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这次 AlphaGo 到底有多强？
尽管世界排名第一的柯洁拼劲全力，但仍未在升级版的 AlphaGo 那里讨到便宜，力战 4 个小时后，以 1/4 子的劣势输掉比赛（围棋中最小的胜负）。赛后，围棋迷们纷纷猜测，这次的 AlphaGo 到底有多强大？赛后，Google DeepMind 官方进行了解释，此次参赛的 AlphaGo 在云端由单 TPU ( Tensor 处理单元 ) 运行，与去年 3 月与李世石的比赛时相比，当前的 TPU 版本在处理计算时所消耗的能量仅为过去的 1/10。而新浪 @棋牌新闻 官方微博报道，Deepmind 团队预测，Master 版本比李世石版本提升了三子。以围棋等级分来看，以前 ZEN、CrazyStone 软件达到约 2000 分，樊麾版 AlphaGo 达到 3000 分，李世石版 AlphaGo 上涨 3 子，达到 3500 分，AlphaGo Master 又涨 3 子，达到 4500 分以上。提升三子是什么概念？今天上午，柯洁在微博上科普：" 这个差距有多大呢？简单的解释一下就是，一人一手轮流下的围棋，对手连续让你下三步 ... 又像武林高手对决让你先捅三刀一样 ... 我到底是在和一个怎样可怕的对手下棋 ..."如此来看，去年柯洁那句看起来有些自负的 " 就算阿法狗战胜了李世石，但它赢不了我 "，也并非完全的狂妄自大。网友纷纷评论：大致意思是说：你让李世石三个子问题不大。人类你最强，就够了。不下后两盘了，现在是 1：0，继续下去 3:0 太残忍了可你也很牛！只输了 1/4 子。相信你可以有更好的成绩！！！
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微博和微信：91门户　AlphaGo再度来袭 量化投资到底有多牛?
发表于 11:57|
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摘要： 4月10日，中国围棋协会和浙江体育局携手Google共同宣布了三方将联合主办“中国乌镇·围棋峰会”，届时曾经引起轰动的围棋AI——AlphaGo将再度与世界顶尖人类棋手进行对弈。这场为期5天的围棋盛宴，将在中国最著名的水乡古镇、世界互联网大会永久会址——浙江桐乡乌镇举行。去年AlphaGo对顶尖棋手李世...
& & & 4月10日，中国围棋协会和浙江体育局携手Google共同宣布了三方将联合主办&中国乌镇&围棋峰会&，届时曾经引起轰动的围棋AI&&AlphaGo将再度与世界顶尖人类棋手进行对弈。这场为期5天的围棋盛宴，将在中国最著名的水乡古镇、世界互联网大会永久会址&&浙江桐乡乌镇举行。去年AlphaGo对顶尖棋手李世石发起挑战，并以4：1大比分获胜。
不仅是围棋领域，AI人工智能已经攻城略地，逐步占据我们生活的方方面面。以股市为例，自2015年股市非常规震荡以来，量化投资初现成效，量化基金规模随之快速扩张。在股债市场皆缺乏趋势性投资机会的大背景下，业绩稳健的量化基金成为众多投资者追捧的&网红基金&。
量化投资更适合A股市场?
从美国等发达资本市场看，量化投资已经开展了30多年，市场规模和份额不断扩大。1997年，全球量化基金的资产管理规模还只有1182亿美元，但截至2016年三季度，就迅速攀升到近3万亿美元，在全球很多大型股票交易所中，接近50%的交易来自各类量化投资方式。
但我国这个数据远远低于欧美国家的平均水平，其实在2016年A股市场遭遇罕见的高幅震荡，量化交易正该大有可为，但因为股指期货的限制还未放开，市场缺少对冲手段，大大限制了去年国内的量化交易发展，随着2月16日开始股指期货的逐步松绑，2017年以量化策略为主的基金发行规模预计将出现大幅增长。
而对于中国市场来说，量化投资或者量化选股更具优势。&在中国市场，用量化策略操盘可以说是有极高的概率长期跑赢大盘指数。&上海一家龙头私募量化策略研究员说，因为中国市场投资者结构以散户为主，近两年虽有所下降，但个人或散户投资者占比仍有80%-85%，大大高于机构投资者，这导致中国市场仍非有效市场，信息传递并不通畅，只有借住量化投资才能快速捕捉到大盘或者个股风吹草动带来的收益。
量加&散户也用得起的量化投资平台
可对于大部分投资者而言，量化投资成为高不可攀，只能远远观望的&奢侈品&，但在互联网金融、科技金融和云计算日新月异的今天，这一问题正在得到解决。目前，市场上已经出现了这一类开拓者，希冀借助新技术，将量化投资普惠化，去年下半年成立的上海量加网络科技有限公司就是这类量化投资科技型公司的领头羊。
&量加&将专属于券商机构的大数据量化投资模型和最前沿的互联网技术相结合，使得量化投资普惠化，即使最普通的投资者也可享用，符合其品牌初衷&&让每位普通投资者可以享受技术带来的便利，完善大家的投资方式。& 量加创始人及CEO朱思文向记者表示。
&量加&将高频更新的可视化资讯，以定制化的形式提供给用户最便捷最有效的信息，帮助用户更好的选择想要获取的资讯。除此之外，&量加&的精选量化策略、立体扫描回测以及市面上特有的交易白盒化，将复杂的量化金融模型大众化、社交化、为用户带去高效、轻松的新一代炒股新体验。
据了解，自从去年下半年量加App上线以来，目前一大批投资者已经成为量加的忠实用户，近日，为了更好的普及量化投资，量加公司再搞大事情，联合上海10大高校举办&2017&量加杯&上海大学生模拟炒股大赛&，吸引了上千学子的热情参与，&身边炒股的同学很多，但对量化投资都不太了解，通过参与大赛，我们对量化策略这一低风险稳收益的交易策略有了一定的认识。&东华大学一位参赛选手向记者表示。
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还记得那位“围棋大师”AlphaGo吗？这次它输得非常彻底
编辑：琳达
