fish97 发表于 2017-10-19 18:28 static/image/common/back.gif
换个角度思考，国人常说，规矩是用来破坏的，这不是没有道理。你在考虑AI应用这个问题时，可能是把问题局 ...
深度学习和大数据是两个有交叉但不同的领域。深度学习通过海量样本获得逼近函数。
Zero并非小数据学习，只是它采用的大数据样本不再需要从人类的历史经验开始，而是直接从0开始在自我训练过程中获取，并且看上去收敛效率更高。
乌鸦2 发表于 2017-10-18 19:43 static/image/common/back.gif
解决矛盾就是未来30年的国家工作方向。
请教，解决什么“矛盾”是未来工作？能具体说说吗
本帖最后由 乌鸦2 于 2017-10-19 23:05 编辑
就是那条现阶段主要矛盾，不平衡不充分的发展。
而前30多年的矛盾“人民日益增长的物质文化需要同落后的社会生产之间的矛盾。”重心在发展生产上。未来30年的重心在为达到平衡、充分状态这个上。
本帖最后由 乌鸦2 于 2017-10-19 23:01 编辑
细节：
地区不平衡。根源，出口型经济造成。解决，不会再把强调出口放在第一位。新生产模式出现，比如新制造包含生产环节的分解。分解过程因为一些生产成本的增加，很多能够独立出来的生产环节会转向材料资源、人力资源地区。
可以说，原材料和劳动力价格会持续上涨的。
本帖最后由 乌鸦2 于 2017-10-19 23:07 编辑
房地产产业链。解决：保证稳中持续下降，最终不被绑架。金融、财政政策控制。
解决刚需：1、发展智能诊疗，降成本。分流。
2、生产环节分解，劳动力分流
3、教育资源配置扁平化，教育需求人口分流。
本帖最后由 乌鸦2 于 2017-10-19 23:02 编辑
贫富不平衡，解决：
1劳动力价格提高，生产环节转移促进就业。
2鼓励创业。支持包括互联网金融，税收倾斜，政策简化，技术转化。
3加大各种基础设施，让“流动、组合”更便捷。
4加大普通大众的医疗、教育、养老的支持力度。
标准和环境管理是为了增加旧式生产模式的成本。促进旧式生产模式发生分解和转移。可以说这两个方向会持续保持严格状态。
activelog 发表于 2017-10-19 21:21 static/image/common/back.gif
深度学习和大数据是两个有交叉但不同的领域。深度学习通过海量样本获得逼近函数。
Zero并非小数据学习， ...
还有一点，就是不会被人带歪。从李世石那时候就发现人的中盘思路是有问题的
activelog 发表于 2017-10-19 21:21 static/image/common/back.gif
深度学习和大数据是两个有交叉但不同的领域。深度学习通过海量样本获得逼近函数。
Zero并非小数据学习， ...
还有一点，就是不会被人带歪。从李世石那时候就发现人的中盘思路是有问题的
10月17日，The Hill报道，在奥巴马政府批准通过一项饱受争议的、与俄罗斯相关的核协议之前，联邦调查局FBI 就已经收集了关于俄罗斯为增加于美国境内的核能业务而在美进行贿赂、回扣、勒索以及洗钱行为的相关证据。
The Hill称，据一个信息源提供的消息，在时任美国国务卿的希拉里做出对莫斯科有益的决策时，俄罗斯核工业官员往比尔•克林顿基金会中汇入了数百万美元。
奥巴马这个浓眉大眼的居然也是叛徒。这个时间点爆料还真是有趣
诸葛小花 发表于 2017-10-17 02:03 static/image/common/back.gif
数理化的名词，汉语都是汇集了多少顶尖人才，历经几百年才翻译过来的。
就拿各门学科几乎都要用到的微积 ...
记得当年苏联的数学家来华时，对中文可以明确无误的翻译表述出高数持怀疑态度。
activelog 发表于 2017-10-19 08:21 static/image/common/back.gif
深度学习和大数据是两个有交叉但不同的领域。深度学习通过海量样本获得逼近函数。
Zero并非小数据学习， ...
