是人類對(duì)圍棋的了解實(shí)在太過膚淺嗎？現(xiàn)在看來，秀行先生的“棋道為百，我所知不過為七”真不是自謙之語(yǔ)啊。從AlpahaGo到Master，人工智能完全打破了人類棋手的神秘，Master砍瓜切菜一般讓人類高手們絞盡腦汁仍無計(jì)可施，自己則每手棋都只用7、8秒時(shí)間，這其中肯定還包括了“人工肉臂”點(diǎn)鼠標(biāo)落子的時(shí)間。難以想象，如果給了人工智能更充裕的時(shí)間進(jìn)行判斷和選擇，TA究竟能將人類欺凌到什么地步。有人為之興奮，更多的人感到茫然。
深藍(lán)和AlphaGo詮釋出兩個(gè)系統(tǒng)的本質(zhì)區(qū)別：深藍(lán)：1997年擊敗了世界象棋卡斯帕羅夫，但是在1996年深藍(lán)曾經(jīng)敗給了卡斯帕羅夫，是隨后IBM工程師對(duì)系統(tǒng)進(jìn)行優(yōu)化的結(jié)果。分析深藍(lán)的結(jié)構(gòu)，其系統(tǒng)是專門為象棋設(shè)計(jì)，包括1）走棋模塊：負(fù)責(zé)生成可能的走法；2）評(píng)估模塊：對(duì)盤面上所有棋子當(dāng)前所處的位置計(jì)分；3）搜索控制器：能快速削減搜索的規(guī)模。深藍(lán)的象棋算法需要專業(yè)象棋人員設(shè)計(jì)（引入象棋大師JoelBenjamin做咨詢），同時(shí)找了更多象棋做陪練，并不斷人工優(yōu)化系統(tǒng)和算法，是個(gè)迭代的過程。80年代末，廉價(jià)且普遍可獲得的微芯片的出現(xiàn)顛覆了五角大樓控制技術(shù)進(jìn)步的能力?，F(xiàn)如今的新技術(shù)越來越多地出自消費(fèi)類電子企業(yè)，而非軍方和先進(jìn)的企業(yè)實(shí)驗(yàn)室的擴(kuò)散效應(yīng)。簡(jiǎn)而言之，一些公司既生產(chǎn)速度快的計(jì)算機(jī)，也生產(chǎn)放在圣誕樹下面的產(chǎn)品。隨著消費(fèi)類電子產(chǎn)品制造轉(zhuǎn)移至亞洲，的公司和的實(shí)驗(yàn)室都對(duì)人工智能大舉投資。上月，當(dāng)微軟的人工智能專家陸奇離開微軟，出任百度首席運(yùn)營(yíng)官時(shí)，再次突顯了在這方面的進(jìn)步。
風(fēng)冷卻器在液壓系統(tǒng)中的應(yīng)用
