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刺客信条4黑旗藏图宝藏及精英计划图文详解攻略
16:40:01 来源： 作者：不详 （0）
这是一个刺客信条4黑旗的宝藏图宝藏及精英计划，图文详解攻略介绍，详细给玩家介绍了藏宝图和精英计划，本文是Annyroal36的《刺客信条4：黑旗，支线任务、支线收集攻略》的分支，在这一部分有着更加详细的介绍。支线收集：菁英寒鸦号计划（共12份）菁英撞角位置：拉?康瑟普逊号残骸,坐标：（181,296）潜入到拉?康瑟普逊号残骸海底，就在一艘船残骸的二层甲板内，回到缺口时，会发现北面一块蓝色挡板后，藏着一癖ο洌ǔ孔步羌苹&菁英船身位置： 圣伊格纳西奥,坐标：（379,770）将潜水钟放入圣伊格纳西奥号残骸的海底之中，往潜水钟的东面游去，而就在一船体残骸内获得一癖ο洌癖ο渥坝幸环荽簧杓仆肌&菁英圆弹威力位置：卡巴废墟,坐标：（769,145）从神殿楼顶房屋的南面出口离开，并马上往下潜，在神殿南面底部位置有袢肟冢牒螅顾路降暮ｗ沃练考淠诓浚谏裉ㄉ戏庞幸癖ο洹&菁英侧舷炮位置：蓝洞,坐标：（471,170）往蓝洞最北面的峡谷游去，这里有一个大型木架卡在峡谷中，从木架下方游过去，会发现北面峡谷尽头就放有一癖ο洹&菁英迫击炮位置：安托恰,坐标：（630,660）就在最开头见到的残骸内部走廊的北端，穿过一窈苄〉娜笨诳梢越氪耸毙枰嵘欢ǖ母叨龋⒁Ⅵ栌愕淖⒁猓虼艘友杆僬业酱希ú啵┑娜笨诮氪砟诓俊此时已经游了40米，氧气量剩15%左右，马上去到船的左侧内搜寻船舱中的浮桶（这艘船非常完整，头朝南，尾朝北）。但是N小心，刺穿内部很多海胆。就在船头二层船舱内（甲板被掀开了）就放有一癖ο洹&菁英回旋炮位置：恶魔之眼洞穴,坐标：（488,353）穿过恶魔之眼洞穴海底隧道，（离开海水）登上洞穴内部的陆地，在斜坡上就会看见那褡坝屑苹榈谋ο洹
&菁英重弹威力去到安伯格里斯岛的遗迹肆掠者巢穴中，然后来到西北面的一条被碎石封堵的走廊内，眼见有多名黑衣海盗在此聚集（估计是研究如何开辟道路），把他们放倒后，在走廊尽头的碎石墙前搜刮一具骷髅，获得一份藏宝图（宝藏地点就在米斯特欧莎）。位置：米斯特欧莎岛,坐标：（307,195）按十字键→唤出从安伯格里斯岛获得的宝藏图。从宝藏图右侧的图画首先看到的就是水池，水池的地方定会有米斯特欧莎最亮丽的风景――瀑布。但在米斯特欧莎一共有两条瀑布，一条是在鸟瞰点西面的原生瀑布，另一条是在鸟瞰点北面的人造瀑布。很明显，这裼猩袷蕹鏊诘乃鼐褪窃谌嗽炱俨嫉纳嫌危虼司屯姿固嘏飞耦愕谋泵嫜刈潘魍嫌巫撸突峥醇馍袷夼缢凇也就在水池北面，隔着一棵大树和一堆草丛的草地上可以挖出一癖Σ亍&&菁英火药桶去到圣塔尼拉斯东北面的沙滩上，就在一裣鸬幕痼舾浇抛乓癖ο浜吞勺乓桓焙」牵压魏」强梢曰竦靡环莶乇ν迹ūΣ氐氐憔褪窃谑ズ玻位置：圣胡安,坐标：（479,487）进入圣胡安的肆掠者巢穴里头。按十字键→唤出从金克罗海域的圣塔尼拉斯岛获得的藏宝图。宝藏图明显没有画出水的模样，也就是说，宝藏是在海盗巢穴之中。而画中的“洞口”却是一裾涎鄯ǎ菀孜蟮纪婕乙晕呛５脸惭ǖ某隹冢驮谑ズ埠５脸惭ㄖ腥词怯辛裾庋亩矗袷乔懊嫣岬降模硪桓鲈蚴墙氤惭ù娣呕跷锏男《纯凇就在刚从海底洞登上巢穴内部码头，也就是第一穸纯谙路降纳车厣峡梢酝诰虺鲆癖Σ亍&&菁英重弹储存室前往开曼湾东北面的杀他上，这里有一个宝箱，宝箱旁会躺着一副骷髅，搜刮骷髅可以获得一份藏宝图（宝藏地点就在瓜里科角的小洞窟）。
位置：小洞窟,坐标：（901,263）按十字键→唤出从殖民地城堡海域获得的藏宝图。从地图上标出了一艘船，当然也就是指代小洞窟（海盗巢穴）内部的码头。正因为藏宝图中仅描绘了陆地，也就是指小洞窟西南面的角落，就在西南面的火篝左侧贴近岩壁的空地上，可以挖掘一癖ο洹
&&菁英迫击炮储藏室去到托尔蒂东北面鸟瞰点悬崖下方的海滩上（从这儿起就再没有士兵骚扰了），在小船旁有具骷髅躺在大石旁，搜刮它便可以获得一份藏宝图（宝藏的地点是在乾龟岛海域的马坦斯）。位置：马坦斯,坐标：（333,650）按十字键→调出从托尔蒂拾获的藏宝图。从藏宝图的图中看到了马坦斯最让人眼前一辆的水车，图中水车是在水车房的右侧，由此可以得知宝藏是在东面。穿过水车屋和仓库，去到了马坦斯的玛雅石柱水池中，在玛雅石柱的东面的崖壁中有一个凹陷处，走进去，便能够挖掘该位置的土壤，并获得宝藏。&&菁英火药桶储存室位置：普罗维登斯岛,坐标：（502,44）在普罗维登斯岛南部海岸线的鸟瞰点，那儿有一艘船只残骸，在残骸的南面有一片小沙滩，宝藏就在小沙滩与岩石之间的沙地上。注：这里需要完成“猩红热”任务才能获得一份普罗维登斯岛的藏宝图。&菁英鱼叉威力沿着大嘛岛架空的大岩石底下往西面走去，会发现挨在岩壁坐着一副骸骨，从他身上能够搜出一份藏宝图（宝藏位置在安地列斯岛）。位置：安地列斯岛, 坐标（579,720）按十字键→唤出从大嘛岛拾获的藏宝图。这藏宝图的图相当容易理解，宝藏位置也就是在安地列斯岛正北面对出的附属小岛沙滩上，就在开叉的椰子树前的沙地上就可以挖出一癖Σ亍&
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.All Rights Reserved备案编号:湘ICP备号-15月27日，中国围棋峰会人机大战三番棋决胜局比赛在浙江桐乡进行。最终，柯洁九段执白209手中盘负围棋人工智能AlphaGo。柯洁以0比3的总比分落败。在此次人机大战中AlphaGo大获全胜。
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　　李杉编译整理量子位出品|公众号QbitAI这是一篇《连线》的深度报道，“有理有据、令人信服”地说明了一件事：科技推动社会进步的速度在放缓，我们应该担心的不是饭碗
　　8月18日，刚刚夺得世界智能围棋公开赛冠军的日本围棋人工智能DeepZenGo，在一场新型人机大战中，发挥出色，击败了中国世界冠军孔杰和智能赛亚军CGI的组合，捍卫了自己“世界冠军”的尊严。
中国围棋大会各项活动精彩纷呈，更多是让普通棋迷参与进来，对围棋的普及和推广起到强大作用。其中的首届世界智能围棋公开赛则有着更深远的含义，除了AlphaGo之外的世界最强围棋AI汇聚一堂，展开围棋界的“外星人大战”。
自从AlphaGo横空出世，围棋AI顿成围棋界焦点话题。今年AlphaGo在与柯洁的人机大战第二季中取得完胜，已经彻底确立了超然于人类棋手之上的至尊地位，随即宣布退出江湖，留下一段神话让人类仰望。
但AlphaGo的冲击波并未因此减弱，AlphaGo留下的自战棋谱成为人类棋手的秘笈，谁能早一步参透其中奥秘，就可能改变人类围棋竞争的格局。更让人类棋手丝毫不敢放松的是，其他围棋AI也在飞速成长，战胜人类顶尖棋手已是寻常事。
中国腾讯开发的绝艺被誉为仅次于AlphaGo的“天下第二狗”，在野狐网升为“10段”，诸多世界顶尖高手被它击倒，惊人的胜率表明绝艺的绝对实力已经凌驾于人类最强棋手之上。日本的DeepZenGo此前已数次与人类棋手进行公开较量，表现一次比一次好。尽管梦百合杯意外不敌王昊洋，使得人类棋手大大松了一口气，但这位“地震狗”的实力仍得到一致认可。今年日本国家队与ZEN进行人机大战训练赛，近来包括井山裕太在内的高手都对其一胜难求。若不是ZEN还有一些BUG等待弥补，让日本棋手全线溃败并非难事。
绝艺和DeepZenGo曾在今年的UEC杯上两度较量，DeepZenGo都告失败，而且内容上看差距相当明显。不过当时的DeepZenGo已经能够在世界最强棋士决定战上，内容压倒朴廷桓、芈昱廷，并且击败井山裕太，随后又在电圣战上完胜一力辽。面对“群狗并起”的大变局，人类棋手目瞪口呆。从“只有AlphaGo强”到绝艺和DeepZenGo同样可以让人类棋手无计可施，人工智能的发展速度委实惊人。
本届世界智能围棋公开赛又杀出黑马——中国台北开发的CGI突飞猛进，预赛连胜绝艺和DeepZenGo，以全胜战绩杀进淘汰赛，令人瞠目。CGI在今年3月的UEC杯上还表现平平，八强战被DeepZenGo轻松淘汰。6月的福州人机配对赛上，CGI与黑嘉嘉配对，战胜李昌镐、石子旋风组合和马晓春、神算子组合夺冠，但其表现出的实力还远远无法与绝艺相比。短短两个月时间，CGI如同脱胎换骨，本次比赛展现出足以与绝艺和DeepZenGo抗衡的水准。本届围棋AI大赛演变为三强争霸，结果预赛相继不敌CGI和绝艺的DeepZenGo，在半决赛和决赛中完美复仇，连胜绝艺、CGI，摘下桂冠，让加藤英树先生老怀大慰。
CGI两个月之内能够从对几乎最高水平AI大约差两子的水准到可以战而胜之，这是人类难以想象的进步，也可见围棋AI发展之迅猛，这正是科技的力量。AlphaGo不仅自己达到了前所未有的高度，还为后来者指明了方向，功莫大焉。而DeepZenGo团队坚持多年，在相对于AlphaGo、绝艺投入单薄的情况下，能够不断进步，在此次比赛中实现弯道超车，非常不易。绝艺近期则似乎没有明显突破，但任何事物的发展都有相对停滞期，此次失败也证明了绝艺有强大的同类对手，这对于其今后的发展其实具有非常积极的意义。
人类棋手围观AI大战，心情复杂。一方面不免会有失落感，但更多的是对此前尚未触及的围棋广袤世界的向往。客观而论，此次人工智能大赛，各个围棋AI在棋局表现中还有或大或小的瑕疵是人类可以察觉的，不像AlphaGo的自我对局，人类只能去欣赏、学习。但即使是不完美的围棋AI也已经不是人类棋手轻易可以战胜的，随后进行的新型人机大战——中国世界冠军孔杰与CGI配对，对战DeepZenGo，CGI为孔杰提供参考选点，人类与AI互相弥补不足，让AI强大的计算力拥有人类的逻辑思维，理论上应该达到更完美境界，但是DeepZenGo本局展现出卓越的大局观和全局控制能力，仍漂亮取得了胜利。
与其说这体现了DeepZenGo的强大，不如说体现了AI超强的学习能力。对于围棋，说AI已经征服了人类虽然很伤人，却也是难以反驳的事实。可以预见，AlphaGo引领之下，绝艺、DeepZenGo、CGI以及其他各种围棋AI都会越来越强大，未来的世界最高围棋水平属于机器已成必然。人类受限于精力、体力、脑力，单个个体无法一直进步，只能期待站在巨人肩膀上的后来者取得突破。目前的人类棋手对局谱中已经大量出现围棋AI的构思痕迹，围棋新的技术革命暗流涌动，未来的棋谱很可能进入崭新的世界。
