阿法狗屡建奇功后，“大狗”他爹却要被谷歌卖掉？！--百度百家
阿法狗屡建奇功后，“大狗”他爹却要被谷歌卖掉？！
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3月上旬结束的围棋人机大战，刚让世界领教到谷歌机器人的力量。阿法狗屡建奇功的同时，曾经造出过逆天机器人“大狗”的波士顿动力却要被谷歌卖掉了。同样是狗，差距怎么这么大？
昔日的网红机器人，如今要被谷歌爸爸抛售
还记得能开门、能爬坡、还会乖乖搬砖的机器人Atlas吗？他曾一度是各大社交平台的宠儿，也被看作是谷歌对机器人领域所展示出的野心。
然而，制造出Atlas的波士顿动力公司，被谷歌收购才不到三年，就已然被摆上了出售的货架。
据Bloomberg获得的内部消息，谷歌管理层表示，他们正在为规模庞大的研发项目调整投资规模。为波士顿动力寻求商业化出路，让他们感到十分头疼。
判断出未来几年波士顿动力都难以生产出一款可以市场化的产品，谷歌选择将其出售。
看来，即使有情怀如谷歌爸爸，也不得不考虑研发的产品好不好卖。在“钱途”这件事的考量上，一样杀伐果断毫不留情。
前情回顾：波士顿动力与谷歌的前世今生
在被谷歌看上之前，波士顿动力一直与美国国防部高级研究计划局（DARPA）有密切的合作关系。
这家公司曾经研发出一系列用作军事用途的机器人，比如为美军设计了一款用于战地运输的“大狗（Big Dog）”机器人，后来因为被美军嫌弃太吵而转入技术储备。
后来，他们家又出了一位机器人小狗Spot，虽然比大狗安静，但负重能力又不行，美军看完后依然给出了“然并卵”的评价，于是小狗也没能上战场。
还有个Atlas的原型，名叫“Petman”，它真正的作用是，接受化学防护服测试，它可以模拟士兵在各种极端压力下可能做出的动作，并以此测试防护服的耐用性。
正是因这一款机器人，波士顿动力被谷歌盯上，才有了后来的Atlas。
关于波士顿动力和谷歌之间的爱很情仇，还有一些不得不说的事儿。
两家公司能达成收购，得益于前Android部门负责人安迪o鲁宾(Andy Rubin)的推动。
但鲁宾在2014年离开了公司，打那之后，谷歌的机器人项目就因为内斗和公司高层变动而遭遇重创。
不过波士顿动力依旧抢手，根据彭博社的消息，丰田人工智能研究子公司Toyota Research Institute和电商巨头亚马逊都已经对波士顿动力表现出了浓厚兴趣。
DT君想到，亚马逊自家生产机器人，几乎都部署在仓储中心进行搬运工作……好吧……大概亚马逊是看中了Atlas会搬砖吧。
谷歌有一个团的机器人，卖掉一两只也不心疼
萌萌惹人爱的Atlas，绝不是谷歌机器人的全部。
事实上，谷歌早就在机器人领域有所布局。秉承“多条腿走路”的理念，谷歌在2013年集中买下包括波士顿动力在内的8家机器人公司。
这8家公司各有侧重，花样百出：有出会爬梯子机器人的日本SCHAFT公司、为奥斯卡获奖电影《地心引力》提供机器人摄像的Bot&Dolly公司、人形机器人制造商Meka实验室、家用机械手臂制造商红木机器人公司等等……
目前看来，阿尔法狗还在持续立功；Atlas不见市场前景，已经遭遇出售。DT君突然很担心其他几只机器人的前途啊……失业潮不止影响到人类，机器人们也不好过，大家还是努力搬砖吧。
本文资料来源：中国机器人网、腾讯科技、波士顿动力官网、Bloomberg
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“阿法狗”的胜利说到底也是人类的胜利 07:17:59
醉心纹枰的金庸对于围棋最精彩的描写，当数《天龙八部》中弈棋万劫谷和珍珑棋局了。金庸自评：“这个珍珑变幻百端，因人而施，爱财者因贪失误，易怒者由愤坏事。”段誉之败，败在爱心太重，不肯弃子；慕容复之失，则失于太过执着，各为名利所陷。如果换成水米不进的“阿法狗”，不知道比之虚竹又会是孰强孰弱？
昨天，不管你跨不跨界，都难免被“人类失守最后的智慧阵地”这一话题刷屏。也难怪，自从人脑被电脑逼到一个尴尬的死角后，围棋这颗人类智力运动“皇冠上的明珠”就成了人类智慧的最后阵地。被现役世界围棋第一人柯洁戏称为“阿法狗（AlphaGo）”的谷歌超级电脑，用并不完美的表现，颠覆了围棋世界的认知，就像令狐冲在思过崖的山洞中看到五岳剑派的剑招皆被人破解一样，万念俱灰。
