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AlphaGo Zero的神经网络,大胆省去了征子特征的输入。细细品味训练过程,略微吃惊:神经网络直到训练的(相对)后期才学会征子。如果对局双方(黑AlphaGo-白AlphaGo)都不懂征子,那么总体结果也不会差太多吧。每个征子的结果就好像投硬币一样随机,总的胜负加起来差不多是零(大误)。

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或许是开发团队好运,更有可能是反复尝试以后才成功。总之,在征子上,AlphaGo Zero涉险过关。同理,分拆策略、价值网络,以及采用快速走子,是旧版AlphaGo的暂时妥协,而在新版终于得以解决。DeepMind,及其母公司谷歌的终极目标不是破解围棋,而是造出通用人工智能。通用智能不需要额外专业知识。AlphaGo Zero在无围棋知识输入的前提下达到如此高度,可以说离通用智能又近了一步。

第六条 政府投资资金按项目安排,以直接投资方式为主;对确需支持的经营性项目,主要采取资本金注入方式,也可以适当采取投资补助、贷款贴息等方式。安排政府投资资金,应当符合推进中央与地方财政事权和支出责任划分改革的有关要求,并平等对待各类投资主体,不得设置歧视性条件。

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