如果只有AlphaGo一个围棋AI惊鸿一瞥后便饱食远扬，人类有可能将之视为外星人造访，留下一个传奇故事后继续自己之前的道路，但现在诸多围棋AI各显神通，我们无法做埋头于沙子中的鸵鸟，只能在阵痛后坦然走进新时代。
AI对人类的影响远不止围棋领域，未来已来……
　　8月18日上午，2017鄂尔多斯中国围棋大会中信证券杯首届世界智能围棋公开赛人机大战在伊金霍洛旗影剧院进行，世界冠军孔杰搭档智能围棋亚军CGI，对阵智能围棋冠军DeepZenGo。弈至中午封盘，孔杰正长考于大龙如何治孤。
昨日DeepZenGo连胜绝艺、CGI勇夺首届世界智能围棋赛冠军，DeepZenGo的人肉臂、70岁高龄的加藤英树显得十分欣慰，从个人开发ZEN算起，至今已有11年，按组建团队时间来算也超过8年了。
赛前举行简短仪式，众多棋界领导嘉宾出席。国际围棋联盟主席、中信集团董事长常振明致辞称，谨代表国际围棋联盟、赞助商中信证券，对各位朋友们的光临表示衷心感谢，作为首届世界智能围棋公开赛，目的就是希望未来在智能围棋的帮助下，各国围棋水平都有大幅提高，围棋更加国际化，西方棋手能够出现在世界顶尖舞台上。
随后常振明宣布开赛。猜先时加藤英树请孔杰抓子，自己猜对单双执黑先行，开局即高举高打，弃角取势，随后尖冲上方经营中腹大模样。
比赛用时为每方2个半小时，10次30秒读秒，12时-13时午休1小时，对局者自行按钟。加藤老先生似乎对应氏计时钟也不陌生，点击电脑、落子按钟动作很流畅，看来平时也有按钟对弈过。
孔杰不时长考，间或观看坐在一旁的CGI给出的选点及变化图，简短交流一番，用时要超出对手不少。白66空投中腹着手侵消，DeepZenGo不为所动先压缩左上，在围攻之余，忙里偷闲还破空角部，随后调转矛头继续围剿中央大龙。
不过似乎ZEN并未觉得自己右下黑角活不了，屠龙紧要关头乐观脱先补刀右上角，孔杰继续加固白大龙，棋长一尺无眼自活。话虽这么说，但白棋明确的眼位还未看到，白134打吃，黑135强硬做劫。至此，12时-13时中午休息1小时，孔杰需要多吃点，迎接下午鏖战。
2017鄂尔多斯中国围棋大会中信证券杯首届世界智能围棋公开赛由国际围棋联盟主办，中国中信证券股份有限公司冠名，中国围棋协会、内蒙古体育局、鄂尔多斯市人民政府承办，北京围棋基金会、鄂尔多斯市体育局、鄂尔多斯伊金霍洛旗人民政府、北京慧通九星体育文化有限公司、清华大学围棋文化交流与研究基金、中国女子围棋甲级联赛训练基地协办。总奖金50万，冠军20万，亚军10万，季军5万，第4名3万，5-8名2万，9-12名1万。人机大战胜者7万，负者3万。
（李新舟）
　　8月18日，2017鄂尔多斯首届世界智能围棋公开赛人机大战打响。孔杰搭档中国台湾的人工智能CGI对抗日本的人工智能DeepZenGo。
　　8月17日，首届智能围棋赛决赛战罢中国台北程序CGI获得亚军，赛后开发者吴毅成接受新浪记者采访时表示软件会尝试不同的棋风，人类学习AI的话主要是学习布局和大局观。
新浪：请问CGI获得亚军，现在的心情如何？
吴博士：很兴奋，我们也非常开心，因为获得第二名在计算机的比赛是一个历史的最好成绩。
新浪：这盘棋还是很有机会获胜的，会有一点遗憾吗？
吴博士：对，我们本来可以破空，但是出现了失误。这次成绩已经超过我们的预期，我们还是很开心的，像我们一些其他没有来的成员也都在机器前密切地关注着比赛，获得亚军是整个团队的努力。
新浪：这是一个算法的bug还是价值判断的问题？
吴博士：这个需要我们回去再查一下，不过我们大概知道是哪里出现了状况。
新浪：请问您觉得CGI是一个什么样的棋风？
吴博士：棋风不敢说，因为用不同的机制训练它就会出现不同的风格。我们尽量去尝试不同的风格。
新浪：请问您是如何想到做CGI的，您的围棋水平如何呢？
吴博士：我在大学的时候接触的围棋，现在大概是业余1段的水平。我在读博士的时候就想做围棋AI了。
新浪：围棋AI和人类的思维还是有很大差别的，您觉得如何把AI的思维转换成人类可以理解的文字呢？
吴博士：人类学习AI的话主要是学习布局和大局观，AI的后半盘和官子不行。AI因为胜率选择的原因思维比较跳跃，如果人类学棋的话最好还是按照人类的思维学习。
新浪：CGI之后还有什么比赛吗，接下来要如何发展？
吴博士：目前没有什么比赛要下，接下来我们还是要继续完善软件，争取把它做得更好。
新浪：非常感谢您接受采访，再次祝贺CGI获得亚军。
吴博士：谢谢。
（戴一鸣）
　　8月18日上午9时，2017鄂尔多斯首届世界智能围棋公开赛人机大战将进行，孔杰将与本次比赛亚军CGI搭档对抗冠军Zen。
本次人机大战比赛用时每方三小时，保留五次1分钟读秒，冠军奖金7万，亚军3万，辅助AI津贴1万。
此前棋圣聂卫平与哈萨比斯在观战人机大战时均认为如果“柯洁与AlphaGo搭档”对阵单独的一台AlphaGo谁更厉害肯定是人机联合更强。
（陈金铎）
　　8月17日晚，日本DeepZenGo战胜中华台北CGI，夺得中信证券杯首届世界智能围棋公开赛冠军。关于屠龙绝艺，加藤英树表示ZEN计算力很强，所以近身作战时棋风很猛。对CGI一度以为要输，结果官子幸运逆转。
问：恭喜夺冠。
加藤英树：赛前没有想到，非常开心。
问：制作ZEN大约多长时间了？
加藤英树：团队成立是09年，至今8年，如果是个人制作ZEN本体的话，是06年，至今11年了。
问：这次是首届世界智能围棋公开赛，和其他大赛有什么不同？
加藤英树：这是中国围棋大会里的一个活动，来了很多贵宾，赛场环境很好，奖金也很高哈哈。
问：半决赛对阵绝艺那盘是屠龙胜出。
加藤英树：是的，当时绝艺选择动出中央，DeepZenGo只好应战了。和绝艺不同，DeepZenGo就像人一样，是通过漫长学习积累而爆发出一股神秘力量。
问：决赛进程如何？
加藤英树：和对阵绝艺不同，对阵CGI时胜率一度跌至35%，当时估计要输半目或一目半，但对手左上二路夹失误，没发现DeepZenGo一路跳的妙手，这时自己胜率一下子就升上去了。
问：DeepZenGo的棋风总这么暴力吗？
加藤英树：是的，DeepZenGo计算力很强，在局部作战很精准。
问：中国很多爱好者都是ZEN的用户，请问ZEN7何时发布？
加藤英树：与DoWanGo的合作协议到明年3月，之后还不清楚DeepZenGo何去何从。不过作为个人开发的ZEN会一直坚持下去，ZEN7还在不断完善中，预计年底发布。
问：棋力大概会是多少？
加藤英树：比一般普通职业棋手棋力要强些，敬请期待。
问：请问这次DeepZenGo参赛配置如何？
加藤英树老师趴在电脑上查了好久，很认真写出如下配置：
CPU 2×XeomE5-.4GHz，6Core）
GPU nVidia Titan XP ×4
最后，加藤英树想起Leela作者的委托，要拿出部分奖金感谢辛勤的志愿者，被婉言谢绝，于是加藤英树表示要送给她们一份十分特别的神秘礼物。
（李新舟）
　　8月17日，首届智能围棋公开赛决赛及三四名争夺战落幕，图为动图棋谱。
　　8月17日下午，首届世界智能围棋锦标赛决赛打响，DeepZenGo与CGI展开冠军争夺，最终DeepZenGo中盘战胜CGI获得冠军；在第三名争夺战中，绝艺执白中盘战胜天壤围棋，获得本次智能围棋赛季军。
新浪稍后将为您带来详细报道。
　　8月18日，刚刚夺得世界智能围棋公开赛冠军的日本围棋人工智能DeepZenGo，在一场新型人机大战中，发挥出色，击败了中国世界冠军孔杰和智能赛亚军CGI的组合，捍卫了自己“世界冠军”的尊严。
中国围棋大会各项活动精彩纷呈，更多是让普通棋迷参与进来，对围棋的普及和推广起到强大作用。其中的首届世界智能围棋公开赛则有着更深远的含义，除了AlphaGo之外的世界最强围棋AI汇聚一堂，展开围棋界的“外星人大战”。
自从AlphaGo横空出世，围棋AI顿成围棋界焦点话题。今年AlphaGo在与柯洁的人机大战第二季中取得完胜，已经彻底确立了超然于人类棋手之上的至尊地位，随即宣布退出江湖，留下一段神话让人类仰望。
但AlphaGo的冲击波并未因此减弱，AlphaGo留下的自战棋谱成为人类棋手的秘笈，谁能早一步参透其中奥秘，就可能改变人类围棋竞争的格局。更让人类棋手丝毫不敢放松的是，其他围棋AI也在飞速成长，战胜人类顶尖棋手已是寻常事。
中国腾讯开发的绝艺被誉为仅次于AlphaGo的“天下第二狗”，在野狐网升为“10段”，诸多世界顶尖高手被它击倒，惊人的胜率表明绝艺的绝对实力已经凌驾于人类最强棋手之上。日本的DeepZenGo此前已数次与人类棋手进行公开较量，表现一次比一次好。尽管梦百合杯意外不敌王昊洋，使得人类棋手大大松了一口气，但这位“地震狗”的实力仍得到一致认可。今年日本国家队与ZEN进行人机大战训练赛，近来包括井山裕太在内的高手都对其一胜难求。若不是ZEN还有一些BUG等待弥补，让日本棋手全线溃败并非难事。
绝艺和DeepZenGo曾在今年的UEC杯上两度较量，DeepZenGo都告失败，而且内容上看差距相当明显。不过当时的DeepZenGo已经能够在世界最强棋士决定战上，内容压倒朴廷桓、芈昱廷，并且击败井山裕太，随后又在电圣战上完胜一力辽。面对“群狗并起”的大变局，人类棋手目瞪口呆。从“只有AlphaGo强”到绝艺和DeepZenGo同样可以让人类棋手无计可施，人工智能的发展速度委实惊人。
本届世界智能围棋公开赛又杀出黑马——中国台北开发的CGI突飞猛进，预赛连胜绝艺和DeepZenGo，以全胜战绩杀进淘汰赛，令人瞠目。CGI在今年3月的UEC杯上还表现平平，八强战被DeepZenGo轻松淘汰。6月的福州人机配对赛上，CGI与黑嘉嘉配对，战胜李昌镐、石子旋风组合和马晓春、神算子组合夺冠，但其表现出的实力还远远无法与绝艺相比。短短两个月时间，CGI如同脱胎换骨，本次比赛展现出足以与绝艺和DeepZenGo抗衡的水准。本届围棋AI大赛演变为三强争霸，结果预赛相继不敌CGI和绝艺的DeepZenGo，在半决赛和决赛中完美复仇，连胜绝艺、CGI，摘下桂冠，让加藤英树先生老怀大慰。
CGI两个月之内能够从对几乎最高水平AI大约差两子的水准到可以战而胜之，这是人类难以想象的进步，也可见围棋AI发展之迅猛，这正是科技的力量。AlphaGo不仅自己达到了前所未有的高度，还为后来者指明了方向，功莫大焉。而DeepZenGo团队坚持多年，在相对于AlphaGo、绝艺投入单薄的情况下，能够不断进步，在此次比赛中实现弯道超车，非常不易。绝艺近期则似乎没有明显突破，但任何事物的发展都有相对停滞期，此次失败也证明了绝艺有强大的同类对手，这对于其今后的发展其实具有非常积极的意义。