对于围棋界而言，阿法狗的恐怖之处在于，直到现在，你也不知道它的极限究竟在哪里。就像独孤九剑，见招拆招，深不可测。坊间的说法是，“阿法狗”已经进化到可以让职业初段3子的程度，犹如令狐冲一剑刺瞎八大高手，这在职业棋手看来近乎天方夜谭的说法，如今似乎只是时间问题。
“阿法狗”成功的密码是什么？39岁的“阿法狗”创始人哈萨比斯在不久前接受媒体采访时给出了一个比较通俗的解释。相比以往的人工智能，“阿法狗”构建的是首个“通用人工智能”，一种基于人脑的学习系统，能够像生物系统一样进行灵活、自适应的算法，仅使用原始数据就能从头开始掌握任何任务。在哈萨比斯看来，未来超级智能机器将与人类专家合作解决诸如癌症、气候变迁、能源、基因组学等问题。
对于“阿法狗”战胜李世石，外界的看法不一而足。但比较统一的观点是，“阿法狗”证明了人类能学会的，计算机也可以做到，而且能学得更好更有效。那么，当未来，人类的所有技能与经验全部由计算机所取代，包括编程，计算机就可以自我发展，人类的各种劳动将得到彻底的解放，享受科技带给我们的便利，难道不是我们发展科技的初衷吗？
电影《终结者》里，邪恶电脑“天网”在拥有独立意识后，视全人类为威胁，发动了审判日，开始清剿创造它的人类。但电影毕竟只是电影。围棋不会因为电脑的胜利而万马齐喑。就像卡斯帕罗夫败给了“深蓝”，但这并没有影响国际象棋在之后20年的百花齐放。
对于在中国有着超过2500年历史的围棋，昨天的失败，更像是一次对美好初恋的告别。汉朝班固在《弈旨》中就这样写道:“上有天地之象，次有帝王之治，中有五霸之权，下有战国之事，览其得失，古今略备。”被视为对围棋精髓的最好诠释。围棋看的是方圆，炼的是人心。手谈的乐趣，并非人机对战所能比拟。正如哈萨比斯的愿景：无论“阿法狗”最终是否能战胜李世石，都不会削减围棋的魅力，反而还能将人类围棋的技艺水平提升到一个全新的高度。
来源：青年时报&&&&作者：观察员 陆逸超&&&&编辑：李如&&&&
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当你开黑时，遇到一只“阿法狗”
导读由Google旗下Deepmind团队研发出来的超级人工智能程序AlphaGo（谐音阿法狗）最近是大火了起来，因为它在3月9日和3月10日连续战胜了世界公认最强的围棋职业选手李世石，让人类对计算机的“思考能力”刮目相看。那我们就趁着这个热点话题的东风，无责任猜测一下，如果阿法狗玩的不是围棋，而是竞技游戏的话，那它到底有多厉害？在猜想之前，我们先简单介绍下阿法狗的基本背景：它是一款耗费大量人力物力，凝聚了人类智慧结晶的尖端产物，虽然以“战胜最强的人类围棋手”为目标，但其最终目的还是希望利用围棋这个复杂的数据模型，来检验阿法狗这个“深度学习”的科技成果，从而在未来应用到医疗等需要精密分析和思考的领域。至于称霸围棋界，并不是设计者的初衷。 而最近AlphaGo之父在采访中透露出下一步挑战的项目将会是星际之后，“阿法狗”同样也席卷了星际圈。昨日，曾经被称为“星际第一人”的教主Flash公开表示若真与这样的AI对战，自己也可以取得胜利。虽然对战并未发生，但今天我们不妨来猜想一下它在游戏中的表现，也是一件有趣的事情。下面笔者就挑选一些具有代表性的竞技游戏来谈谈吧！对此，网友是这样看的：四年电脑可以零反应丢技能，这点再牛的玩家也比不了，隐约记得刚玩LOL草里阴电脑，结果反手被电脑秒了...技能半秒全丢完阿法狗玩LOL必败，刚玩五分钟就被检测出是挂，立马封3650天！屉新热榜胡汉E三又回来啦要做到电脑无法知道战争迷雾里的动向，没有不明经济来源，moba游戏要碾压经济的。电脑最多0失误补兵，gank之类的是难以计算的。那么网友又是怎么说的呢：猴哥...电子游戏竞技彻底GG，只剩下《炉石传说》可以与之抗衡！如果AI连发牌员都征服了的话，游戏竞技就彻底沦陷了！卡牌类肯定是电脑厉害，电脑背牌池、算概率，比人脑强多了aceyyyyywasdr123如果玩电子游戏必须要智能电脑用鼠标键盘才公平，给它设计电子手，来打拳皇，让它用摇杆我看看。又有网友如是说：Shayuto魔兽争霸还要玩好几把才能打赢电脑呢！那个电脑没有学习能力，所以你赢他一把，就可以用同样的方式继续赢。但是啊尔法狗是圣斗士星矢，同样招数对他不能使用2次。猪和哨声Vip肯定限apm，星际争霸可以说最靠操作游戏之一，电脑前期无脑萎缩侦查防守，到后期不限apm肯定完爆，星际争霸一般顶级选手每分钟有效操作一般过不了400，应该会用差不多的操作上限来打。长按识别二维码关注我们在下方留下评论 有机会获得精美奖品~↓↓↓&热门推荐：
