没错，正如标题所言，从收集素材，到设计和编码，再到调试和测试，我使用了三天时间开发了一款国民级游戏，说这款游戏是国民级游戏，而且是老少皆宜的国民级游戏，一点都不为过，为啥这样说呢？因为我开发的这款游戏是——中国象棋！
本文是雷锋网2015年9月份发出的文章，由知社学术圈王鹏编译，原标题《深度学习机器自学国际象棋72小时，媲美国际大师》，文章来源：MIT Technology Review。 谷歌旗下Deep MInd创始人宣布了谷歌在人工智能领域取得重要进展：开发出一款能够在围棋中击败职业选手的程序——AlphaGo，《Nature》杂志也以封面论文的形式， 介绍了AlphaGo击败欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战。在此之前，有专家提到人工智能机器——“长颈鹿”，它可以通过自学从而像人类那样通过评
最近我花了不少功夫在学习象棋，也学习了王天一等高手的棋路，感觉IT人的职业和下棋一样，往好了讲，争主动权争实惠只争朝夕，往坏了讲，一步走错得用多步来弥补，如果错误太大未必能弥补回来。在本文里，就用下棋这种比较轻松的话题来聊聊程序员该如何经营自己的职业。
不仅会下围棋，还自学成才横扫国际象棋和日本将棋的DeepMind AlphaZero，登上了最新一期《科学》杂志封面。
今天，DeepMind的通用棋类算法，也是迄今最强的棋类AI——AlphaZero，经过同行评议，被顶级期刊 Science 以封面论文的形式，正式引入学界和公众的视野。
此前不久，DeepMind 还推出了 AlphaFold，成功地根据基因序列预测出蛋白质的 3D 形状，将人工智能技术应用在了科学研究领域。
在2017年，DeepMind推出了AlphaZero，自己学会了掌握国际象棋，日本将棋和Go，击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应，他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的，高度动态和非传统的游戏风格，与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。
选自 Medium 机器之心编译 参与：路雪、 刘晓坤 近日，Jose Camacho Collados 在 Medium 上发表了一篇题为《Is AlphaZero really a scienti
如果你已经在从事其中一种设计体验工作，你可能会想：“信息架构不是关于创建站点地图、线框图和网站导航菜单的吗？”确实如此——这些是信息架构设计的重要元素。但是信息架构不只是如此。
阅读本文前，请您先点击右上角的蓝色字体“优课屋”，再点击“关注”，这样您就可以继续订阅文章了！
阿尔法元（AlphaZero）诞生一周年之际，《科学（Science）》杂志今天以封面文发布了阿尔法元（AlphaZero）经过同行审议的完整论文，Deepmind创始人兼CEO哈萨比斯亲自执笔了这一论文。
标题有点凶，但内容很干！ 大部分程序员并不会画PPT，也梳理不出架构图。工作的年头虽然多，但却不对自己的知识进行整理汇总，久而久之只能干，不会说。好，那么本文就带着你一起画画图，做个画画的baby！
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 “深蓝”在1997年的一场历史性的人机大战中战胜了人类国际象棋冠军卡斯帕罗夫。 图/Peter Morgan 1996年，许峰雄博士（右，现为微软亚洲研究院高级研究
之前自己编写过一点关于棋类游戏的代码，所以对于这类游戏的大致构成也算是有一些肤浅的认识，前一阵子突然想到应该将这些个零散知识好好总结一番，以算作为自己学习的一点交代。可恨这不总结还好，一总结才发现自己以前自认为通晓的知识原来还是一知半解，更是发现了一堆自己先前遗漏的知识，唉，真可谓学海无涯啊......不过本着学习“八成”原则（这是我前阵子看过的一本书中的观点，感觉还是颇为心有戚戚的，意思大抵是学习过程中不要太过求全求通，慢慢学下去自会变全变通，书名曰《超级学习法》，是本老书了，作者是一名日本的教授，具体姓氏已经不记得了，有兴趣的朋友可以Google看看），自己还是就着多有纰漏的知识储备总结了起来，并且还煞有其事的编写了一些代码，本想借着这篇博文写一写自己总结来的看法，但后来想想与其自己肤浅的在这搬运知识，还不如将自己在学习过程中参考的一些文献介绍给大家，毕竟这原版终归要胜过盗版啊 ：）
