由AI大作业想到的 近几年<人工智能导论>的大作业是编写一个博弈程序,这类程序的典型框架就是α-β剪枝算法,像著名的打败了国际象棋大师卡斯帕罗的深蓝,就是这么干的,一些中国象棋程序也是这样的框架.大多数同学在完成大作业时,也基本选择的是这个框架,也刚好与上课内容一致. 然后这个在国际象棋.中国象棋上均显示了威力的框架,在面对围棋程序时却显得无能为力.很多人对此发表评论,什么围棋比象棋复杂啊,围棋状态更多啊等等,各种论点被抛出.复杂.状态多也许是事实,但我认为并不是问题的根本. 原因出在什么地方…

云计算和AI时代,运维应该如何做好转型? 今天我们来聊一聊,在云计算和AI时代,运维应该如何做好转型?今天的内容可以说是我们前面运维组织架构和协作模式转型的姊妹篇.针对运维转型这个话题,谈谈我的思考和建议. 总结运维转型案例 我们先来看业界的三个典型案例,一个来自国外,一个来自国内,最后一个是我自己团队的案例,都非常具有代表性. 国外Netflix的模式. Netflix从一开始就强调开发人员进行自助化运维.我们第一篇文章中就介绍到,Netflix内部的运维工作全部都由开发人员完成,平台也由开发…

Python好像天生是为AI而生的,随着AI的火热,特别是用Python写的TensorFlow越来越火,Python的热度越来越高,就像当年Java就是随着互联网火起来的感觉.在我的工作中,Python用来写脚本用,有些功能用Java或者shell也能实现,只是用Python来写更加方便一些,小伙伴们如果平时做Java开发的话,建议学习一下Python,换个思路,换种感觉,保证给你不一样的程序体验.开发语言其实就是一个工具包,Python与Java的底层实现都离不开C/C++,只是工具包的设计…

前言: 对弈类游戏的智能算法, 网上资料颇多, 大同小异. 然而书上得来终觉浅, 绝知此事要躬行. 结合了自己的工程实践, 简单汇总整理下. 一方面是对当年的经典<<PC游戏编程(人机博弈)>>表达敬意, 另一方面, 也想对自己当年的游戏编程人生做下回顾. 承接上三篇博文: (1). 评估函数+博弈树算法 (2). 学习算法 (3). 博弈树优化 这篇博文着重谈谈游戏AI落地的问题, 游戏AI不是追求AI的无敌性, 而是应该迎合不同级别的用户水平. 同时游戏本身的用户体验, 是需要…

3月16日历时8天的人机大战终于落下帷幕,alphago以4:1的比分击败了当年如日中天的李世石.这个结果让我这个围棋爱好者+计算机爱好者百感交集…… ——一个时代落幕了,一个新的时代开启了. 这次人机大战包含了两大方面,一是围棋,一是算法,幸好我对这两方面都略有涉猎,就不妨简要谈谈我的看法. (当然我围棋也只是业余5段,计算机方面更是被人随便虐,如有错误,欢迎指正) 先从围棋方面说说吧,其实很多人都对这次结果大跌眼镜的,赛前很多职业选手都是支持李世石5:0获胜的,毕竟围棋是“人类最后的智慧堡垒…

毫无疑问,人工智能是目前整个互联网领域最火的行业,随着AlphaGo战胜世界围棋冠军,以及各种无人驾驶.智能家居项目的布道,人们已经意识到了AI就是下一个风口.当然,程序员是我见过对于新技术最敏感的一个人群,举一个例子:当TensorFlow刚刚面世的时候,几乎所有搞大数据的同学一见面就开始交流这方面的内容,仿佛所有人一夜之间成了“TFboys”(tensorflow_boys).我觉得之所以程序员对于新技术很敏感有两个原因,其一是技术这碗饭会逼着你不停地去学习,不然很快会被淘汰:其二是程序员大…

引言:2018年7月25日,DataPipeline CTO陈肃在第一期公开课上作了题为<从ETL到ELT,AI时代数据集成的问题与解决方案>的分享,本文根据陈肃分享内容整理而成. 大家好!很高兴今天有机会和大家分享一些数据集成方面的看法和应用经验.先自我介绍一下.我叫陈肃,博士毕业于中国科学院大学,数据挖掘研究方向.现在北京数见科技(DataPipeline)任 CTO.之前在中国移动研究院任职算法工程师和用户行为实验室技术经理,之后作为合伙人加入过一家互联网教育公司,从事智能学习方面的研发…

前言: 本文将谈谈如何评估测试炸金花的AI, 其实这个也代表一类的问题, 德州扑克也是类似的解法. 本文将谈谈两种思路, 一种是基于基准AI对抗评估, 另一种是基于测试集(人工选定牌谱). 由于炸金花/德州是一类信息不完全的游戏, 而且运气在局数少的情况下, 占据很大比例, 波动有些大. 因此基于测试集来评估, 可能更好, 更准确. 总而言之, 好的AI, 在优势下赢得越多, 在劣势下输得越少, ^_^. 相关文章: 德州扑克AI--Programming Poker AI(译).  系列文章说…

原贴地址: https://www.zhihu.com/question/316135639 作为一个 AI 方向的在读博士生,实在是过的蛮闹心,无意中逛知乎发现了这个帖子,发现很适合现在的自己,于是转载到这里,以作收藏. ---------------------------------------------------------------------------- 今年刚渡过了 CS PhD 的申请狂潮(本人是14级的学生),顺便回答一下吧.我在中国科大计算机本科期间,学生工作做的很多…

2017 年是机器学习领域最有成效.最具创意的一年.现在已经有很多博文以及官方报道总结了学界和业界的重大突破.本文略有不同,Alex Honchar在Medium发文,从研究者的角度分享机器学习明年发展的走向. 本文的预测基于 2012 年以来我关注的学术界和科技巨头实验室的研究思路演变.我所选择的领域,从我的观点来看,都多多少少尚处于发展的初级阶段,但是已经为研究做足了准备,且在 2018 年可能获得良好的结果,并在 2019-2020 年能投入实际应用.请阅读吧! 开放科研 来自其他学科的学…