2016年3月28日 星期一

德國一流大學教你數學家的22個思考工具【思考法】

22個數學思考工具:

  1. 類比原則
  我們能將這個問題回推到另一個已知答案的類似問題嗎?
 
  2. 富比尼原理
  我們可否算出某些東西的數目,但卻是用完全不同的方法去算出來?

传统媒体是否真的将死?【媒體】

儀式感這說法,不錯。

香港艺术周,怎么逛?【藝術】

2016年03月25日 07:30 AM

香港艺术周,怎么逛?

2016年3月27日 星期日

他靠台灣五○ 12年滾出獲利2.5倍【投資】

他靠台灣五○ 12年滾出獲利2.5倍
「人生不要花時間在理財上!」如果這句話出自理財作家之口,大概會被認為「不知葫蘆裡賣什麼藥」。帶有點「文青」氣息的暢銷書作家施昇輝,話講得直白:「你不要問我全球經濟、各國股市,或個股怎麼看;這些東西我都不懂、也不會,我的理財方法很簡單,就是買「台灣五○」(○○五○)。人生有太多值得追求的事,不要把時間浪費在這上面。」

殺1名無辜之人,可以拯救300人,你願意犯下罪行嗎?【法律】

作者:德國律師作家 費迪南.馮.席拉赫

德國基本法第一條:人之尊嚴不可侵犯。
但此言並不為真,因為人之尊嚴常受侵犯。

用一條命換三條命,多數人或許會覺得不妥。然而,若用一條命換三百條命呢?

全球最多人閱讀其作品的德國律師作家,《罪行》作者馮‧席拉赫在短篇散文集《可侵犯的尊嚴》,對人類的罪行、尊嚴、正義提出超越時代的思辨與詰問。

2016年3月21日 星期一

仁者與智者【儒家】

“惟仁者为能以大事小,惟智者为能以小事大。以大事小者,乐天者也;以小事大者,畏天者也。乐天者保天下,畏天者保其国。”(《孟子·梁惠王下》)

2016年3月16日 星期三

在厄瓜多尔打开人生大门【自我成長】

2016年03月17日 07:29 AM

在厄瓜多尔打开人生大门


如何更好地预测?【預測】

2016年03月17日 07:29 AM

如何更好地预测?


AlphaGo背后的人脑【天才】

2016年03月15日 07:03 AM

AlphaGo背后的人脑


不玩命工作还能干啥?【臥底經濟學家】

2016年03月14日 07:08 AM

不玩命工作还能干啥?


(尹相志)淺談Alpha Go所涉及的深度學習技術【人工智能】

介紹AlphaGo的技術原理,以及背後涉及到的類神經網路以及深度學習技術。

註:感謝有DeepMind的朋友指出我在中文用字上的不夠精確,所以在此調整。我之前文章提到的「全局」指的是跨時間點的整場賽局,很容易被誤認為是某個特定時點整個棋盤的棋局,所以後面全部都修改為「整體棋局」。此外,關於整體棋局評估,除了透過離線數據學習的評價網路之外,還可以透過根據目前狀態實時計算的不同策略評價差異(這項技術稱之為Rollouts),它透過將計算結果進行快取,也能做到局部考量整體棋局的效果。在此感謝DeepMind朋友的斧正。
點部落格改版一段時間,我也荒廢了沒寫部落格好久,一直在想一個機會再重新拾筆,在人類連輸AlphaGo三局後的今天,我想正好是一個好時機,也讓大家對於AlphaGo所涉及的深度學習技術能夠有更多的理解(而不是想像復仇者聯盟中奧創將到來的恐慌)。在說明Alpha Go的深度學習技術之前,我先用幾個簡單的事實總結來釐清大家最常誤解的問題:
  • AlphaGo這次使用的技術本質上與深藍截然不同,不再是使用暴力解題法來贏過人類
  • 沒錯,AlphaGo是透過深度學習能夠掌握更抽象的概念,但是電腦還是沒有自我意識與思考
  • AlphaGo並沒有理解圍棋的美學與策略,他只不過是找出了2個美麗且強大的函數來決定他的落子
  • 就算是AlphaGo,在定義上,仍舊是屬於弱人工智慧

alphago原理_2【人工智能】

这些天都在没日没夜地关注一个话题,谷歌人工智能程序AlphaGo(国内网友亲切地称为“阿尔法狗”)以5:0击败欧洲职业围棋冠军樊麾二段,并在和世界冠军的比赛中2:0领先。

什么!!