人类棋手围观AI大战，心情复杂。一方面不免会有失落感，但更多的是对此前尚未触及的围棋广袤世界的向往。客观而论，此次人工智能大赛，各个围棋AI在棋局表现中还有或大或小的瑕疵是人类可以察觉的，不像AlphaGo的自我对局，人类只能去欣赏、学习。但即使是不完美的围棋AI也已经不是人类棋手轻易可以战胜的，随后进行的新型人机大战——中国世界冠军孔杰与CGI配对，对战DeepZenGo，CGI为孔杰提供参考选点，人类与AI互相弥补不足，让AI强大的计算力拥有人类的逻辑思维，理论上应该达到更完美境界，但是DeepZenGo本局展现出卓越的大局观和全局控制能力，仍漂亮取得了胜利。
与其说这体现了DeepZenGo的强大，不如说体现了AI超强的学习能力。对于围棋，说AI已经征服了人类虽然很伤人，却也是难以反驳的事实。可以预见，AlphaGo引领之下，绝艺、DeepZenGo、CGI以及其他各种围棋AI都会越来越强大，未来的世界最高围棋水平属于机器已成必然。人类受限于精力、体力、脑力，单个个体无法一直进步，只能期待站在巨人肩膀上的后来者取得突破。目前的人类棋手对局谱中已经大量出现围棋AI的构思痕迹，围棋新的技术革命暗流涌动，未来的棋谱很可能进入崭新的世界。
如果只有AlphaGo一个围棋AI惊鸿一瞥后便饱食远扬，人类有可能将之视为外星人造访，留下一个传奇故事后继续自己之前的道路，但现在诸多围棋AI各显神通，我们无法做埋头于沙子中的鸵鸟，只能在阵痛后坦然走进新时代。
AI对人类的影响远不止围棋领域，未来已来……
　　8月18日上午，2017鄂尔多斯中国围棋大会中信证券杯首届世界智能围棋公开赛人机大战在伊金霍洛旗影剧院进行，世界冠军孔杰搭档智能围棋亚军CGI，对阵智能围棋冠军DeepZenGo。弈至中午封盘，孔杰正长考于大龙如何治孤。
昨日DeepZenGo连胜绝艺、CGI勇夺首届世界智能围棋赛冠军，DeepZenGo的人肉臂、70岁高龄的加藤英树显得十分欣慰，从个人开发ZEN算起，至今已有11年，按组建团队时间来算也超过8年了。
赛前举行简短仪式，众多棋界领导嘉宾出席。国际围棋联盟主席、中信集团董事长常振明致辞称，谨代表国际围棋联盟、赞助商中信证券，对各位朋友们的光临表示衷心感谢，作为首届世界智能围棋公开赛，目的就是希望未来在智能围棋的帮助下，各国围棋水平都有大幅提高，围棋更加国际化，西方棋手能够出现在世界顶尖舞台上。
随后常振明宣布开赛。猜先时加藤英树请孔杰抓子，自己猜对单双执黑先行，开局即高举高打，弃角取势，随后尖冲上方经营中腹大模样。
比赛用时为每方2个半小时，10次30秒读秒，12时-13时午休1小时，对局者自行按钟。加藤老先生似乎对应氏计时钟也不陌生，点击电脑、落子按钟动作很流畅，看来平时也有按钟对弈过。
孔杰不时长考，间或观看坐在一旁的CGI给出的选点及变化图，简短交流一番，用时要超出对手不少。白66空投中腹着手侵消，DeepZenGo不为所动先压缩左上，在围攻之余，忙里偷闲还破空角部，随后调转矛头继续围剿中央大龙。
不过似乎ZEN并未觉得自己右下黑角活不了，屠龙紧要关头乐观脱先补刀右上角，孔杰继续加固白大龙，棋长一尺无眼自活。话虽这么说，但白棋明确的眼位还未看到，白134打吃，黑135强硬做劫。至此，12时-13时中午休息1小时，孔杰需要多吃点，迎接下午鏖战。
2017鄂尔多斯中国围棋大会中信证券杯首届世界智能围棋公开赛由国际围棋联盟主办，中国中信证券股份有限公司冠名，中国围棋协会、内蒙古体育局、鄂尔多斯市人民政府承办，北京围棋基金会、鄂尔多斯市体育局、鄂尔多斯伊金霍洛旗人民政府、北京慧通九星体育文化有限公司、清华大学围棋文化交流与研究基金、中国女子围棋甲级联赛训练基地协办。总奖金50万，冠军20万，亚军10万，季军5万，第4名3万，5-8名2万，9-12名1万。人机大战胜者7万，负者3万。
（李新舟）
　　8月18日，2017鄂尔多斯首届世界智能围棋公开赛人机大战打响。孔杰搭档中国台湾的人工智能CGI对抗日本的人工智能DeepZenGo。
　　8月17日，首届智能围棋赛决赛战罢中国台北程序CGI获得亚军，赛后开发者吴毅成接受新浪记者采访时表示软件会尝试不同的棋风，人类学习AI的话主要是学习布局和大局观。
新浪：请问CGI获得亚军，现在的心情如何？
吴博士：很兴奋，我们也非常开心，因为获得第二名在计算机的比赛是一个历史的最好成绩。
新浪：这盘棋还是很有机会获胜的，会有一点遗憾吗？
吴博士：对，我们本来可以破空，但是出现了失误。这次成绩已经超过我们的预期，我们还是很开心的，像我们一些其他没有来的成员也都在机器前密切地关注着比赛，获得亚军是整个团队的努力。
新浪：这是一个算法的bug还是价值判断的问题？
吴博士：这个需要我们回去再查一下，不过我们大概知道是哪里出现了状况。
新浪：请问您觉得CGI是一个什么样的棋风？
吴博士：棋风不敢说，因为用不同的机制训练它就会出现不同的风格。我们尽量去尝试不同的风格。
新浪：请问您是如何想到做CGI的，您的围棋水平如何呢？
吴博士：我在大学的时候接触的围棋，现在大概是业余1段的水平。我在读博士的时候就想做围棋AI了。
新浪：围棋AI和人类的思维还是有很大差别的，您觉得如何把AI的思维转换成人类可以理解的文字呢？
吴博士：人类学习AI的话主要是学习布局和大局观，AI的后半盘和官子不行。AI因为胜率选择的原因思维比较跳跃，如果人类学棋的话最好还是按照人类的思维学习。
新浪：CGI之后还有什么比赛吗，接下来要如何发展？
吴博士：目前没有什么比赛要下，接下来我们还是要继续完善软件，争取把它做得更好。
新浪：非常感谢您接受采访，再次祝贺CGI获得亚军。
吴博士：谢谢。
（戴一鸣）
　　8月18日上午9时，2017鄂尔多斯首届世界智能围棋公开赛人机大战将进行，孔杰将与本次比赛亚军CGI搭档对抗冠军Zen。
本次人机大战比赛用时每方三小时，保留五次1分钟读秒，冠军奖金7万，亚军3万，辅助AI津贴1万。
此前棋圣聂卫平与哈萨比斯在观战人机大战时均认为如果“柯洁与AlphaGo搭档”对阵单独的一台AlphaGo谁更厉害肯定是人机联合更强。
（陈金铎）
　　8月17日晚，日本DeepZenGo战胜中华台北CGI，夺得中信证券杯首届世界智能围棋公开赛冠军。关于屠龙绝艺，加藤英树表示ZEN计算力很强，所以近身作战时棋风很猛。对CGI一度以为要输，结果官子幸运逆转。
问：恭喜夺冠。
加藤英树：赛前没有想到，非常开心。
问：制作ZEN大约多长时间了？
加藤英树：团队成立是09年，至今8年，如果是个人制作ZEN本体的话，是06年，至今11年了。
问：这次是首届世界智能围棋公开赛，和其他大赛有什么不同？
加藤英树：这是中国围棋大会里的一个活动，来了很多贵宾，赛场环境很好，奖金也很高哈哈。
问：半决赛对阵绝艺那盘是屠龙胜出。
加藤英树：是的，当时绝艺选择动出中央，DeepZenGo只好应战了。和绝艺不同，DeepZenGo就像人一样，是通过漫长学习积累而爆发出一股神秘力量。
问：决赛进程如何？
加藤英树：和对阵绝艺不同，对阵CGI时胜率一度跌至35%，当时估计要输半目或一目半，但对手左上二路夹失误，没发现DeepZenGo一路跳的妙手，这时自己胜率一下子就升上去了。
问：DeepZenGo的棋风总这么暴力吗？
加藤英树：是的，DeepZenGo计算力很强，在局部作战很精准。
问：中国很多爱好者都是ZEN的用户，请问ZEN7何时发布？
加藤英树：与DoWanGo的合作协议到明年3月，之后还不清楚DeepZenGo何去何从。不过作为个人开发的ZEN会一直坚持下去，ZEN7还在不断完善中，预计年底发布。
问：棋力大概会是多少？
加藤英树：比一般普通职业棋手棋力要强些，敬请期待。
问：请问这次DeepZenGo参赛配置如何？
加藤英树老师趴在电脑上查了好久，很认真写出如下配置：
CPU 2×XeomE5-.4GHz，6Core）
GPU nVidia Titan XP ×4
最后，加藤英树想起Leela作者的委托，要拿出部分奖金感谢辛勤的志愿者，被婉言谢绝，于是加藤英树表示要送给她们一份十分特别的神秘礼物。
（李新舟）
　　8月17日，首届智能围棋公开赛决赛及三四名争夺战落幕，图为动图棋谱。
　　8月17日下午，首届世界智能围棋锦标赛决赛打响，DeepZenGo与CGI展开冠军争夺，最终DeepZenGo中盘战胜CGI获得冠军；在第三名争夺战中，绝艺执白中盘战胜天壤围棋，获得本次智能围棋赛季军。
新浪稍后将为您带来详细报道。
　　8月17日，首届世界智能围棋锦标赛决赛打响，CGI与DeepZenGo展开激战，争夺智能王者。摄影：胡波
　　8月17日，首届智能围棋公开赛半决赛战罢，图为动图棋谱。
　　8月17日，首届智能围棋公开赛半决赛在鄂尔多斯打响，来自中国的绝艺死活出现误算遭到屠龙，不敌deepzengo无缘决赛，另外一场半决赛中，来自中国台湾的CGI击败天壤，与日本的deepzengo晋级决赛。
腾讯出品的绝艺此前曾夺得UEC杯冠军，曾被公认为实力仅次于AlphaGo，不过本次小组赛绝艺在死活方面显出短板，意外负于CGI，晋级之路出现阴影。
虽然在小组赛曾战胜过DeepZenGo，但绝艺团队不敢怠慢，赛前组委会应要对比赛用时进行了讨论，最终取消科学家自行按钟，改为了软件内部计时。
半决赛绝艺再度执黑迎战DeepZenGo，猜先后绝艺团队两位科学家还聊起来，回忆小组赛也是执黑胜的DeepZenGo。开局绝艺在下方分断挑起战斗，但DeepZenGo白40镇头器宇轩昂。绝艺似乎对中腹判断仍较乐观，大方弃掉左边一子后，又回过头试图动出中央数子，遭到DeepZenGo直线追杀，这似乎恰恰是绝艺软肋，大龙陷入团团包围。DeepZenGo在复杂对杀中更胜一筹，一战定乾坤。
另一盘半决赛，“死活达人”天壤好运不在，结果负于中华台北CGI，最终DeepZenGo与CGI会师决赛，绝艺将与天壤争夺季军。
赛后70岁高龄的加藤英树似乎也不敢相信突然来临的胜利，低头回味良久，随后向同来的日本媒体笑说“one more game”（再来1盘决赛）！绝艺团队黯然呆坐，埋头用手机联络沟通着。
15：30，首届世界智能围棋公开赛决赛和3-4名战开赛，首个世界智能围棋冠军花落谁家，敬请关注。
