaGo。這不僅體現瞭 DeepMind 的自信，同時也再次突出本次本次圍棋峰會的主題：
頂尖棋手以賭局開創性的方式為世人帶來精彩絕倫的棋藝展示，挑戰人類智慧的極限。同時 AlphaGo 與世界最優秀的棋手相互啟發，共同探索圍棋背後的深遠奧秘。
換句話說，別再糾結人類和機器誰輸誰贏瞭，趕緊認真感受科技帶來的巨大改變、預見未來吧！
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| 殼類型 |
|
|---|---|
| 保貼類型 |
|
| 皮套類型 |
|
| iPro 型號 |
|
| 配件種類 |
|
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