19年前计算机击败国际象棋冠军卡斯帕罗夫的情景还历历在目,现在计算机又要来攻克围棋了吗!?

虚竹在天龙八部里自填一子,无意中以“自杀”破解“珍笼”棋局,逍遥子方才亲传掌门之位。难道以后“阿尔法狗”要出任逍遥派掌门了?

1933年,东渡日本19岁的吴清源迎战当时的日本棋坛霸主、已经60岁的本因坊秀哉,开局三招即是日本人从未见过的三三、星、天元布阵,快速进击逼得对方连连暂停“打卦”和弟子商量应对之策。随后以“新布局”开创棋坛新纪元。难道阿尔法狗会再造一个“新新布局”?

作为一个关心人工智能和人类命运的理科生,近些天刷了好些报道,记者们说“阿尔法狗是个‘价值神经网络’和‘策略神经网’络综合蒙特卡洛搜索树的程序”,但我觉得光知道这些概念是不够的。我想看看“阿尔法狗”的庐山真面目。

(aphago vs 李世石)赛后感言【人工智能】

赛后感言
AlphaGo的比赛以4:1的比分结束了,说几句吧。
大家可能一直有误解, 计算机解决问题靠暴力,而人则靠智能。其实在面对指数级别的解题空间时,机器的暴力搜索所能覆盖的范围,不过是沧海一粟。我现在越来越觉得,连接主义和符号主义的合并,强直觉加上适当搜索才是解决问题较好的方案。人工智能迄今为止的历程,就是人类认识到这个宏大空间并且往这个方向靠拢的过程。从一开始的规则驱动的暴力搜索,到特征驱动的线性模型,再到数据驱动的深度学习,越来越强的模式识别能力让“直觉”两字从神秘莫测,变成了通过大量样本能学到的模型。机器因为有了更强的直觉,才能在图像识别和围棋上打败人类,毕竟围棋太难了,每一步都需要高效的剪枝才行。我在赛前说DCNN+MCTS这样的框架大局观非常强,正是这个原因,不知不觉棋筋就连着了,不知不觉棋就非常厚了,怎么也断不了。因为MCTS是全盘估计分数的,DCNN又长于大局观。

第四局AlphaGo败招的分析【人工智能】

第四局AlphaGo败招的分析
第四局李世石的78手L11挖被大家誉为“神之一手”,在DarkForest的策略网络输出里排第31位,而J11靠排第10位。因此我觉得可能是AlphaGo没有算到这一步。如果对方下了一手机器没算到的棋,则蒙特卡罗(MCTS)搜索树会清空,然后重新开始搜索,不应该会太快做出结论。李喆六段告诉我K10这一手是秒下,那有可能是时间管理子系统在搜索树清空时有程序上的漏洞,因此过早地将搜索结果返回了。MCTS在一开始搜索的时候,因为模拟次数不够多,每步的胜率方差非常大,所以返回一个不够好的着法如K10是很正常的(在DarkForest里面这着排在前四)。这个比较容易修正。

2016年3月15日 星期二

人工智慧有多恐怖?聽聽「天才」Demis Hassabis 怎麼說!【人工智能】

人工智慧有多恐怖?聽聽「天才」Demis Hassabis 怎麼說!

現年 39 歲的 Hassabis 除了是一位國際象棋大師以外,還是一名電子遊戲設計師。由他一手創立的人工智慧企業「DeepMind」在 2014 年被 Google 以 6.25 億美元的價格收購。 Demis Hassabis 的父母都是新移民,他曾就讀於 Finchley 的綜合學校,後來分別在劍橋大學(Cambridge University)和倫敦大學學院(University College London)取得了計算機科學和認知神經學專業學位。同事紛紛表示 Hassabis 是一位很有遠見的管理者,他認為自己成功找到了一種能讓科學研究更具效率的方式,而且堅信自己是「 21 世紀阿波羅計劃」(Apollo)的領導者。 Hassabis的長相非常平凡,倘若在大街碰到你絕對不會再多看他一眼。但「互聯網之父」Tim Berners-Lee)卻堅信 Hassabis 是這顆星球上最聰明的人之一。