2017鄂尔多斯中国围棋大会中信证券杯首届世界智能围棋公开赛由国际围棋联盟主办，中国中信证券股份有限公司冠名，中国围棋协会、内蒙古体育局、鄂尔多斯市人民政府承办，北京围棋基金会、鄂尔多斯市体育局、鄂尔多斯伊金霍洛旗人民政府、北京慧通九星体育文化有限公司、清华大学围棋文化交流与研究基金、中国女子围棋甲级联赛训练基地协办。总奖金50万，冠军20万，亚军10万，季军5万，第4名3万，5-8名2万，9-12名1万。冠军将与孔杰九段对弈，胜者7万负者3万，孔杰将挑选AI程序作为他助手参与比赛，出场费1万。
17日首届世界智能围棋公开赛半决赛（猜先左侧执黑）：
CGI 胜 天壤
绝艺 负 DeepZenGo
（李新舟）
　　8月16日，首届世界智能围棋公开赛在2017鄂尔多斯中国围棋大会打响，12支来自不同地区不同团队的人工智能AI相聚围棋大会，12组“机械臂”面对面展开鏖战，争夺智能围棋王者，其精彩程度比之人类棋手之间的对决有过而无不及。今天，小编就带你一起去解读一下这些AI们的“前世今生”。
CGI：讶异！CGI进步很大
CGI是Computer Games and Intelligence Lab的简写，意为“计算机游戏与智能实验室”，由台湾交通大学资讯工程研究所教授吴毅成研发。8月16日，在首届世界智能围棋公开赛着实火了一把，它先后击败了两位公认的夺冠热门DeepZenGo和绝艺，并以5战全胜独占全场鳌头， 可以说是凭空杀出的一匹最大黑马。
CGI团队吴毅成教授及助手
16日预赛结束后，记者采访了吴毅成教授，吴毅成对于今天CGI的优异战绩连称幸运，他说自己也感觉到很讶异，今天这个成绩超乎他的预期。本来评估这次最终成绩大概在第三、四名左右，应该会输给DeepZenGo和绝艺，或者可能跟DeepZenGo差不多，没想到会赢绝艺。
在提升方面，CGI和今年6月在福州与黑嘉嘉配对参加人机配对赛时相比，可以说明显比那时候强了，其实CGI一直在改进，有一次明确确定提升大概有70%，多加一些GPU计算资源后也会有一些小的改进。今天确实也是超乎了预期 ，对手应该有个bug。
吴毅成随后对比了绝艺、DeepZenGo和CGI三个软件：“毫无疑问绝艺最强，他们都用心投入了很多。至于发展方向，围棋程序也会持续在发展，实验室一般同学会往AI这方面研究，并不局限在围棋这个领域里，这次比赛会是很好的经验。”
“绝艺”是本次智能赛的大咖，这样一个充满诗意的名字出自唐代诗人杜牧的一句诗：“绝艺如君天下少，闲人似我世间无。”而“绝艺”这个项目研发团队和也令人啧舌，令其它围棋智能望其项背。2017年3月，“绝艺”在野狐网晋升“10段”。彼时的绝艺已经接连战胜了诸多包括柯洁、连笑、芈昱廷、朴廷桓等在内的国内外冠军级高手。
绝艺“人肉臂”
据绝艺团队介绍，绝艺的学习方式包含两部分，一部分来自人类棋谱，通过深度卷积网络的训练，得到一个策略网络；第二部分为自对弈棋谱，也通过深度卷积网络训练，得到一个估值网络。研发团队表示，研发“绝艺”促使团队过去几年在AI算法研究、大规模计算平台以及工程能力得到一次检阅，并对深度学习和强化学习等AI热门研究领域有了很多有价值的探索与创新。从技术角度看，绝艺背后的人工智能技术是“精准决策”的能力，有非常广阔的应用场景，如无人驾驶、量化金融、辅助医疗等。
比赛裁判长孙远介绍，围棋人工智能软件的水平和其背后的团队和资源有关，日本的软件完全是个人的独资研发，绝艺之所以强大是因为其背后腾讯强大的云计算资源，DeepZenGo和石子旋风近些年都获得了公司的资金支持，实力取得了长足进步，其中有的团队是学生程序员自发研制。这次比赛是国内的首次尝试，希望能做的更好。虽然16日预选赛绝艺出现了一个小BUG而输给CGI，但依然是冠军的强有力争夺者。
先知：一个人干挺好 纯个人爱好
先知围棋16日5轮皆墨，但是先知的经历，可能很少有人知道。
广东的张先生是先知围棋的研发者，2015年，张先生开始专攻先知围棋的研发，整个团队只有他一个人。张先生自陈是计算机专业出身，本来做象棋，但是象棋动不动就和棋，优势下也赢不了，围棋相比提高空间就大很多，所以想挑战更难的围棋领域。
17日先知围棋下了一些比较夸张的下法，比如布局占完两个三三后再直接点入对方三三，是棋风使然吗？张先生称开局走三三只是碰巧，网络只用4层，所以只能看到4步以外，算不到更远的。对于研发方向，张先生说，自己看过AlghaGo的论文，但没用他们提供的办法，没用GPU，只用CPU来训练。不过，自己准备更换数据集，如果自己生成的话成本太高了。
对于这项一个人干的工作，他说这是纯粹并一直在保持的个人爱好。虽然围棋只知道规则，水平是“0”，但他认为，围棋就是“纯数学”问题。不过智能围棋做起来简单，做好很难。目前自己自由职业来做智能围棋，路比较漫长，有新的想法就做做，属于纯粹的个人爱好。会不会以后学围棋呢，张先生笑了笑说：不会，因为学围棋太难。
天壤：前面三座神 人工智能像西医
与Rayn正在鏖战中的天壤围棋
天壤围棋在预赛取得小组第4名，可以说是非常了不起的成绩了。天壤围棋的人肉臂是两个小伙子，首日智能赛预赛刚结束，两个口干舌燥的小伙子喝完水后，马上向小编讲起了他们的故事。
天壤围棋属于上海的天壤网络科技公司，一年多前创立，公司主要用人工智能算法解决诸如广告投放、工业图像的监控等实际问题，围棋只是其中一个产品。他们希望通过AI来带动围棋发展，通过免费下载软件和职业棋手比赛和围棋教学，促进围棋普及，因为即便柯洁很火，围棋还是很小众化的，找职业棋手费用昂贵，AI可以做陪练。
天壤围棋小组第四很不错，因为前面三座神——绝艺、DeepZenGo和CGI，CGI的进步速度也超过了他们的想象。他们介绍，围棋项目组算一个大的业务，他们希望通过做围棋来理解AI，探索AI边界，目的是如何把AI的思路和想法怎样展现给人，消解人与机器沟通障碍，通过电脑的胜率等数据让棋手明白电脑的思路，这都是他们以后将要研究的课题。
谈到人与智能围棋的区别，他们说：现在可以根据电脑显示的胜率不同，来判断人工智能对局面的倾向，之前人们学棋都是根据经验，觉得那里好那里不好，但机器不同，他是依赖于计算。打个不搭档的比方，人与人工智能的围棋差异有点像中医和西医，中医很多是笼统的感觉，西医是精确化的，就像“青蒿素”，说完他们自己也笑了。
神算子：小概率Bug 以后会去下对弈网站
清华AI神算子
神算子由著名清华大学由小川教授研发，神算子专业是非线性有限元，由小川的工作中用的一个软件Abacus翻成中文意为“算盘”，所以就把中文名叫称“神算子”。本次智能赛预选赛名列第9，由小川教授称这也基本反映了它的真实水平，虽然有一盘比较遗憾，碰到一个小概率才会出现的Bug，导致最终没有出线。
由小川介绍称，围棋人工智能大概主要分两类：一类是传统的基于阿尔法、贝塔、蒙特卡洛算法，以DeepZenGo、石子旋风为代表；二是进入深度学习时代，DeepMind团队的出现，把整个围棋人工智能水平带高了一大截，现在几乎所有的团队都在用深度学习，但还是有所侧重。他还透露，神算子将会继续更新版本，有显著提高的话将会放到对弈网站上去和棋友下棋。
8月17日，被的神算子将在围棋大会会场接受棋手们的挑战，职业棋手也可参加，是为大会靓丽一景。
Leela：旖旎清丽的“软妹”形象
充当Leela“人肉臂”的是两位美女棋手
Leela是比利时围棋AI，这款软件在围棋人工智能界倒是并不令人陌生，它此前曾经在KGS计算机围棋大赛获得过三次冠军，也曾在计算机奥林匹克赛上获得过九路围棋银牌和十九路围棋铜牌，当然，这都是在AlphaGo横空出世之前。
Leela本次的智能赛之旅也可圈可点，首日预赛排名第8幸运踏进8强，不过淘汰赛马上就遭遇了全胜的CGI，开发者因故未能到场，委托裁判员来摆棋，来自上海大学生围棋协会的盛同学与杜同学，这次充当起了Leela的“人肉臂”，正如Leela的名字一样，它应该是一名旖旎清丽的“软妹子”形象。
日本的智能围棋发展迅速，除了我们熟知的DeepZenGo，还有Rayn和AQ等，17日上午，智能赛8强战罢，Rayn负于中国的天壤围棋，Rayn的人肉臂是两个小伙子，和他的对手天壤围棋的工作者都是年轻人，赛后双方不仅握手合影，还互相留下了联系方式。
17日的8强战，日本的围棋智能软件AQ负于绝艺，这虽然毫无悬念，不过日本的这款围棋AQ也是非常强劲的一款智能围棋，它曾经在在准决赛一度让DeepZenGo陷入险境，让日方到最后捏了把冷汗。AQ是日本山口佑一人的软件，他不会下棋，起跑半年就已达到非常高的水平，打破围棋软件的常识。AQ的开发者山口曾透露，他在深度学习过程有独创的技术，看来对深度学习的功力，是目前围棋软件的最大关键。
美国的Mugo是一个韩裔小伙子，和石子旋风的开发者林在范一样，这位年轻小伙子也是一头长发。本次智能赛，Mugo战胜了排名末位的先知围棋。据悉，Mugo实现了AlphaGo的策略网络和蒙塔卡罗树搜索两大主要策略，并且能够训练自己的深度神经网络，可视化在线对弈。
GoLois是法国人开发的一款这款法国围棋人工智能可以模拟人脑神经元，具有主动识别、自适应等功能，在图像处理方面也异常强大。不过，可能由于技术还不成熟，在本次围棋人工智能中排名第9，当了进入8强赛的守门员。
石子旋风研发者林在范
石子旋风是韩国目前最有名的一款围棋智能软件，2015年全球锦标赛，“石子旋风”击败当时的夺冠热门Zen而斩获冠军，并在随后和职业七段围棋选手连笑的对决中，先后在“人类让四子”、“人类让五子”的比赛中落败，直到连笑为“石子旋风”“让六子”，“石子旋风”才获得一次险胜，那一次石子旋风也让大家所熟知。
本次智能赛，石子旋风小组赛排列第6位，在17日的8强赛中败于老对手、已经由Zen升级为庞然大物的DeepZenGo，可以说，石子旋风一直在进步，但不是太显著而已吧。
首届智能赛还在如火如荼的进行中，这12位围棋智能软件及他们的团队或正在紧张激烈继续着冲击冠军之旅，抑或坐在一旁观看龙争虎斗。无论成功或失败，胜败此刻仿佛已不再重要，以后漫长的路还在远方。
8月16日下午，2017鄂尔多斯中国围棋大会中信证券杯首届世界智能围棋公开赛第3轮在伊金霍洛旗影剧院战罢，本轮波澜不惊，强手顺利胜出，绝艺、CGI、DeepZenGo分别击败AQ、天壤、leela。稍后第4轮绝艺与CGI将狭路相逢。&
首届世界智能围棋公开赛3轮（左侧执黑）：
AQ&负&绝艺&
DeepZenGo&胜&leela&
天壤&负&CGI&
神算子&负&石子旋风&
MuGo&负&Golois&
先知&负&Rayn
首届世界智能围棋公开赛4轮对阵（左侧执黑）：
绝艺&-&CGI&
Rayn&-&石子旋风&
DeepZenGo&-&天壤&
Golois&-&神算子&
leela&-&AQ&
MuGo&-&先知
（李新舟）