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如今，说起由谷歌旗下团队DeepMind所开发的人工智能（AI）AlphaGo，你的头脑当中会回想起什么呢？是它在16年3月与围棋高手李世石的一战成名，还是化身“Master”在30秒快棋战当中连克数十名世界级高手，亦或...“”
如今，说起由谷歌旗下团队DeepMind所开发的人工智能（AI）AlphaGo，你的头脑当中会回想起什么呢？是它在16年3月与围棋高手李世石的一战成名，还是化身“Master”在30秒快棋战当中连克数十名世界级高手，亦或是今年5月份让柯洁连负三局进而崩溃的强横实力？不可否认，当战胜这个星球上最强大的围棋棋士时，实际上它就已经成为了真正意义上的“全场最佳”，而正当我们兴奋地想要看看它究竟能够制霸多久时，今早却突然传来“噩耗”，AlphaGo败了，并且败的是如此的惨！“零号机”的又一次胜利！在今天凌晨才刚刚出版的《自然》杂志上，DeepMind团队详细介绍了他们在2016年击败李世石的AlphaGo，因为它是史上第一个在围棋项目上击败人类的机器，这毫无疑问是人工智能技术方面一座新的里程碑。而在这之后，他们又开发出了新一代的人工智能：AlphaGo Zero。那么这个新版本的AlphaGo究竟有多厉害呢？一组数据足以证明！据了解打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据，而AlphaGo Zero则只用了490万盘比赛数据。经过3天的训练，AlphaGo Zero就以100：0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。此时它对阵AlphaGo Master的成绩为压倒性的89：11，Master则是上面提到打败柯洁的版本；而经过40天的自我对弈之后，它最终以100战全胜的成绩全面超越了AlphaGo Master。结果表明，具体到不同技术的效果，人工智能在这一领域仍有很多学习的空间。AlphaGo Master使用了很多与AlphaGo Zero相同的开发技术，但它需要首先利用人类的数据进行训练，随后才切换成自我对弈。值得注意的是，虽然AlphaGo Zero在几周的训练期间学会了一些关键概念，但该系统学习的方法与人类有所不同。另外，AlphaGo Zero也比前几代系统更加节能，AlphaGo Lee需要使用几台机器和48个谷歌TPU机器学习加速芯片。其上一代AlphaGo Fan则要用到176个GPU芯片。AlphaGo Zero只需要使用一台配有4个TPU的机器即可它为什么这么牛？比前代作品更高级、更迅速，同时也更节能，虽然我们都知道这是一个“升级版本”理应做到的，但其拉开前代产品多个身位的实力还是令所有人震惊，那么它究竟是如何做到的呢？DeepMind联合创始人兼CEO、AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）针对这一问题给出了答案。他指出，如果说，上一代的AlphaGo是通过分析人类目前留下了成千上万场对决和赛局来学习围棋的规律和制胜方法的话，那么使用了强化学习技术（reinforcement learning）的AlphaGo Zero则更加简单，它只需要知道游戏规则，就可以开始自我学习。“它的学习方式就是自己和自己玩，从完全没有任何规律的随机游戏开始。在这个过程中，它很快就超过了人类水平，并最终以100：0的战绩击败了论文中提到的上一代AlphaGo。这项技术比上一代AlphaGo更强就在于他不受限于人类的知识。它可以从零开始自己学习，直到击败世界上最强的围棋选手：AlphaGo自己。”AlphaGo Zero相较前代还有几点明显的差别：首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。其次，AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法，以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。第三，AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠的是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。当然，AlphaGo Zero也并不是第一种采用自主运算的人工智能程序，事实上埃隆·马斯克旗下的非营利人工智能开发机构OpenAI也采用了类似技术来训练一种AI程序，而这个程序相信所有的《Dota2》玩家都不会陌生，它就是在今年TI7国际邀请赛当中首度亮相的OpenAI。并且在当场的solo较量当中，连续两局战胜了曾经的天才中单，来自乌克兰知名战队NAVI的Dendi。并且在赛后，OpenAI的老板马斯克还在自己的Twitter上怒刷一波存在，并认为OpenAI第一次在电竞上完胜世界顶级选手这件事，可比象棋围棋要复杂的多。所以，有什么用呢？“计算机下棋再强，有什么用？”马云在今年曾经对AlphaGo提出过质疑，这确实也是许多普通吃瓜群众的质疑。计算机下棋，除了欺负柯洁弟弟，徒增一下人类的紧张气氛之外确实没有什么用。但是，重要的是，在研究计算机解决围棋这一课题的过程中，DeepMind的工程师在人工智能上产生了重要的突破。这些突破可以广泛的应用到其它实际生产的领域，比如在去年7月份，DeepMind就表示：如果全面推动AI实装到数据中心的话，最高可以达到15%的用电削减。Deepmind认为，这一次AlphaGo Zero上的突破能够让人工智能在一些缺少数据或数据异常昂贵的领域更好的发展，比如模拟蛋白质折叠研发新药、寻找新的化合材料等。最重要的是，通过算法提升人工智能的效率，能够大幅减少对硬件“堆料”的依赖。
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