　　商业周刊中文版授权转载
　　编译：梁悦
　　摘自：商业周刊中文版（微信号：businessweek）
　　原文链接：Shane Moon的Slideshare主页
　　大数据文摘后台，回复“人工智能”，一并下载本文全版PPT（54页）及其他
　　最绚烂的火花，永远产生于森然秩序被打破，天才超然于规律之外的那一瞬间
　　卡内基梅隆大学博士生用54页PPT解密阿法狗的工作原理
　　在刚刚结束的“AlphaGo”与韩国围棋高手李世石之间的人机大战第五局中，李世石执黑负，无缘两连胜。至此，人机大战五番棋全部结束，李世石1-4输掉对决，无缘100万美元赢棋奖金。
　　为了让大家从另外一面了解AlphaGo，Computer Science排名第一的卡内基梅隆大学的博士研究生 Shane Moon（个人主页：/）做了一次演讲，他就读于卡内基梅隆大学著名的语言技术研究所，纯干货讲稿PPT奉上。
AlphaGo是如何工作的
演讲人：Shane Moon
　　2015年10月，AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾二段对弈
日-15日，AlphaGo与世界冠军李世h九段展开对弈
电脑围棋人工智能
　　电脑围棋人工智能：定义
我们可以把棋盘想象成一个矩阵
　　当给出s，电脑围棋运算出最优移动a，得到s'
电脑围棋人工智能：一个可行的概念？
假设它模拟所有可能的棋盘落子位置呢？
进行这样的模拟直到游戏结束，然后报告输赢结果
　　这是不可能的，据说所有可能的棋盘排布种类总数超过了宇宙中原子的数量
关键在于：缩减搜索空间
　　缩减搜索空间的第一种方法：减少可选择的着法（横向缩减）
　　从搜索出的着法候选中把这些提前剔除
缩减搜索空间的第二种方法：提前评估落子位置（纵向缩减）
　　假设这里有一个函数可以计算V，即s的盘面形势评估
缩减搜索空间的两种方式：减少可选择的着法（横向），提前评估落子位置（纵向）
减少可选择的着法
得到P（下一次落子|现在的位置）
　　减少可选择的着法：模仿专业高手的着法（在指导下学习）
建立棋盘的预测模型
将预测模型模拟为矩阵进行运算
这个深度学习过程要经过13层“CNN”
CNN即卷积神经网络，是一种强大的图像识别任务处理模型，它将输入的图像通过卷积层抽象化
　　它们利用卷积神经网络模型去评估对局形势
围棋：胜利的关键在于抽象能力
卷积神经网络：抽象是其特长
模仿专业高手着法的模型
减少可选择的着法：通过自我对弈来提高（巩固学习）
两个专业高手着法模仿模型进行对弈
输赢两种结局
更新模型，不断进行新旧模型之间的对弈，最后一个版本的模型和初始版本对弈已经有了八成赢面
盘面形势评估
　　使用两个模型：上文最新版本的模仿模型与价值预测模型（复盘）
　　缩减搜索空间：横向上减少可选择的着法（策略网络），纵向上进行盘面形势评估（价值网络）
　　前瞻：蒙特卡洛树形研究模型
　　结果：AlphaGo不同成分的组合所呈现的表现
　　李世h九段与AlphaGo的能量功耗对比
据估测，AlphaGo的水准在业余五段左右
　　将CPU/GPU资源运用到极致？
AlphaGo每天都学习数以百万计的对局
如果AlphaGo学习了李世h的策略会怎样？谷歌表示他们不会将李世h的比赛数据用于AlphaGo的训练数据，即使它真的学习了，仅仅与李世h对弈几盘就修改在海量数据下训练过的模型也是很难的
　　AlphaGo的弱点是什么？留待研究
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　　重磅：如何不花钱就成为数据科学家？
　　[译]天龙八步：8步让你变成数据科学家
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普及数据思维，传播数据文化；专注大数据，每日有分享。
知名IT评论人，曾就职于多家知名IT企业，现是科幻星系创建人
未来在这里发声。
新媒体的实践者、研究者和批判者。
立足终端领域，静观科技变化。深入思考，简单陈述。
智能硬件领域第一自媒体。