　　8月16日，“中信证券杯”首届人工智能围棋公开赛在伊金霍洛旗影剧院打响，中国围棋人工智能绝艺、日本DeepZenGo等出战。摄影：胡波
　　作者：DennyBritz，前谷歌大脑团队成员问耕编译整理量子位出品|公众号QbitAI△工作人员手里举着一个U盘，装在里面的就是击败了人类DotA2顶级玩家的
　　文章来源：未来游戏日记
在刚刚结束的TI7胜者组决赛Newbee战胜LFY之后，V社给我们带来了一个神秘彩蛋，世界上第一个TI冠军所有DOTA玩家都非常喜欢的老司机Dendi身穿拳击手战袍来到了TI7赛场！
Dendi的归来引得现场的所有人都为之欢呼，不过这场彩蛋的主角并不是他，现场带给他一台神秘的主机，然后播放了一段视频。
原来这台主机是一个人工智能AI，这段视频里许多的职业选手和解说都尝试与AI对战，但居然全部败下阵来，最后所有人都指出他们需要Dendi来拯救！
画面一转，Dendi已经坐在位置上准备开始和这台虐杀Smail和Arteezy等人的人工智能AI展开DOTA里最有代表性的影魔SOLO。
一上场AI就露出了他的实力，毫无失误的卡兵，在兵线上就占据了很大的优势。
真正打起来，Dendi不仅兵线没有AI控制的好，补刀方面也完全被爆，在三分多钟，Dendi就被AI拿到了一血。这时候AI的等级和装备已经领先Dendi非常多了。
Dendi在复活后，找了机会想击杀AI，但还是拼不过AI精准的计算败下阵来。接着，主持人对这台AI的开发人员们开始了采访。
开发人员们称这台AI并不是普通的AI，而是学习型的AI，他们并没有直接设定好打DOTA的技巧，而是只教了他DOTA的规则和玩法。但这台AI从0基础到现在的水平，只经过了20个小时的学习！这不禁让我联想到了在围棋领域无人能敌的阿尔法狗，AI惊人的学习能力更让我想到了《终结者》中统治了世界的天网，以现在AI的发展速度，有那样的一天还真的不是不可能。
接着老司机Dendi开始了和AI的第二局SOLO，但很快就被AI击杀，Dendi也直接选择放弃，这台AI的能力已经超过职业选手太多了，可以说几乎是零失误。最后AI的开发人员们称，他们现在正在开发5V5对战的AI，明年的他们将带着再次升级的AI再次来到TI的赛场。
虽然连职业选手都无法与这个AI抗衡，但小编我还是想尝试和它打上一场，感受一下它到底有多么强大，不知道V社是否会给这个机会，让它加入游戏当中呢？
　　文章来源：机器之心
在 Dota2 一对一表演赛中，由 OpenAI 设计的 bot 打败了 Danylo “Dendi” Ishutin，一名在职业生涯中已经赢得 735，449.40 美元奖金的职业玩家。OpenAI 的 bot 在第一场比赛开始约 10 分钟打败了 Dendi。在第二场比赛中 Dendi 放弃，并拒绝进行第三场比赛。
在人机匹配赛之前，OpenAI CTO Greg Brockman 解释了该公司的特制 bot 接受了一千次比赛的训练，训练由 OpenAI 进行指导。Brockman 还声称这个 bot 已经打败多个‘Dota 2’职业玩家。
人工智能公司向来喜欢通过视频游戏测试其技术：DeepMind 选择了星际争霸 2，而微软则在最近宣布要在 Ms。 Pac-Man 取得佳绩。Brockman 说，OpenAI 并不打算浅尝辄止，而是希望其 bot 明年可在 Dota 5 对 5 游戏中作战。同时，OpenAI 将会发布该 bot，从而人人可以与其对决，并且举办方 Valve 将为击败该 bot 的第一个人类玩家提供游戏币奖励。
以下是 OpenAI 官方博客对该比赛的介绍：
我们已创建了一个 bot，它在标准联赛规则下的 Dota 2 1 对 1 比赛中击败了人类顶级职业玩家。该 bot 通过自学从头学习 Dota，但并没有使用模仿学习或树搜索。这向构建在涉及真实人类的复杂环境中达成精确目标的人工智能系统迈出了前进的一步。
今天我们在国际赛的主赛场与 Dendi 对战，赢了一场三局两胜比赛。在过去一周中，我们的 bot 在与许多顶级专业玩家，包括 SumaiL（世界 1v1 头号玩家）和 Arteezy（世界头号全能玩家）对战时依然保持不败战绩。
Dota 1v1 是一个具备隐藏信息的复杂游戏。智能体必须学习规划、攻击、设局以及欺骗对手。玩家技能和每分钟操作数（actions-per-minute）之间的关联不是很强，事实上，我们的 AI 的每分钟操作数相当于人类玩家的平均水平。
在 Dota 中取胜需要玩家基于对对手的直觉而采取相应操作。在上面的视频中你可以看到我们的 bot 已经习得了——完全通过自我对弈——预测其他玩家的下一步操作，在陌生的环境中随机应变，以及通过对其他玩家的友军施加影响而帮助前者成功。
一场完整的 Dota 比赛包括两个战队，每队五人。每个玩家需要从一百个英雄和数百种装备之间进行选择。我们下一步将创建一个可与人类战队竞争和合作的 Dota 2 bot 战队。
　　我向江铸久、芮乃伟提了个问题。
江芮夫妇是传奇。江铸久是第一次中日围棋擂台战英雄，中国围棋往后数十年的兴盛，从此奠基；芮乃伟辗转美、日、韩，然后归国，多年漂泊，独霸女子围棋数十年也还罢了，还曾击败颠峰期的曹薰铉、李昌镐，虎狼军中取国手头衔。我一个二十年前的业余棋手，有机会与他们谈棋，幸何如之。
我的问题是：围棋有棋理、棋形和定式。阿尔法狗扫荡了定式，改写了棋形，但有没有动摇棋理？
所谓定式，就是双方约定俗成的走法，在四个角上开始，手数较多时延伸到边上。它相当于已组合好的模块，角部常用定式几十个，加上不那么常用的一两百个，棋手根据局势相应选择，组装到当下棋局进程中去即可。无须每手棋从头算起，节约大脑计算资源。
所谓棋形，就是双方棋子接触时构成的各种形状。无数棋手数百年对弈下来，形成既有认知：哪些形状（多半）是高效的，哪些形状（多半）是低效的。它也是快捷方式：棋形好则效率高，那么不确切知道下一步该走什么的时候，走形状好的多半不会错。
所谓棋理，指围棋是有关效率的游戏，每步棋置于枰上，要让此前的棋子发挥出效率，更要承前启后，让所有棋子彼此配合，在对手的袭扰、攻击、顽抗中，最终发挥最高效率。
按理说，棋理推动棋形展开，在局部形成定式，一贯而下，三者的关系本该如此。
事实则不然。人脑有涯，而围棋变化无涯，以有涯随无涯又想不殆，于是不再从头算起，转而直接利用定式、棋形等种种快捷方式，年深日极，逐渐固化，变成教条。
多年前，日本棋界强者大竹英雄说：“就算不这样下要输，我也不能下得这么难看。”教条深到极处，居然变成美谈。
映射到其他领域，习俗、规则、制度、诫条无不从现实中来，但也都超脱现实约束，获得独立的存在感。宁可要XXXX草，也不要XXXX苗。这种话我们听得还少吗？
还好，棋盘上一切胜负说话。既然你不惜输棋也要追求棋形，那你就输呗。
阿尔法狗对既有棋形、定式观念的巨大冲击，以胜负为先的职业棋手们都是欢迎的。震惊之余，新世界在他们眼前打开：一切从整体效率出发，带来了巨大自由。
如果什么都是这样反馈明确、淘汰标准清楚就好了，多少事不用再来回捣浆糊。
问题没完。阿尔法是否动摇了棋理？
前述棋理云云，追求整体效率是事后效果，而其过程则是取舍，将大量变化归约成人脑在给定时间中能有效运算的子集。AI要剪枝，人类也要。
人类围棋思维使用的剪枝工具中，有大量形式逻辑的内涵：
——孤立地看，很难判断一个变化是否有利，但相对地看则容易一些：如果变化A明显优于变化B，则不论变化B本身如何，放弃B都是对的；
——在某个变化中，如果其中有步棋对形成该变化来说并不必要的，且其本身是亏损的，那就一定不要下这步棋；
——在某个变化中，如果下了第一步，那么就应该下出与此相关的第二步、第三步……形成战术组合；如果下第一步之后就停下来，转而在棋盘上他处落子，那第一步就白白亏损。无谓损失是一定要避免的。
等等等等。
围棋中，归纳与演绎俱备，彼此交融。如果把棋步计算本身粗略视作归纳，但在算出的各种变化之间作取舍（取舍本身当然也是计算，但姑且让我这么说），往往要用演绎推理，如上面这些例子。
阿尔法跟人类总共四轮交手。第一轮对欧洲冠军樊麾，5：0，第二轮对人类顶级棋手李世石，4：1； 第三轮对几乎所有人类强手作网络车轮战，60：0；第四轮对当前人类第一人柯洁，3：0。屡战屡胜，如入无人之境。人类棋手对阿尔法围棋的深度越来越敬畏，也越来越惶恐。
等到谷歌公开阿尔法自我对弈50局之后，人类棋手完全陷入迷茫。
真的是神仙打架，看不懂。
以我棋力之粗浅，必须把胆子放大到数倍，颤微微问道：怎么看起来，阿尔法跟自己下，好多棋下得好象是在打逻辑的脸啊？阿尔法还讲棋理不讲？
这个问题，人类棋手已不怎么敢作答。
有前车之鉴。
阿尔法年初大胜人类各种强者的网络60局中，有数处全不可解，比如打吃不提子之类，但既然阿尔法下出来了，于是人类认真研究，猜想一二三，为其编织出各种合理性。然而谷歌事后公布原委：那是因为人肉臂摆错了地方！
真是尴尬。
又比如，阿尔法与人类棋手对弈，只下正手，从未下过胜负手。所谓胜负人，指形势已非，棋手明知最佳下法，但弃而不用，转而选择并非最佳但更复杂的下法，期待对手犯错。阿尔法跟人类下棋，从来是一路领先，所以未曾见过其胜负手，但阿尔法跟自己下有没有用过胜负手？
江、芮对视一眼：不知道，因为即使它使出胜负手，人类也不见得能看出来。
就这样一骑绝尘。
回到阿尔法与棋理。是阿尔法改变了棋理？还是说棋理仍然在但阿尔法比人类理解得更深？还是说阿尔法就算违反了棋理但不影响赢——无论是哪种，都只能说明人类围棋下得太差：要么是认错了棋理，要么是对棋理的理解太浅，要么是连棋理不太通的对手都远远赶不上。
对棋手来说，这是最深的震动。理之不存，棋将焉附？
遥想20多年前，日本围棋极盛之时，霸主小林光一说，边角变化已基本穷尽。
唉，樱花开得真是灿烂啊。
江、芮反过来问我，阿尔法围棋之后，人下围棋的意义在哪里？
我说，如果你要的是答案，那么有个标准答案等着：人何尝跑得过马，但人类比赛谁跑得更快难道就没有意义？不过，这标准答案用来堵人之口可以，你们专业下棋的，还有我这样的终身爱好者，从内心深处不能不觉得，曾经以为的那尊像已经被打碎成一片片了。在一片废墟上，我们得重新去找围棋的意义。
江、芮辞别，我继续工作，脑子里这问题还在。
芮乃伟是棋界仅得一见的人物。与不可能作对，她毫不陌生。长年漂泊，在恶劣的环境中保持强大的棋力，因为她意志极为强大，也因为她足够单纯。棋枰之外，不知其余。