我為什麼支持 AlphaGo:近距離觀察「AlphaGo背後推手」黃士傑【人工智能】

我為什麼支持 AlphaGo:近距離觀察「AlphaGo背後推手」黃士傑

編注:作者張曉茵是人機大戰中,代 AlphaGo 擺棋之黃士傑(Aja Huang)的學妹,同時也是台灣業餘五段、圍棋專欄作家。黃士傑是台灣師範大學資工博士,並且是開發 AlphaGo 的團隊核心人物之一。本文為她一路以來近距離觀察黃士傑 Aja Huang 為圍棋人工智慧所作出的努力。INSIDE 經張曉茵授權轉載

2016年3月13日 星期日

李世石之殇【圍棋】

李世石之殇

2016年03月12日 21:05 新浪科技 微博

文/赵鑫鑫 转自:鑫棋道
  昨天看到了这篇文章--“这两盘棋,没人会比李世石做得更好,”再回顾赛前的情景,以及前两盘的过程,忽然觉得心痛不已。
  同样身为职业棋手,同样参加过人机大战,同样有一个女儿,同样的80后,忽然发现与李世石这么多共同点。作为职业棋手来说,输棋是最痛苦的事情,没有之一。可这次是怎样的输棋?
  面对的是一个不会和你复盘的对手,面对的是一堵墙,你根本不知道墙背后是什么。面对的是亿万观众。而他背负的是棋手的荣誉,人类的尊严,以及国家的荣耀。。。李世石承受了多大的压力,我连想都不敢想。
  仔细看完这篇文章,写得真好,出自内行人的理性论证,证明李世石已经表现的足够好,尝试了他所能想到的最好策略,失利仅仅是因为那个另一个世界的怪物过于强大。可是,我们居然会听到对于李世石的怀疑和谴责,什么秘密协定,放水等等言论,听来甚是刺耳及无知。而更加要命的是那些直截了当的谴责,当今围棋第一人自然有资格对棋艺品头论足,但无论是面对一个职业棋手,或是前辈,还是曾经的王者、异国的对手,发表这样蔑视的言论,都有失风范。
  即使率真的个性吸引了无数眼球,那又如何。
  对于这样的表达方式,我极其厌恶。
  “弱小和无知不是生存的障碍,傲慢才是”。
  是的,李世石表现的足够好了,好到令人动容。他是真正的斗士,却是如此孤独。从一开始的信心满满,到溃败,到走向绝望,这是人性最难以接受的境遇。恐惧是什么?最让人恐惧的不是现实,而是未知的强大。这两盘alphago带给人类围棋的颠覆,并不可怕,最大的恐惧在于,我们依然不知道,它到底有多强大,它还会下出什么匪夷所思的棋。可是直面这样的恐惧,唯有李世石一人。
  第三盘开始,我看到李世石的神情,已经没有那么自然,从中可以很明显的感受到,这两盘失利对他的影响。从比赛的角度,已然到达赛点,不知道他此时的心态是想要扳回比赛,还是仅仅想要获取一胜?可是无论如何,当他正襟坐在那里,依然在战斗,就理应获得更多的尊重。
  李世石,会是我最敬仰的围棋手。

李喆:这两盘棋 没人会比李世石做得更好!【人工智能】

李喆:这两盘棋 没人会比李世石做得更好!

李喆,围棋职业六段棋手,龙星战冠军,AlphaGo与李世石九段比赛,新浪直播解说嘉宾。
引言  
  我不知道这篇文章要怎么开头。
  没有言语能够形容我现在的心情。
  19年前,围棋入门课,用十个棋子在中腹摆出两眼活棋。
  4年前,挥别围棋赛场,进了大学。
  怎么也想不到,在今天,竟然会为了一张棋谱,我哭了。
  哭得很开心。
  我不知道这世界上还有几人与我此时有同样的感受。或许有,绝不会多。
  我不奢求读到此文的人都能理解我在说什么。
  但是,我要把我看到的记下来。
  不是纪念,而是感激。
  我发现,在情绪中,我只能记录下我的情绪,却无法写出这情绪的由来。虽然我自认为清楚地知道它的由来。
  写一篇抒情的文章很容易,但没有什么太大的价值。我看到的东西,这似乎应该用“美”来表示的这种东西,难以抽象成语言将它描绘。于是,我只好等到情绪消退,从理性出发,试着把因果呈现。
  这样,会有更多人享受到这种美吗?
  我不知道。
  或许可以试试。
  深夜。终于可以动笔。