金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “跳水皇后”郭晶晶，教孩子们下象棋也是不一般。 你以为是花重金聘请象棋大师，手把手、一对一地进行辅导？ No，No，No~ 就在刚刚，郭晶晶亲自爆料了令人意想不到的“独家秘方”——用AI机器人。 从曝光的画面来看，这个AI机器人大致由三个部分组成： 小小的脑袋，长长的手，棋盘之上稳步走。 而且郭晶晶还在现场介绍说，象棋运动其实很早就是家庭生活中的一部分，但这个AI机器人却带来了不一样的体验： 它是一个全能棋手，可以和家里任何一个人下棋。 它和我们家孩子
2023国际棋联世界冠军赛4月7日开始在哈萨克斯坦阿斯塔纳举办，4月30日晚传来喜讯：中国棋手丁立人经过快棋加赛，最终以总比分9.5：8.5战胜俄罗斯棋手涅波姆尼亚奇，从而成为国际象棋历史上第17位男子个人世界冠军，这也是中国男队获得的第一个男子个人世界冠军。
来源：新浪科技 作者：DeepTech 现代文明和科技已经使得我们的直觉不断退化。绝大多数人都没有意识到直觉的价值甚至没有意识到它的存在。作为复杂计算的基础，直觉是一种很容易被忽视的非常规方法。这种非常规性使得许多研究人员忽视它的潜力。 本文引用地址：http://www.eepw.com.cn/article/201712/373152.htm 我在人工智能领域所做的工作围绕“先进的认知机器将使用直觉作为其智力基础”这一想法。我们人类的思想为一般化的智力提供了充足的证据。人类本质上是直觉机器，而我们
有人认为 AI 已经穷途末路，但一些绝顶聪明的人还在继续求索。 整理｜黄楠、王玥 编辑｜陈彩娴 近日，DeepMind 的创始人 Demis Hassabis 作客 Lex Fridman 的播客节目，谈了许多有趣的观点。 在访谈的一开头，Hassabis 就直言图灵测试已经过时，因为这是数十年提出来的一个基准，且图灵测试是根据人的行动与反应来作判断，这就容易出现类似前段时间谷歌一工程师称 AI 系统已有意识的“闹剧”：研究者与一个语言模型对话，将自己的感知映射在对模型的判断上，有失客观。 从2015年成立
如果将人工智能按照用途进行简单分类的话，人工智能可以划分为决策式AI以及生成式AI两类。所谓决策式AI就是通过学习训练数据的中的条件概率分布情况来进行判断决策，判断样本属于指定目标的概率，比如人脸识别就是典型的决策式AI，终端设备根据摄像头获取到的人脸图像来进行特征信息匹配，和后台系统中的人脸特征库进行对比来判断当前人脸信息是否在系统人脸特征库中或者是否有权限执行操作。而以ChatGPT为代表的生成式AI通过对大量数据的联合概率进行学习，对已有的数据和知识进行归纳总结，同时结合深度学习技术，自动生成新的内容，而新生成的内容可以是文字、图片甚至是视频等多模态内容。本文主要简要介绍深度学习以及大模型基础内容，后续文章中将会继续深入分析这两方面的技术原理。
【新智元导读】柯洁誓死战胜 AlphaGo 的豪言壮语言犹在耳， 20 年前第一个被计算机击败的人类冠军、国际象棋大师卡斯帕罗夫却表示，当年和深蓝相遇，既是他的幸运，也是他的诅咒。而20年后的今天，他丝毫不怀疑，每个职业都终将感受到 AI 带来的压力，否则就意味着人类停止发展，而人类劳动逐渐被人类的发明取代，这本身就是文明的历史。 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！”对于5月23日至27日在中国乌镇与围棋人工智能程序 AlphaGo （阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放
2016年，阿尔法狗与李世石的人机大战，引爆人们对AI的关注。无数棋艺爱好者，在目睹了阿尔法狗战胜李世石之后，无不想与之对弈，亲自感受来自人工智能的神秘力量。
距离IBM深蓝(Deep Blue)超级计算机在国际标准锦标赛规则下首次击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(Gary Kasparov)已经有差不多20年了. 从那时起, 下象棋计算机的能力变得更加强大, 甚至运行在智能手机上的现代象棋引擎都几乎能让最强的人类毫无招架之力.