阿尔法到底比人高出多少？能不能让人类两子（先走两步）？乃至更多？尊严使许多棋手不愿去找寻这个问题的答案，但芮乃伟愿意。在阿尔法与柯杰5月乌镇对阵之时，她向谷歌请战，愿与其下升降棋，被打到让几子就是几子，可惜未成。
我们相见时，她刚刚拿下全运会女子围棋冠军。围棋缺席全运会24年，今年才又回归，而缺席前的最后一届，也是芮乃伟拿冠军。
24年在围棋界什么概念呢？围棋竞争太过激烈，五年一换代。她80年代即已成名，原是马晓春一代棋手，后来所谓龙、虎、豹几代棋手陆续崛起，再后来猛兽名称不够用就懒得再计数。今天豹代已露疲态，虎代基本退出一线，龙代已无影踪。芮乃伟已过知天命之年，与不知多少代后的晚辈相争枰上，有战则必战。
今日棋手20岁前拿世界冠军，30岁后淡出舞台，因为不再能保持足够专注，惟芮乃伟能。埋首棋枰之时，盘侧哪怕是熟人，她认不出来——没有一丝心力留给盘外。
棋界天才辈出，芮乃伟从来不以天赋知名，却大浪淘沙，历久弥新，一再创下传说，在人类围棋史上终有席荣耀之地。极度专注，只求寸进，与时间对抗，拒绝走向命运划下的轨迹。
围棋的意义我仍不知道答案，但我知道棋手的意义，它凝聚在芮乃伟身上。阿尔法打不垮这个。
它只会自己慢慢消逝。
江铸久、芮乃伟 著
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编辑：津久井美智江
小林千寿，六段。日本棋院常务理事，2020年东京奥运会·残奥会委员。1954年生于长野县松本市。师从木谷实九段，1972年入段，73年二段，74年三段，76年四段，78年五段，2016年六段。曾在女流选手权获得3连霸，女流鹤圣战获得3次冠军。并积极在国外进行围棋的普及活动。门下有汉斯·皮奇六段，安迪·托姆南初段。2011年开始担任日本将棋联盟的理事（没错，是将棋），在小林四姐弟中是老大，是小林孝之准棋士，小林健二七段和小林觉九段的姐姐。日本棋院东京本院所属。
4岁开始受到父亲的影响开始学棋，6岁就成为了木谷实九段的内弟子。在读高中时成为了职业棋手，本期将采访把围棋推向世界的女棋手，小林千寿。
记者：中国的顶尖棋手，也就是世界的顶尖棋手终于被电脑击败。而在2009年7月的时候，同样是木谷实的弟子石田芳夫在和电脑软件交手时，电脑软件还毫无还手之力，曾经说道“这个世界上有一个不能被电脑击败的游戏还是不错的…”
小林：那场比赛，今年5月份在中国进行的，我当时也在现场。阿尔法围棋是DeepMind公司的产物，而AlphaGo这个名字，真的是既让人头疼，又是一个好听的名字。
DeepMind公司通过AlphaGo对AI进行研究，而谷歌公司将其买下。因为得到了谷歌性能较好的电脑，使得AI的能力得到了提升。围棋AI在这一年一下子就超过了人类，将10的700次方，700位数的局面，分析得比人类要更加透彻。并且，现在AlphaGo所需要的电脑性能，只要去年的十分之一就可以了。
而谷歌公司也表示，通过从围棋上运用到的算法，今后将考虑如何把这项技术运用到社会上去，这才是DeepMind公司的使命。
记者：能不能解释一下，AI是如何对社会做出贡献呢？
小林：这么解释吧，为什么围棋的算法可以运用到领域。比如去年AlphaGo击败了韩国顶尖棋手之后，AlphaGo的算法使得谷歌公司的冷却装置能量排放减少了40%。如何减少多余的手段，用高效的方法去思考是围棋的最基本要素，而AI就是这么去处理事情的。
然后，这项技术现在也引用到了复杂的地铁路线整理，以及医疗上。今后DeepMind公司为了给社会做出贡献还会继续开发下去。
记者：那么，阿尔法围棋的开发就到此为止了吗？
小林：确实，和人类之间的对决已经宣告结束了。
但是，AI之间的比赛是否会继续下去，我们还不得而知。因为电脑是不知疲倦的。我们欣赏了AlphaGo左右互搏的50盘棋，粗略地翻一翻就体会到AlphaGo的每一手棋领先我们太多，简直要晕过去了（笑）。
最让我们不可思议的是，棋谱里可以把所有的信息都体现出来，而一般情况下每一手棋下在任何地方都不会觉得很奇怪。但是很多顶尖棋手看了左右互搏的棋谱之后，他们也觉得AlphaGo的棋非常出乎预料，能在从中体会到全新的感受。围棋进入职业化至今有几百年，而围棋发明至今也有3000多年了，人类迄今没有想到的棋，被机器下了出来，同时对人类之前所搭建的基本观念造成了冲击。相信今后的围棋界会有翻天覆地的转变期。
记者：那么，职业棋界今后还会持续下去吗？
小林：首先国际象棋在被电脑击败之后，国际象棋也没有消失吧。同样将棋界也一样。相反电脑可以帮助我们学到新的东西，藤井聪太那样的棋手就是这么涌现出来的。
今后AI和人类将不会是竞争对手，我觉得今后将会进入，人类该如何去接受AI，然后如何去利用AI，再去做每一件事情的时代。
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　　8月2日晚，CCTV1《机智过人》栏目官方微博发布了一条微博：“在#机智过人#的舞台上，全场上下一起给了柯洁一个最意外的惊喜！史上最具科技感的生日派对，你见过吗？”
《机智过人》栏目组发布微博
《机智过人》是中央电视台综合频道与中国科学院科学传播局联合主办的大型科学挑战节目，预计将于今年8月底正式与观众朋友们见面。8月2日晚上举行了隆重节目的发布会，柯洁作为节目嘉宾出席，还得到了一份大大的惊喜。
8月2日是柯洁20周岁的生日，但由于要参加《机智过人》的节目录制，所以与家人朋友提前到8月1日小聚。当晚柯洁赶赴位于廊坊的拍摄基地，准备第二天的拍摄。殊不知，柯洁的父母、亲友和央视的编导们给柯洁准备了一个惊喜不断的生日。
发布会上，各位嘉宾致词完毕，主持人却唯独把柯洁留在了台上。当全场一起为柯洁唱起生日歌时，柯洁憨憨地笑着的向大家鞠躬致意。随后现场大屏幕画面一转，一个个柯洁熟悉的身影出现在屏幕之上。
柯洁在《机智过人》录制现场
聂卫平：柯洁，生日快乐！年纪轻轻就为中国围棋担当重任，我看好你，加油！
古力：柯柯，我是古哥~~~祝你生日快乐，在20岁能够心想事成，所向披靡，加油！
连笑：祝柯洁20岁生日快乐，非常了不起，这么年轻就达到了围棋的顶峰，希望我们共同进步，友谊长存，加油！
就在柯洁还在回味朋友们话语的时候，一个个在视频中给柯洁祝福的身影，忽然从后台走了出来，还带着鲜花和礼物。柯洁顿时懵了：“你们怎么都来了！”
亲友们忽然出现为柯洁庆生
一连串的惊喜，让柯洁触景生情，甚至有点哽咽地对现场的观众说：“大家可能不知道，我们中国围棋能够走到今天，其实非常非常不容易。像我小的时候，我们经常输给韩国人。那时我虽然还是个小孩，就很不服气。现在我们总算有了一点成绩，我希望大家能多多关注和支持中国围棋！”
不过柯洁很快调整过来了情绪：“有句话叫国运兴棋运盛，今天看到我们国家有这么多先进的科技，伟大的技术，国力强盛，围棋肯定也会越来越好。”现场掌声雷动……
8月3日凌晨，应该是结束了拍摄的柯洁更新了微博：“无数的惊喜，完美的20岁生日！爱你们！！！”。
　　过去一年，十九岁的柯洁，在围甲联赛里完成了主将战十八胜四负，将云南队带到了联赛亚军的位置；在三星杯上击败柁嘉熹，收获了自己的第四座世界冠军奖杯；在全运会里连战连捷，将二十四年后重回全运的围棋冠军稳稳收下；如今柯洁二十弱冠，坐拥4座世界冠军奖杯，达到了他这个年纪的巅峰，前无古人，愿他在未来的道路上砥砺前行，攀上更高的高峰！
　　（原标题：战胜围棋冠军后，AlphaGo会抢律师饭碗吗）陈益刊人工智能AlphaGo轻取世界围棋冠军后，一个老话题再次被热议：未来你的工作是否会被机器取代?在律
　　如果说去年3月AlphaGo4比1击败李世石，还只是新时代到来的叩门砖的话；那么今年5月在乌镇表现完美的Master则真切的告诉人们，人工智能时代真的已经来了。
游戏可能是我们简单直接看到人工智能应用的领域了，围棋其实也是游戏的一种。7月27日至30日，2017ChinaJoy在上海新国际会展中心举行，Google也作为参展商亮相。7月28日，Google在上海举办了2017游戏峰会，来自世界各地的游戏行业达人参会。
Google展台
帮助中国游戏“出海”
近年来中国国内游戏市场竞争日趋白热化，很多游戏公司把目光投向了海外，Google Play无疑是最具影响力的平台。不过，对Google的合作伙伴们来说，更令他们惊喜的是Google的人工智能技术。
游族网络2013年开始跟Google合作，把中国的游戏文化向国外输出，取得了令他们非常惊喜的效果。以今年为例，一款名为狂暴之翼的手游，在全球大约40多个国家达到全部游戏畅销榜的第一名。
游族高级副总裁李博在采访中说道：“Google 的技术推动了我们的发展。我们在做国内业务的时候，相对比较关注产品的品质以及渠道关系这些大家都会关注的部分，但是当我们在出海过程中与 Google 深度接触后，我们认为技术是发行里面非常大的一个推动力。我们把与 Google 的合作归纳成三点：第一、数据的闭环。第二、DMP（Data-Management Platform，数据管理平台），人群的数据，人群画像DMP。第三、AI算法。”
早在2016年Google就开始从“移动为先”到“人工智能为先”的战略调整，UAC（通用应用广告系列）就是人工智能在Google业务中的很重要的应用。
Google 大客户部行业总经理邓辉
Google 大客户部行业总经理邓辉这样介绍：“UAC简而言之就是广告的投放的一个优化过程，如果你的投放量非常大，比如说投放到一千个位置上，第二天你要做一个调优，去看哪一些位置好，要加价，哪一些位置不好，要减价，这要花费大量的人力和时间。UAC 做的最大的事情，是跟机器学习技术相结合，他让机器来做这些事情，大家知道围棋这么难的游戏都能够下，能够赢过人类最顶尖的棋手，我们希望机器学习也能解决这样的问题，让游戏客户把他的注意力跟精力放在开发好游戏上。”
游戏里的人工智能？
FunPlus是谷歌在中国游戏公司里合作非常深入的一家，FunPlus 市场负责人金雯怡在访谈中提到了一个很有趣的计划：“我们一款叫做 King of Avalon 的游戏，是通过与 Google 进行一个比较深入的合作，与Google旗下做人工智能算法的工作室合作，可能会在将来给大家带来不一样的游戏体验和交互。我们觉得游戏在未来需要一些创新，给玩家带来不一样的体验。”
与李博、金雯怡一起参加访谈的还有两位独立游戏制作公司的代表， Coconut Island联合创始人陈闻、Chilly Room凉屋游戏CEO李泽阳。独立游戏是相对于商业游戏而言的，更注重的是游戏的品质，而不是让用户付费的能力。不难想象之前中国国内游戏市场对独立游戏的严苛环境。因此这两家公司在几年前就开始与Google合作，寻求国外市场的发展。