2016年3月11日 星期五

AlphaGo的原理【人工智能】

著作权归作者所有。
商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。
作者:田渊栋
链接:http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20607684
来源:知乎

最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章,写一些分析给大家分享。
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成:
1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。
2. 快速走子(Fast rollout),目标和1一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比1快1000倍。
3. 估值网络(Value Network),给定当前局面,估计是白胜还是黑胜。
4. 蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS),把以上这三个部分连起来,形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。DarkForest较AlphaGo而言,在训练时加强了1,而少了2和3,然后以开源软件Pachi的缺省策略 (default policy)部分替代了2的功能。以下介绍下各部分。

2016年3月9日 星期三

李喆剖析:李世石的策略与AlphaGo的弱点【人工智能】

李喆剖析:李世石的策略与AlphaGo的弱点

喆理围棋 李喆
  这必将是载入史册的一天。
  人机围棋巅峰大战第一局,人类输了。
  赛前的预测,棋界绝大多数认为李世石必胜,科技界则大约是两派各半。
  认为李世石必胜的一方并非全都是出于傲慢无知,更多人不能相信的只是——这么快。科技界也有很多人了解算法之后认为AlphaGo还不足以战胜人类
  从去年10月的五盘棋谱,到谷歌公开的论文,人们认为围棋AI仍然存在弱点,存在不能在这么短的时间内解决的问题,而这些问题将会导致AI在巅峰对决中失利。
  然而,
  李世石输了。

信息科技能否颠覆金融业?【金融】

2016年03月10日 07:16 AM

信息科技能否颠覆金融业?


AlphaGo首战胜李世石【人工智能】

北京时间3月9日下午15点34分,谷歌公司研发的人工智能围棋软件AlphaGo与韩国世界冠军李世石九段的在韩国首尔结束了首场比赛,AlphaGo获胜,李世石投子认输。
看完整场比赛后,九段棋手江铸久对凤凰网说,人工智能一定会战胜人类,只是看什么时候开始。对首场比赛李世石的落败,“这几年谷歌显然下了很大功夫,我的判断是,电脑赢一局就算赢。即便如此,我也没有想到第一盘就会赢。我以为会出现在第五盘,因为电脑有一个学习的过程。”
“这场比赛李世石的失误有些奇怪,本来一开始下得挺好。”江铸久说。
一个多月前,谷歌人工智能团队DeepMind在顶尖学术杂志《自然》上发表重磅论文,宣布AlphaGo以5:0的胜绩击败欧洲围棋冠军、职业二段樊麾。

2016年3月8日 星期二

李开复:AlphaGo 若打败了世界冠军,意味着什么?【人工智能】


李开复:AlphaGo 若打败了世界冠军,意味着什么?

创新工场 • 
李开复:AlphaGo 若打败了世界冠军,意味着什么?


创新工场董事长李开复在知乎就 AlphaGo 与李世石的人机大战发表了自己看法,他认为四个月前的 AlphaGo 击败李世石基本不可能,不过这四个月AlphaGo 进步很多,比赛应该很精彩。但是,无论这次结果如何,机器 1-2年 之内必然完胜人类。完胜人类之后呢?可以做个通用的大脑吗?意味着机器可以思考了吗?还有什么问题是机器无法超越人类的?
以下为李开复就 “AlphaGo 能战胜李世石吗?” 在知乎的回答原文:
先直接回答这个问题,下面再分析 AlphaGo 和人工智能的未来。我认为 AlphaGo 这次的比赛打败李世石比较悬,但是 1-2年 之内必然完胜人类。

互联网终结,人机智能崛起【人工智能】

2016年03月09日 06:52 AM

互联网终结,人机智能崛起


2016年3月7日 星期一

“全美最可恨的人”【商業模式】

2016年02月06日 07:23 AM

“全美最可恨的人”


准备迎接第二个“特别世纪”【科技產業】

2016年03月07日 07:25 AM

准备迎接第二个“特别世纪”


3分鐘解讀前瞻軌道建設研究報告(超商)【數據分析】

多數人都有逛過百貨公司的經驗. 百貨公司就是很典型的分層架構: 越接近大門入口, 櫃位的坪效越高; 越往樓上走, 租金越低人潮越少營業額越降. 為什麼百貨公司要這樣 開呢? 因為按照營收能力順序排列的話, 創造的利潤最大; 反過來把利潤最高的化妝品 擺在頂樓, 湯姆熊放一樓入口,...