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
源码下载（实例一）： jsp开发完整的博研图书馆后台管理系统，不使用框架开发的，太完美了 源码下载（实例二）： javaWeb图书馆管理系统源码mysql版本 源码下载（实例三） GitHub – uboger/LibraryManager: JAVA GUI 图书馆管理系统 源码下载（实例四）： java swing开发企业人事管理系统源代码下载
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero，它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋，且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习，在每种游戏中挖掘数千万种走法，迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越，但离真正的人类智能还有很长的路要走。
大数据文摘出品 作者：Caleb 在比赛中让对手受伤，听上去好像是什么下三滥的规则擦边球。 但如果这真的是一次事故呢？ 或者说，如果这是机器人引起的呢？ 上周，在莫斯科举行的莫斯科国际象棋公开赛上，一名7岁的国际象棋棋手就被机器人折断了手指。 可以看到，这位小棋手在棋盘上移动了一个棋子，随后机械手臂抓住了选手的食指，用力捏住手指。 尽管周围的人迅速围上来帮忙，但据了解，这位选手的手指已经被诊断为骨折，现在已经打上了石膏继续比赛。他的父母正在正在联系当地检察官办公室准备提出指控。 莫斯科国际象棋联合会主席
在20世纪的大部分时间里，国际象棋的博弈都是以人工智能为基准的。 约翰·麦卡锡（John McCarthy）在20世纪50年代早期创造了“人工智能”一词，曾经把国际象棋称为“ 人工智能的果蝇 ”。 在20世纪90年代后期，IBM的Deep Blue开始了对世界冠军Garry Kasparov的一系列国际象棋比赛。 1997年，深蓝最终击败卡斯帕罗夫，标志着一台机器首次在比赛中击败世界冠军。 到了二十一世纪初，技术已经提高到几乎所有的游戏环境中机器都在不停地击败国际象棋大师。 📷 自然，AI开发人员转向其他更
大数据文摘作品 作者：姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间，阿尔法狗又进化了，这次不光可以玩围棋，不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗（AlphaGo）和阿尔法狗元（AlphaGo Zero）称霸围棋世界后，当地时间周二晚，DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元（AlphaZero）系统，它可以训练自己在棋盘，将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能，所有这些都在一天之内完成，并且无需其他干预，战绩斐然： 4个小时成为了世
2月24日消息，据外媒报道， 国际象棋大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)也许是历史上最伟大的棋手。在1985年成为世界冠军后的近20年里，他经常采取大胆弃子、疾进反击的策略赢得比赛，几乎成为这项棋牌运动的主宰者。
转自澎湃新闻 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！” 对于5月23日至27日与围棋人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放出豪言。然而，AlphaGo（阿尔法狗）之父却说，“我们发明阿尔法狗，并不是为了赢取围棋比赛。” AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性？阿尔
【新智元导读】AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序，该程序在一天内自学成才，并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU，训练了70万步，并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态，并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色，但它仅关注棋类游戏，而不涉及其他领域，并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破，但仍需进一步研究以解决其局限性。"
20世纪90年代后期，IBM深蓝（Deep Blue）研究了一系列的国际象棋算法，期望于打败当时的世界冠军加里•卡斯帕罗夫（Garry Kasparov）。
机器学习系统通常被认为是不透明的、不可预测的，和人类所接受的训练几乎没有任何共通之处。