其实独立游戏的概念在国外很早就有了，所以Coconut Island和凉屋游戏的“出海”效果都不错。近年来中国国内也开始关注独立游戏，毕竟“买买买”不是大家玩游戏的初衷，真正让市场和用户能够良性延续下去还是要靠游戏品质本身。
2017游戏峰会
如果说AlpahaGo让中国围棋迎来了第二个发展黄金期的话，那么Google则打开了中国游戏行业的大门，不仅仅是让中国的优秀游戏，优秀文化可以走向海外，同时还让整个行业有了根本性的变革。
未来游戏的样子？
未来的游戏会是什么样的呢？这次的ChinaJoy其实已经展示出来了，电子竞技，人工智能，VR技术这三者的地方是最吸引观众的展台。另外，棋牌类的休闲游戏也占据了一席之地。
各种人工智能技术在游戏行业应用开始增多
电子竞技很受关注
VR游戏不一样的感受
来打昆特牌的柯洁
　　战胜李世石、柯洁的人工智能阿尔法狗名噪一时，至今被人们热议。不过，昨天在全国大学生计算机博弈大赛现场，人工智能专家对记者表示，阿尔法狗不算什么，人工智能还可推演战争输赢。
& & & &人类几乎不可能击败阿尔法狗
& & & &记者向此次大赛的创办人——中国人工智能学会理事、中国人工智能学会机器博弈专业委员会荣誉主任徐心和请教了有关阿尔法狗的问题。
& & & &徐心和表示，无论是韩国的九段棋手李世石，还是中国的围棋天才柯洁，败于阿尔法狗都再正常不过，因为人类几乎不可能击败阿尔法狗。
& & & &为什么这么说呢？徐心和表示，一般的业余棋手下棋，能看到未来三步已是高手；职业大师下棋，可以看到未来十步；但AI呢？至少能看到未来二十步，更不用说像阿尔法狗这样的超级AI。还有一点也决定了人类与AI的区别——人脑计算存在一定的错误几率，而AI计算是不会发生错误的。
& & & & 兵棋推演能知战争输赢
& & & “正是运用了AI的上述特性，国防军事领域才发展出‘兵棋推演’这一模拟战争的方式。”中国人工智能学会常务副理事长杨放春说。
& & & &杨放春介绍，所谓兵棋推演实际上是一种策略游戏，最原始的兵棋可以算是沙盘模拟。但兵棋不同于沙盘之处在于它需要设置实际的数据，如地形地貌对于行军的限制和给养的要求，如不同的兵种和武器的战斗力，还如不同规模和兵种间的战役的伤亡数据等等。有了这些数据，就相当于有了游戏规则的限制，然后游戏双方通过排兵布阵的调度，进行模拟的战争。在二战太平洋战争末期，美国也正是基于兵棋推演，得出“进攻日本本土，士兵伤亡将超过100万”的结论，果断使用原子弹来结束了战争。随着人工智能的发展，兵棋推演已由电脑来完成，也成为了各个国家审视自我军事力量的重要手段。
& & & & 人类不必害怕AI
& & &“虽然AI的运算能力超过了人类，但也不必害怕。”杨放春表示，AI的发展要依靠人类，近年来，正是大数据和云计算两项技术的发展，推动了AI的大发展。
& & & & 徐心和也表示，“人工智能大致分为三类：一类是感知，包括视觉、听觉、嗅觉、触觉等，像电子警察、Siri等手机语音助手、实时在线地图等，都算人工智能的一种；第二类是思维，包括计算、逻辑分析、推理判断、学习优化等；第三类是技能，就是能做什么，比如搬运、装配、探险等。”
& & & &“虽然在下棋方面，人类可能都会败下阵来，但又有什么影响呢？”徐心和教授说，人们该下棋还下棋，因为人与人的互动感受是计算机替代不了的。
& & & &我国AI领域人才储备不足
& & &“我国在人工智能领域的人才储备不足。”这是昨天中国人工智能学会专家们的共同呼吁。
& & & &杨放春说，全国本科设有智能科学技术专业的学校仅36所，而本科基础培养和社会需求相比还非常薄弱。近日，中国国务院印发《新一代人工智能发展规划》，提出推动人工智能领域一级学科建设，尽快在试点院校建立人工智能学院，增加人工智能相关学科方向的博士、硕士招生名额。
& & &“现在人工智能的发展呈现井喷态势。”杨放春认为，大数据与云计算如同两个翅膀助力人工智能腾飞。目前各高校做人工智能方向研究的一个毕业生会有十几家企业争抢，人才培养缺口巨大。因此，急需国家加快人工智能一级学科建设进程，合理调整学科布局，扩大该学科人才培养规模。
　　文|朱昂导读：我相信未来越来越多的技术创新会来自目前几大存量的互联网或者科技巨头。创新需要的是新流量，人才，资本的投入。移动互联网带来的垄断已经超过了PC互联网
来源：中国医学论坛报
7月12日，复旦大学附属肿瘤医院和上海市徐汇区疾控中心联合推出的早期大肠癌筛查项目交流会在上海召开。会上宣布上海市居民“大肠癌的早期筛查与防治”项目研究正式开始，并现场讨论了项目的前期准备工作、实施方案与具体流程等。本报特采访了复旦大学附属肿瘤医院蔡三军教授和对本次项目提供支持的诺辉健康首席执行官（CEO）朱叶青先生，他们就筛查项目的意义及体外筛查手段的特点等内容发表看法。
筛查项目有助发现早期肠癌和癌前病变，降低发病率和死亡率
蔡三军教授
我国大肠癌发生率呈上升趋势随着期望寿命的提高和生活方式的改变，中国大肠癌发病率已跃居恶性肿瘤第三位。尽管死亡率有所下降，面临绝对数量庞大的患者，大肠癌导致的死亡依然很多。蔡三军教授指出，大肠癌一般高发于老年患者，以上海为例，约一半肠癌患者在60岁以上，30岁以下的只占不到1%。
大肠癌筛查项目有助提高早诊早治率蔡三军教授及其团队成员曾在上海市开展过一项社区居民大肠癌筛查项目，鉴于项目取得的良好成效，后来扩展为2012年上海市重大社会公共服务项目，对50~74岁的400万人群进行筛查。蔡教授指出，筛查有以下几方面的意义：①大部分筛查人群无症状，筛查出的50%属于Ⅰ期大肠癌，预后很好。②筛查能发现大量癌前病变，以腺瘤为主，每发现一例癌症患者，就能发现5~6例癌前病变人群，对该类患者及早干预可有效避免癌症发生。③通过筛查，居民对肠癌的防治意识提高，效果好于其他宣传方式。
大肠癌筛查需要满足多个条件，包括患者的依应性
通过筛查可发现大量癌症早期及癌前病变患者，发病率下降，死亡率自然也会下降。蔡教授指出，在普及筛查时，需要考虑：①是否有足够经费做支撑；②该病是否属于高发疾病；③是否有医疗设备作支持。上海市大肠癌筛查项目的开展均满足以上三个前提。此外，患者对筛查的顺应性也很重要，很多患者不愿意配合筛查，尤其是面临肠镜检查时。所以，如果有更舒适，同时结果也更准确、费用更合理的筛查手段，将会使项目更容易推进。目前蔡教授团队正在探索用粪便DNA&检测实现大肠癌筛查的项目，期待该方法能提高检测灵敏度，同时避免患者进行不必要的肠镜检查。
高灵敏度的大肠癌体外诊断方法帮助节省医疗资源，提高筛查顺应性
朱叶青先生
大肠癌筛查有助提高早诊率，节省医疗资源美国在过去的30&年里开展了大肠癌筛查，使居民大肠癌发病率和死亡率都明显下降，主要原因就是早期筛查使癌症得到早期诊断和治疗。我国目前大肠癌的早诊率还很低，需要进一步的努力。大肠癌体外诊断方法是检测肠癌的重要手段，结果为阳性的人群要接受肠镜以进一步确诊，阴性人群则建议每1~3年做一次检测。粪便DNA&检测方法作为体外诊断方法之一，一方面可以提高肠癌早诊率，另一方面可节省医院的有限资源，减轻国家医保负担。
粪便DNA&检测适用于有筛查意识且大肠癌高风险的健康群体诺辉健康的基因检测服务致力于检测个体突变基因，以推断个体当前的健康状态，对临床具有指导意义。常卫清粪便DNA&检测方法适用于有筛查意识的大肠癌高风险健康群体中的40岁以上男性和35&岁以上女性，尤其是有肠癌家族史、生活不规律、嗜烟酒、肥胖、肠镜检查依从性低的人群。朱先生指出，粪便DNA检测有如下优势：①检查结果非常直观；②无创无痛；③居家使用，非常简便，整个操作过程不超过5&分钟；④肠癌早期阶段即可发现，可使早诊率大幅度提高。
样本数据库的建立对我国肠癌防控工作带来帮助常卫清粪便DNA&检测服务的数据模型是由硅谷的大数据团队和精准医疗团队合作完成，目前仍在不断完善。同时，诺辉健康在上海、广州和北京推广大肠癌筛查项目，已初步建立一个中国人群粪便DNA样本数据库，随着样本量的增加，希望能为国家肠癌防控体系的构建带来一定帮助。
　　李根发自凹非寺量子位报道|公众号QbitAI十天前，硅谷钢铁侠、特斯拉CEO伊隆·马斯克在几十位美国州长面前，声称AI是对人类存在的最大威胁，并且呼吁加强对AI
　　人类，可以在行动之前预想到后果，这是我们认知能力中一种强大的工具。
举例来说，当我们将玻璃杯放在桌子边缘时，我们很可能会考虑一下放得稳不稳，是否会掉下来。基于对后果的思考，我们可能会调整玻璃杯的位置，避免掉在地上打碎。
这种慎重性的思考本质上是“想象力”。这是一种人类独有的能力，也是日常生活中重要的工具。
如果我们希望算法实现同样的复杂行为，那么算法也必须能够“想象”，对未来进行推理。除此以外，算法必须利用这些知识构建计划。
在这个领域，我们已看到了丰富的成果，例如AlphaGo这样的程序。AlphaGo利用“内部模型”，分析每步操作会在未来带来什么样的结果，从而进行推理和计划。
这些内部模型非常强大，因为围棋是一种“完美的”环境。围棋有明确定义的规则，因此在几乎任何情况下都可以非常准确地预测结果。
然而，现实世界情况更复杂，规则没有明确定义，预期之外的结果常常会出现。即使是最聪明的人工智能系统，在这种复杂环境中展开想象都会是漫长而成本高昂的过程。
在两篇最新论文中，我们描述了一类新方法，让人工智能建立以想象力为基础的计划能力。我们还提出了一种架构，给人工智能系统提供新方式，去学习并构建计划，最大化任务效率。对于不完美模型，这些架构高效而健壮，可以利用灵活的策略去发挥想象力。
这两篇新论文是：
Imagination-Augmented Agents for Deep Reinforcement Learninghttps：//arxiv.org/abs/
Learning model-based planning from scratchhttps：//arxiv.org/abs/
想象力增强的人工智能系统
我们介绍的这些人工智能系统受益于“想象编码器”。这种神经网络可以学会提取有用信息，用于未来的决策，同时忽略不相关的信息。
这样的人工智能系统拥有许多独特之处：
它们学会表达内部模拟结果。这意味着它们可以利用模型，捕捉粗略的环境变化，即使这样的变化并不完美。