同意它们是两个不同的领域，但大数据不能为AI服务它的意义就小多了。就像你描述的，Alpha zero实际上是自己产生数据，自己学习从而不需要人类的历史数据了，这就是我特别看重的点，这种方法也可以避免人类的误区产生的非最佳结果。这就是我从AI学习的角度看，大数据已经不重要了。但这不妨碍大数据成为总结归纳出现有社会函数的助力。
我不吃青椒 发表于 2017-10-19 03:32 static/image/common/back.gif
这也意味着人类和AI最后的妥协余地已经不存在了，问题是服务于蛋白质智慧体是否是理性的。
以前有个电影 ...
这也是我为什么要和Spacejam探讨如何解决AI的出现给我们的社会带来的问题。他已经有了一些方案，但我不知道是否可行，和完美。在考虑。
发改委：2018年“互联网+”、人工智能创新发展和数字经济试点重大工程的通知
2017-10-15
程。现将有关事项通知如下：
一、“互联网+”、人工智能创新发展重大工程，由各地发展改革委和有关中央管理企业组织申报；数字经济试点重大工程由有关部门和各地发展改革委组织申报。
二、请各项目汇总申报单位按照附件要求，根据当地和行业条件、资源禀赋、工作基础，统筹考虑3个工程的申报工作，避免面面俱到，严格控制项目数量，避免“小、散”，切实体现重大、突出重点，支撑数字化转型、培育发展新动能等工作的需要。
三、请各项目汇总申报单位，按照《中央预算内投资补助和贴息项目管理办法》（国家发展改革委第45号令）和《高技术产业发展项目中央预算内投资（补助）暂行管理办法》有关规定及本通知要求，指导项目建设单位编写项目资金申请报告、纳入投资项目在线审批管理平台和重大建设项目库，并对报告及相关附件的真实性予以确认。
四、项目申报过程中暂不需提交环保、土地等落实证明材料
七、请各项目汇总申报单位将3个工程申报的项目以一个申报文上报。请于2017年11月10日前，将项目申报文件（一式3份）、项目资金申请报告以及汇总表（见附件4）报送国家发展改革委（高技术产业司）。
附件：1．“互联网+”重大工程申报要求
2．人工智能创新发展重大工程申报要求
3．数字经济试点重大工程申报要求
4．项目汇总表
国家发展改革委办公厅
2017年10月11日
fish97 发表于 2017-10-20 03:59 static/image/common/back.gif
同意它们是两个不同的领域，但大数据不能为AI服务它的意义就小多了。就像你描述的，Alpha zero实际上是自 ...
可参看，刘慈欣那本弦计算机的科幻小说。
当模拟出普朗克常数的那个世界的时候，现实和虚幻一体了。
有时想，我们会不会都是一个虚幻世界的自变函数而已呢？
回归本质，机器学习问题是一个找到可以产生最优化决策结果的模型的问题，一个大前提就是得知道什么是优，然后再去迭代优化。虚拟世界中，先有规则然后有世界，规则可以判定什么是绝对优胜，又由于虚拟环境中迭代成本低，放任参与者竞争比较、优胜留存、变异更新不断迭代，最优模型就这么出来了，说是强化学习，其实还是进化论。然而现实世界中，能够判定优劣的绝对规则只有生存，进化论可以用，但生物不是模型，生死换代可没那么简单，而且基因生存、群体生存还有个体生存到底哪个是最优，也不好判定，迭代次数最多适应性最强的无疑是病毒，然而目前主宰生物圈的却是80年一生20年一代的人类，这样长的迭代周期却有着压倒性的优势怎么看也违背适者生存最优化了。那么人类又是如何进化的，很多人把人类的优越性归结为文明，但文明又是什么？《人类简史》与《未来简史》里提到，人类的独特性在于存在巨大的主观概念世界，多数人的主观概念离联通到一起，形成了政治正义、宗教信仰、文化习俗、契约关系等共识，这个越来越庞大而多元的概念网络世界，正是文明，或者说社会。人类在社会中进化，那社会中又由什么来判定最优？社会认同，或者说多数人的信任。信任之前也提过，可以物化为金钱，可以升华为信仰，可以归迹于成就，也可以寄望于未来，但实际上都是一个主观概念，就是相信对方可以满足自己的需求。