哈萨比斯天天见。这位DeepMind创始人、AlphaGo之父，一直是全球赞颂的当世天才，但每天要到凌晨4点，才能睡下。
---- 新智元报道 编辑：好困 桃子 【新智元导读】可能连你都想不到，奥运冠军郭晶晶家的私人象棋教练竟是一个机器人！ 整个京城，只要有它在场，都引来大街小巷的人前来围观。 它能和你对弈，不论小白，还是象棋大师，都会棋逢对手。 什刹海、鼓楼，还有樱桃斜街胡同的大爷们纷纷来战，仅有一位封为「京城棋王」。 这机器人，有点意思！ 于是，按捺不住好奇心的小编，也去找来了一台。 结果还没下几步就突然发现，怎么我的「帅」被吸走了？ 情急之下，小编开启了耍赖模式，一把拔开了机械臂。 在几个回合的纠缠之后…
为了庆祝 5 月 23 日 AlphaGo 中国赛，UAI 推荐一篇有趣且有深度的思考文章。本文译自 Michael Nielsen《why alphago is really such a big deal？》。 围棋程序刻画了人类直觉的元素，这是能够产生深远影响的进步。 1997 年，IBM 的 Deep Blue 系统击败了国际象棋世界冠军，Garry Kasparov。当时，这场胜利被广泛当做是人工智能发展中的里程碑。但是 Deep Blue 的技术仅仅对棋类有用，不可推广。计算机科学并没因此产生革
在以往的比赛中，我们最常听到的一句话就是友谊第一，比赛第二，要有竞技精神，但也要避免受伤。
DeepMind的使命是证明AI不仅可以精通游戏，甚至可以在不知道规则的情况下做到这一点，最新的MuZero就实现了这一目标。
关注风云之声 提升思维层次 解读科学，洞察本质 戳穿忽悠，粉碎谣言 导读 AlphaZero下国际象棋的时候，最革命性的一点是，它没有棋子的概念。无论是人类高手还是过去的顶级AI，再怎么也是以棋子实力评估为基础的，被吃了大子会心疼，在这个基础上再去进行“重视中央”之类的局面评估理论。而AlphaZero却完全对棋子没有概念，只要它认为未来整体局势好，弃子根本不叫事。这次Deepmind新论文应该给出结论了，“MCTS+神经网络”就是先进生产力的代表。 2017年12月6号，Deepmind扔出了一篇论文
人工智能（AI）领域在过去几年取得了巨大的进展，其中神经网络和强化学习技术的发展尤为引人注目。这两者结合在一起，正在为AI赋予一种超能力，使其能够在各种领域实现卓越的表现。本文将深入探讨神经网络和强化学习的关键概念，以及它们如何相互结合，为AI赋予超能力。
今天，中国围棋峰会进行到了第四天，AlphaGo挑战两种未曾体验过的比赛：人机配对赛和1v5的团体赛。 对于全新的比赛形式，棋圣聂卫平与AlphaGo之父哈萨比斯谈了这样的问题：如果让柯洁与AlphaGo搭档，对阵另外一台AlphaGo，究竟哪一方更厉害？参与人机配对赛的古力九段，则在赛前表示：要努力配合好AlphaGo才能有希望。 不幸的是，配对赛战到中局，跟古力合作的AlphaGo不愿再配合他，径直就要投降……但古力被逆转得实在不甘，断然拒绝投降。于是，赢棋无望AlphaGo开始乱走，不到8手棋，古
这两天，DeepMind及谷歌大脑一篇文章被《美国国家科学院院刊》(PNAS)收录，其内容正是以5年前发布的AlphaZero为例，研究神经网络如何获取并理解国际象棋知识。
（a）人的智能是他们理解和学习事物的能力，或者说，智能是思考和理解能力而不是本能做事能力。
现如今，阿兰·图灵、马文·明斯基、约翰·麦卡锡这些来自西方国家的计算机科学和人工智能之父的姓名即便还不是家喻户晓，但至少在相关领域内人尽皆知。但是，很少有人知道苏联的铁幕之下也曾有过人工智能开发活动，尽管有时在这一领域中两种体制之间竞争的激烈程度要低于太空竞赛。本文通过主角 Andrey Leman 及其同事的人生故事，带你回首被世人遗忘的苏联 AI 往事。
谷歌母公司 Alphabet 的人工智能实验室 DeepMind 长期以来一直投资于游戏人工智能系统。实验室的理念是，游戏虽然缺乏明显的商业应用，但却是认知和推理能力的独特相关挑战。这使它们成为 AI 进步的有用基准。
最近，一则消息在程序员圈引起热议：Unix 之父 Ken Thompson 的旧密码被破解了！
本文为joshua317原创文章,转载请注明：转载自joshua317博客 https://www.joshua317.com/article/170
现在机器学习已经变得越来越主流，一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO，我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中，都有“人在环中”的运算。它是这样的： 首先，一个机器学习模型先对数据，或者每一个需要标记的视频、图片和文件，做处理。这个模型也给出了一个置信分数（confidencescore），表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值，它会把数据发送给人类，让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
云直播