它们有效地利用想象力。它们可以利用多条想象轨迹来适配问题。此外，编码器也提高了效率。这种编码器可以从奖励之外的想象中提取额外信息。这样的想象轨迹并不一定带来最高的回报，但可能包含有用的线索。
它们可以学习不同策略，从而构建计划。它们可以选择继续当前的想象轨迹，或重新开始一条想象轨迹。或者说，它们可以使用不同的想象模型，而这些模型拥有不同的精确度和计算成本。这带来了广泛而高效的规划策略，而不会被局限于单一方法，导致对不完美环境的适应性受限。
架构的测试
我们利用多种任务去测试提出的架构，包括解谜游戏《Sokoban》，以及一款太空飞船导航游戏。这两款游戏都需要前瞻性的规划和推理，因此是测试我们人工智能系统的绝佳环境。
在《Sokoban》游戏中，人工智能系统将盒子推到目标之上。由于盒子只能向前推，因此许多操作是不可逆的（例如盒子一旦推到角落，就无法再拉出来）。
在太空飞船游戏中，人工智能系统必须按照固定次数去启动推进器，使飞船保持稳定。这样的操作需要适应不同星球的引力。因此，这是一种非线性的复杂持续控制任务。
为了限制这两种任务中的试错次数，每一关卡都用程序生成，而人工智能系统只能尝试一次。这就鼓励人工智能系统在现实环境测试之前，尝试不同的策略。
△&人工智能agent在不了解规则的情况下，玩Sokoban游戏时的表现。我们在某些时间点，对agent想象的五种未来进行可视化，agent会根据这种信息决定该如何采取行动。
△&上图是agent在太空飞船游戏中的表现，红线是实际的轨迹，绿线和蓝线是agent“想象”的轨迹。
对于这两种任务，想象力增强的人工智能系统表现得都比没有想象力的更好。它们可以根据较少的经验进行学习，并且有能力处理建模环境中的不完美之处。
由于人工智能系统可以从内部模拟中提取更多知识，因此相对于传统搜索方法，例如蒙特卡洛树搜索，可以借助较少的想象步数去更好地完成任务。
当我们添加能协助构建计划的额外“管理”组件之后，人工智能系统可以更高效地学会用更少的步数解决问题。
在太空飞船任务中，人工智能系统可以分辨环境中引力的强弱，而引力的不同需要配合不同的想象步数。当人工智能系统面对多种环境模型，每种环境模型的质量和成本优势各不相同时，它可以学会做出有意义的权衡。最后，如果每步行动会导致想象的计算成本上升，那么人工智能系统就会提前想象多个连锁行为产生的后果，随后持续依赖这样的计划，而不会再次展开想象。
能够处理不完美模型，并学会如何使规划策略适应当前状态，这是重要的研究课题。
我们的两篇新论文，以及Hamrick等人此前的工作考虑了这些问题。基于模型的增强学习和规划是热门研究领域，而我们仍需要进一步分析和思考，从而带来可以规模化的解决方案，帮助人工智能系统利用想象力对未来进行推理和计划。
昨天，DeepMind创始人兼CEO哈萨比斯，还在访谈中提到想象力以及神经科学和人工智能的融合借鉴。他说：只有了解大脑，才能开发出更强的AI。而且也发了论文~
& & & 文章来源：今日头条
& & & 5月份，AlphaGo再次引起轰动，大败世界排名第一的围棋手，使人工智能正式称霸围棋界。只要看看媒体的报道，你就能嗅到迎面而来的末日气息。
& & & &毫无疑问，柯洁的认输引燃了一种挥之不去的伤感。去年，AlphaGo战胜李世乭的消息震惊全球，这位只有19岁的中国棋界天才当即表示，自己绝不会输给人工智能。而对战当天，揪着自己的头发、几乎要伏案而战的柯洁，让我们全程目睹了豪言壮语的一点点崩解，所以怎能不让人忧伤？
& & & 不过，若是只盯着这点不放的话，你就找错了重心。作为AlphaGo的开发者，谷歌子公司DeepMind的本意并不是碾压人类——毕竟，运作这家公司的依然是人类。AlphaGo是人类的重大成就，我们的解读不应是AI能力超越了人类，而是AI将强化人类的能力。
& & & &AlphaGo是怎么战胜柯洁的？&
德米斯·哈萨比斯，DeepMind联合创始人兼CEO
& & & &在乌镇围棋峰会上，我采访了DeepMind与谷歌的开发人员。去年与李世乭展开围棋大战时，AlphaGo取得了四胜一负的战绩，而在我跟开发人员交流时，听到他们谈得最多的，不是它胜的那四局，而是输掉的那一局。
& & &“我们想看看能否解决这些问题——我们称之为知识差距，在第四局比赛中，李世乭出奇制胜，暴露了AlphaGo知识中存在的缺陷。”DeepMind联合创始人兼CEO德米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在活动首日表示。
& & &“我们试图弥合这一知识差距，试着教会AlphaGo，或让它通过自学，学会应对这种围棋局面。我们相信，现在的AlphaGo更善于应对这些局面了。不过，在跟柯洁这样的高手过招之前，我们并不确知。”
& & & &结果，AlphaGo连胜三局，力压柯洁。从中可以看出，所谓的知识差距已被弥合。但值得一提的是，为达到这一水平，DeepMind不得不从AlphaGo以往的失误中学习。如果这一年来它都原地踏步，那么，实力远超李世乭的柯洁完全有可能将它击倒。然而，AlphaGo并没有固步自封。
& & & &和柯洁对弈的AlphGo是经过彻底重构的版本，DeepMind称之为AlphaGo Master。
& & & “AlphaGo Master”的主要创新就在于，它开始指导自己学习。”大卫·席尔瓦（Dave Silver）说。“现在，AlphaGo可以从自己的搜索中学习，以改进它的神经网络——包括政策网络和价值网络——使它更加宽泛地学习。最令我们激动的不是它棋艺的提升，而是它能广泛应用于其他高难度领域。”
& & & &AlphaGo由两个网络构成：一为“政策网络”，负责选择下一手该怎么走；一为“价值网络”，进行分析胜算。政策网络以专业围棋手的历史棋局为最初的基石。而AlphaGo Master比原版本深入得多，它通过搜索，确定走出某一手棋后可能引出的所有下法，从中提升它对潜在后果的理解。
& & &“原系统自我对弈了数百万局，但没有涉及到这种搜索的使用，”哈萨比斯在接受采访时说。“AlphaGo Master则能自食其力地完善自己的预测。因此，先前的版本主要是生成数据，这次的版本则是使用自己的搜索功能，及其自己的能力，来完善自己的一部分，即政策网络。”基本来讲，现在的AlphaGo更善于评估所有选项，找出最强有力的一手。
& & & &我问哈萨比斯：若没有历史棋局充当初始数据集，这个系统能否奏效。“我们正在运行这方面的测试，老实说，我们还是挺自信的。”他说。“初步结果还挺不错。这是我们未来一篇论文的一部分，所以还不能公开讨论，但成果是比较喜人的。其总体思路就是降低对人类引导过程的依赖。”
& & & &但要打败柯洁，AlphaGo就得解决当初李世乭所揭露出来的那个缺陷。虽然通过自我对弈，AlphGo变得越来越强大，但要弥合知识差距，DeepMind就不能依赖这种基础训练，也不能手动编写解决方案。“它不像传统程序，把Bug修复了就好了，”哈萨比斯说，他认为，未来，各种学习系统都可能面临类似的知识差距。
& & & “你必须连哄带骗地促使它学习新知识，或探索新区域，为此，我们可以采取很多不同的战略。我们可以用对手对抗的形式，迫使它探索这些区域，或是保留不同版本的AlphaGo，让它们相互对弈，使棋手库更加多样化。”
& & &“我们还做了一件事，就是经过评估，找出我们认为AlphaGo不善应对的棋局类型。我们通过算法，在自我对弈的棋局中找出这些局面——即另编一个算法，从这些棋局中找到AlphaGo会遇到此类问题的地方。
& & & &由此，我们针对这类局面建立了一个库。这样一来，在测试新系统时，我们不仅可以让机器自我对弈，还可以让它与已知的问题棋局库对弈，从而量化改进程度。”&
大卫·席尔瓦，DeepMind公司AlphaGo项目首席研究员
& & & &这些性能的改进并不需要追加额外的运算能力。相比对弈李世乭的那个版本，AlphaGo Master耗用的运算能力竟要低得多；它的运行仅靠Google Cloud中区区一枚二代TPU（张量处理单元）就完成了，而之前的版本要同时用到50个TPU。
& & & &“你不能想当然地以为，运行AlphaGo所需的计算力不是一般人所能企及的。”席尔瓦说。“其特殊之处在于算法，而非计算量。”
& & & &AlphaGo正在学习人类，虽然未来的它也许不需要这样做；反过来，人类也在学习AlphaGo。最简单的例子就是柯洁对AI的第一局比赛，柯洁采用了三三开局。这种下法在近几十年中逐渐式微，但因为AlphaGo的巧妙运用，它又开始重现江湖。
& & & & 在第二局中，柯洁将AlphaGo逼到了极限。AlphaGo得出结论：柯洁的前50手堪称“完美”，而前100手之高明，胜过了AlphaGo Master当时对弈过的所有对手。
& & & &虽然AlphaGo的某些走法在当时可能不为围棋界所理解，但事后证明，AlphaGo提供了一种看待围棋的全新方式。围棋已经存在了数千年之久，在如何下棋和研究围棋的问题上，AlphaGo引发了有史以来最为深刻的变革之一。
& & & & 那么，对不懂围棋的人而言，AlphaGo又有何意义呢？
& & & &AI带来的启示与不安&
安德鲁·杰克森（Andrew Jackson）和韩国围棋协会高级秘书长李夏辰探讨AlphaGo对柯洁
& & & 比方说，你是谷歌数据中心的一名工程师。你有责任确保所有机器高效运行，而且不能让设备过热。也许你采用的办法是，通过系统设计，将同时运行的冷却设备数量降至最低——只有当第一台设备满负荷之后，才会打开第二台，以此类推。这样做不无道理。不过，一个名为“Dr。 Data”的AlphaGo版本有不同意见。
& & & “Dr。 Data决定开启尽可能多的处理单元，使他们保持低速运转，”哈萨比斯说。“考虑到开关、泵等的运作，那样反而更合理。我觉得，新的数据中心在设计时，正在考虑这种做法。他们选取其中一些概念，重新整合入新的设计——这是AI系统没法做到的。所以，人类设计师观察着这个AlphaGo版本的做法，将结果纳入下一步的决策中去。”谷歌的数据中心已经采纳了“Dr。 Data”，使谷歌冷却用电节省了40%，能耗降低15%。
& & & &DeepMind认为，同样的原理也适用于科学和医疗。从蛋白质折叠到造影，深度学习技术能帮助提升各项目工作的精度和效率。另外，看似平常但十分重要的是，它也许还能使工作流更加合理。“比如在一家医院里有一名护士正在使用一种非常高效的做法，或是