多数人认同谁信任谁，谁就是最优，再结合个体本身的异化、能动与认知系统，一个永无止境的相对最优规则就明确了。之所以相对，是因为这套判定体系依托于人类主观概念，并非绝对客观，之所以永无止境，是因为人心因现实反馈而生变，即使因社会认同走向群体固化，也能够触发轮回去重新修正。那么话题回归机器学习，强化学习的套路依赖于最优规则与快速迭代，然而现实中最有效最优规则由人心变化决定，迭代则受限于人类知行判定系统速度，在这个背景下又能够翻出什么大浪花？在此之外，还有一套基于大数据的统计学习套路，其所认定的最优正好是多数数据的监督，纵使最终智能高度受限于监督者，但却可以紧跟人类社会的变化，最终融入乃至替代人类。那么强化学习就无用了么，明明智能上限比统计学习高的多？当然不是，只要解决掉前面两个瓶颈就行，当社会进入完全的数字社会乃至虚拟社会，人类个体与机器个体难以分辨，机器又因为计算优势可以提前预知大多数人类个体知行判定结果，导致机器个体成了社会认同中的最可信权威，社会认同成为机器社会认同，判定系统速度升级为机器计算速度，轮回修正力量又可为机器力量镇压，此时机器才能甩开人类玩，之后就是强化学习发威了。然而话说回来，如果机器可以替代人类，那机器其实就是人类，用现在的社会共识去判定未来，未免太傲慢了，还是谦虚点做好当下吧。
seedofocean 发表于 2017-10-20 10:00 static/image/common/back.gif
回归本质，机器学习问题是一个找到可以产生最优化决策结果的模型的问题，一个大前提就是得知道什么是优，然 ...
我也是这么认为，人机结合不可避免。谁能嵌入到计算机中，谁就能生存下来，而不是相反，人类在快速进化。还有一个趋势，就是人类其实在做的事更加符合机器的发展路径。AI更像是人类自己的完整版。
花差花差农民 发表于 2017-10-19 23:39 static/image/common/back.gif
还有一点，就是不会被人带歪。从李世石那时候就发现人的中盘思路是有问题的
谁发现人的思路有问题？是怎么发现的。我也猜人的对局可能有偏科，但是会不会机器也有自己的偏见或者盲区？
本帖最后由 我不吃青椒 于 2017-10-20 12:13 编辑
guillaume 发表于 2017-10-20 11:42 static/image/common/back.gif
谁发现人的思路有问题？是怎么发现的。我也猜人的对局可能有偏科，但是会不会机器也有自己的偏见或者盲区 ...
人脑为了决策效率有麻烦的路径依赖问题，并且需要心理安全区，盘面上的重要信息可能被自己脑补过滤掉。
seedofocean 发表于 2017-10-20 10:00
回归本质，机器学习问题是一个找到可以产生最优化决策结果的模型的问题，一个大前提就是得知道什么是优，然 ...
从初中高中开始，课本就反复讲，人之所以区别于其他动物，就在于工具的利用，火的使用也是重点强调的。结合葡萄的观点，利用火，就表明人在能量的使用上凌驾于当时所有物种。作为一个群居物种，会使用工具，会用火，如果没有陨石撞地球，人凌驾于万物之上就是必然。如果有一个族群，在工具的使用和能量的利用上能凌驾于人类之上，那它们也就是下一个万物之王。
本帖最后由 seedofocean 于 2017-10-20 12:16 编辑
soufayu 发表于 2017-10-20 12:01
从初中高中开始，课本就反复讲，人之所以区别于其他动物，就在于工具的利用，火的使用也是重点强调的。结 ...
特殊性不是会用工具，这点在上面提到的两本简史中有论证，很严谨。因为反例太多，不说类人猿，咱们周边的猫猫狗狗都会用工具。
本帖最后由 我不吃青椒 于 2017-10-20 12:19 编辑
soufayu 发表于 2017-10-20 12:01 static/image/common/back.gif
从初中高中开始，课本就反复讲，人之所以区别于其他动物，就在于工具的利用，火的使用也是重点强调的。结 ...
