新版Android 11推送:谷歌Pixel 4面部解锁Bug修复

20200529

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全球智能手机需求在减退,特别是中国等关键市场,利润率下降和竞争加剧都迫使制造商寻找新途径,说服消费者多支出一点。例如,LG电子发布了模块化的G5旗舰手机,用户可在手机上安装配件获得更好的音质和更清晰的图片。

[8] Highfield R, Carter P. The Private Lives of Albert Einstein. Faber and Faber,London, 2019.

Google 同样具有类似的初始经历。Larry Page 和 Sergey Brin 想去搜索网页,但是与大多数人不一样的是,他们具有技术方面知识,这让他们不仅可以发现现有搜索引擎的不足之处,还知道如何去改善它们。在随后的几年里,他们遇到的问题成为每一个人都会遇到的问题,因为随着网页的快速发展你不得不去选择一个比较好的搜索引擎,而这个过程中你就会发现旧有的算法不够好。就像发展苹果身上一样,当其它所有人都认识到搜索的重要性时,Google 已经牢牢的处于有利地位了。

2006年佐格比研究组将人MeCP2基因转入小鼠后,惊奇地发现携带人类MeCP2基因的转基因小鼠表现出焦虑水平上升和社会交往行为缺陷等类自闭症表型。这个小鼠模型极大地推动了自闭症的研究。人们可以研究过多的MeCP2蛋白究竟如何影响大脑发育,更重要的是,这个模型是否能告诉我们含有自闭症基因突变的哺乳类大脑在发生社交障碍的时候,大脑里究竟发生了什么。

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比如说,美联社在去年就已经引入了机器人分析财报,撰写日常消息稿件。再比如说翻译,以及大量的医学技术资料的处理、法律文书的处理等。这些都可以由人工智能来完成。计算机正在呈现出越来越强悍的对人工的替代能力。百度机器翻译技术已经实现了高负荷翻译需求,通过深度语义分析和翻译技术。未来新闻发布会上做同声传译的那些高级知识分子很可能要面临失业的局面。

一旦5G来临,它将带来三大改善。首先,每一代新的标准都会极大的提高所有设备的下载和上传速率,很可能是现有的10倍至100倍。此外,还必须保证通讯信号更加可靠——即使在拥挤的贸易展以及其他密集环境里。其次,这一网络将处理几十亿台物联网设备,很多将仅仅依靠例如一个AA电池运行十年。这需要超低功耗的无线电设备和新的协议以及与新的设备交互方式。最后,反应时间也需要得到极大的提高,虽然我们不太可能注意到例如智能手机等设备在这方面的改变,但对于例如自动驾驶汽车等其它应用——另一台迎面而来的车辆或者其他危害的数据必须实时呈现——这种改变可能“生死攸关”。

最被激励的应该是拥有人工智能理想的程序狗,会更加相信自己代表的先进生产力能改变世界。比赛前,我调研了我司好些做机器学习的工程师,他们大多表示相信机器未来会赢,但这次做不到。科技行业主流的声音也是这样,不相信自己手中掌握的武器有如此能耐。两场比赛后,已经有工程师给我发微信表示要更加努力了。

那么,郭台铭和他的鸿海集团,凭什么能在三星的强势搅局和带有半官方性质的基金“日本产业革新机构”的围堵之下,拿到夏普品牌未来的控制权?

其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。