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我前陣子突然意識到內衣的重要性
之前看朋友瘦了看起來瘦了10公斤一樣，但她說其實沒有她只是穿對內衣整個體型就改善了
原來還有這招!!?!?!?所以最近才考量要重新買內衣~剛好也是要換
結果發現在有賣很多機能性的內衣，可以束腹幫助拉提等等功用的
上網找評價結果發現其實有很多優秀的小牌子完全不輸有牌子的內衣
而且忠實客戶還不少耶
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AlphaGo之父詳解“圍棋上帝”是怎樣煉成的
DeepMind創始人傑米斯·哈薩比斯（Demis Hassabis）和AlphaGo團隊負責人Dave Silver便對外講述瞭AlphaGo研發背後的故事。
AlphaGo
鳳凰科技訊（作者/白楊）5月24日消息，烏鎮圍棋峰會進入第二天論壇環節。昨天，AlphaGo取得瞭與柯潔對陣的首場勝利，再一次展示瞭人工智能在圍棋領域的非凡實力。今天，DeepMind創始人傑米斯 哈薩比斯（Demis Hassabis）和AlphaGo團隊負責人Dave Silver便對外講述瞭AlphaGo研發背後的故事。
DeepMind於2010年在倫敦成立，2014年被谷歌運動內衣挑選以4億美元收購，目前有200多名員工。哈薩比斯說，DeepMind相當於人工智能的阿波羅計劃，希望打造新的研發科學的方式。
所以，DeepMind所有的研究內容都圍繞智能。大致分為兩個步驟：一是要攻克智能，真正的掌握智能；二是用智能去解決問題。
如何實現這樣的目標？DeepMind在努力打造一臺通用型的學習系統。在DeepMind的所有算法中，都有一個學習的機制，而不是預設的系統。
通用型的學習系統最大的特點是可以舉一反三，一個算法可以做一系列的事情。這很接近人類的大腦，從一個任務中學習到的經驗，可以應用到其他事情中去。
目前，絕大多數機器都無法做到這點，DeepMind希望能夠打造出這樣的能力。
Deepmind創始人傑米斯 哈薩比斯
哈薩比斯舉瞭一個例子，上世紀90年代，IBM 發明的深藍系統（Deep Blue）曾打敗瞭國際象棋冠軍加裡 卡斯帕羅夫（Gary Kasporov）。但這並不是一個通用型學習系統的例子，深藍是一種弱人工智能，它通過機器暴力搜索，來搜索研發人員預設的數據。
所以，深藍不能說是一個聰明的機器，隻能說背後的編程者很聰明。
那DeepMind在做的強人工智能是什麼樣子？簡單概括來說，機器需要掌握觀察和行動兩個技能。假設有一個智能體，當它獲得一個目標信息，它首先需要去觀察自己所處的環境，這個環境可以是真實環境或者是虛擬環境，然後通過視覺、聽覺，甚至是感覺去熟悉環境。
然後就設定一個想法，針對環境去決定當下應該采取什麼樣的行動來實現目標。看似簡單的兩個步驟，背後卻涉及瞭極其復雜的算法和原理。
為什麼AlphaGo要下圍棋？
回到AlphaGo，哈薩比斯和他的團隊為什麼選擇圍棋，而不是象棋或者其他棋類？哈薩比斯表示，圍棋對計算機來說是最困難的，其復雜程度讓窮舉搜索都難以解決。
對機器來說，圍棋的困難主要在兩方面：一是，機器無法寫出評估程序來決定誰贏瞭；二是，圍棋是一種直覺性的比賽。
輸贏的判斷對比賽來說非常重要，但是圍棋不像象棋，吃掉對方的 帥 或者 將 即可獲勝，這也導致圍棋的搜索空間非常龐大。
圍棋更像是一個築防遊戲，每走一步都需要盤算整個棋局，而象棋是所有棋子都擺在盤上。另外，圍棋選手都是依靠直覺在下棋，且圍棋中沒有等級概念，所有的棋子都一樣，小小的一子，就可以影響全局。
正因如此，AlphaGo在圍棋上取得的成績，確實得來不易。哈薩比斯也說，去年戰勝李世石，讓他們整個團隊都很激動。為這一刻，等瞭十年。
AlphaGo是如何工作的？
Dave Silver稱，按照傳統的算法，每下一步棋計算出幾十種可能，然後每種可能又產生幾十種可能。這種窮舉式的搜索方法應用在每一步都有上百種可能的圍棋上，會變得非常笨拙。
AlphaGo團隊負責人Dave Silver
所以AlphaGo團隊在研究時，一直想辦法減少窮舉式搜索的寬度和深度。
他們結合瞭監督學習和強化學習的優勢。一方面形成一個策略網絡（policy network），用於學習棋盤；另一方面，形成一個價值網絡，以-1（對手的絕對勝利）到1（AlphaGo的絕對勝利）的標準，預測所有可行落子位置的結果。
這兩個網絡結合在一起，就形成瞭AlphaGo的樹搜索。在獲取棋局信息後，AlphaGo 會根據策略網絡探索哪個位置同時具備高潛在價值和高可能性，進而決定最佳落子位置。
與柯潔對戰的AlphaGo自學成才
但這次與柯潔對戰的AlphaGo相較於去年的版本，進行瞭很大的改變。今年的AlphaGo更強化瞭學習，它通過自己與自己下棋，產生大量的棋局，然內衣特賣後學習、改進。
這樣一來，AlphaGo就不需要依靠人類的數據，而是自學成才。然後不斷給下一代版本提供更好的數據，這是一個良性循環。
去年，與李世石對戰的AlphaGo在谷歌雲商有50TPUs在運作，每一步可以搜索50個棋步，並且可每秒搜索10000個位置。
昨天與柯潔對戰的AlphaGo，則是在單個TPU機器上進行比賽，它擁有瞭更強大的策略和價值網絡。
哈薩比斯說，AlphaGo最酷是它不僅把圍棋當做比賽，更是當做一種藝術，而且是非常可觀的藝術。
在與李世石對陣的第二局比賽中，它走出瞭令人驚嘆的第37步棋，這讓研發人員都感到驚訝。按照圍棋幾千年來的經驗，人類是絕不會下出這一步。
李世石當時在賽後也表示，AlphaGo給圍棋帶來瞭全新的體驗和認知，讓他有瞭繼續下棋的比賽。
柯潔在昨天比賽技術後也有著同樣的感受，AlphaGo讓圍棋有瞭更多的可能，似乎沒有哪一步是不能下的。
AlphaGo已經展現出瞭它在圍棋方面的創造力，並給圍棋選手打開瞭新的世界的大門，圍棋的邊界遠遠超乎他們之前的認知。
哈薩比斯說，他們會繼續打造AlphaGo，不斷彌補它知識方面的空白，讓它變得更完美。
對於未來，以AlphaGo為代表的人工智能也會成為人類的工具，就像望遠鏡一樣，幫助人類探索更多未知的領域。比如在材料設計、新藥研制等方面，人工智能一旦有所突破，給人類帶來的影響也同樣超乎想象。
最後，哈薩比斯還強調一點，當人工智能真正來到人們身邊時，正確恰當的使用人工智能也非常重要。
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