现有生存竞争机制下，总有人会主动人机结合寻求生存机会。
下一代药物可以保证人高质量的活到120岁，但开发极其昂贵，还要量身定做，一般屁民根本无缘得见，就是权贵也得分出三六九等。相比之下，人机结合具有低成本和人网无缝融合碾压优势。
我不吃青椒 发表于 2017-10-20 12:00
人脑为了决策效率有麻烦的路径依赖问题，并且需要心理安全区，盘面上的重要信息可能被自己脑补过滤掉。
只要是最优化就会有过拟合问题，一个比较好的方法是通过反馈机制去变异修正。
我不吃青椒 发表于 2017-10-20 12:00 static/image/common/back.gif
人脑为了决策效率有麻烦的路径依赖问题，并且需要心理安全区，盘面上的重要信息可能被自己脑补过滤掉。
其实不必委婉地说是什么路径依赖，就是人脑智力不足，根本分析不了中盘的复杂局面，所以只好凭经验了。而所谓的经验是怎么来的？就是前人总结的套路。
seedofocean 发表于 2017-10-19 21:00 static/image/common/back.gif
回归本质，机器学习问题是一个找到可以产生最优化决策结果的模型的问题，一个大前提就是得知道什么是优，然 ...
分析的挺好，也提出了许多好问题，最后的一句话告诉大家，浑浑噩噩的快乐活着吧，人命运由天，不要挣扎了，没有用。
我想如果人类在过去的几千年，按照这个思路生活，我们大概还活在茹毛饮血的层面。想必你真正想泯灭的是人们心中的王侯将相宁有种乎吧。
我觉得现在这种时候人类更加需要的是毛主席的精神与天斗，与地斗与人斗的斗争哲学，只有这样人类才能在与AI的竞争中为自己的利益最大化取得胜利。而不是什么听天由命。
同理这种斗争哲学也适合人民，指望着统治阶级把蛋糕给人民多分点，而且没有让统治阶级感觉到危险，那是做梦。
只有让更多的人知道我们处于什么情况，我们的目标是什么，我们有什么样的困难，阻力，人民或者说人类才能更好的活着，或者说人类才能发挥自己的的作用对抗困难，找到最佳路径，而不是搞一些神秘的东西忽悠人民，最后达到自己稳定统治的目的，当灾难来临时，没有了人民助力的国家或者说人类最后灭亡。
http://www.guancha.cn/industry-science/2017_10_20_431660.shtml
向更复杂的客体进军 挡不住了演变趋势
最麻烦的事情可能是 自我意识的出现 可能是人类干预+ 事故后 ......随机发生的
CGSTOCK 发表于 2017-10-20 22:54
http://www.guancha.cn/industry-science/2017_10_20_431660.shtml
形成意识首先要分清你我，或者说有社会参照，进化论只关注结果，先天不足，这方面社会认同与反馈变异系统更有希望。这次要说影响也有，以后那些规则明确的快速博弈危险了，首当其冲的就是金融交易，烧上几亿刀，出来个超级投机者，只要不遇到系统性风险，金融市场怕就是神仙打架了。
http://www.guancha.cn/chenjing/2017_10_21_431711_3.shtml
AlphaZero不但系统看起来简洁了，下法看起来也有由诡入道的意思。
AI的问题说到底不是机器和人的问题，还是人和人的问题。只要机器还是没有自我意识的工具，人之间永远是可替换的。真到机器可以成“人”的一天，只能说人类现在的生命形态落后了。
从文明的角度讲，地球上只有几百万年生物史，几千年文明史的人类显然非常初级，而要突破地球的限制，现在的生命形态实在是弱爆了。
变化让个人不适应甚至恐惧，不过无法变化才是人类应该恐惧的。
至于应对，用既有的理论去预测未来，用过去的套路去应付未来才是要小心的。知道起点和中点我们可以讲哈密顿原理去找最优化的路径，不知道终点的时候就是风险型决策，归纳推理要把突变纳入。
本帖最后由 健恒 于 2017-10-21 10:15 编辑
凡是有固定规则的，就可以依靠算力打败人类，将来量子计算机商用之后，算力更强大，人类更没法胜过AI。
依靠想象力、联想力、灵感的文学、艺术、设计等这类没有固定规则的还很难被机器替代。
现在工业界使用的机器学习、深度学习算法都是基于统计概率的算法，复杂的问题，很多是依靠设计很深的神经网络，堆叠几百层的神经网络，算法运行时就是密集的矩阵运算、张量运算，耗CPU、GPU、内存，在一台没有特定GPU的电脑上跑一个算法，CPU很容易就飙到200%-300%，电脑风扇呼呼响。实际上比拼的是算力。