连水军都要失业了 因为AI水军来了

阿华爱吃哈密瓜

在其他地方看到的，ai水軍没有感情，以后我们要如何批水軍？？？？

贪欢客

通信技术你问我答 (积分兑奖)

又要影响就业率了。
电联水军少，影响较少；移动水军多，影响较大。
马云的云之流，看来离失业不远了，要赶紧调转矛头攻击AI，不然被机器人抢了职位。

handq1

贪欢客 发表于 2017-9-4 12:16
又要影响就业率了。
电联水军少，影响较少；移动水军多，影响较大。
马云的云之流，看来离失业不远了， ...

这个没办法，水鬼这活本来就是没尊严的，跟跪地乞食差不多的，去要饭呗一样的

czbchn

用图灵的办法去对付

馆里猿下黑手

AI是有下限的，它的下限取决于程序员给它注入什么样的口令。而我们活人水军是没有底限的，他们的底限是取决于他们自身道德底线，也就是无下限的。程序员一个靠技术吃饭的人，永远不可能无耻到靠出卖人格吃饭那种程度。就好像卖唱的无法理解卖淫的。

阿华爱吃哈密瓜

馆里猿下黑手 发表于 2017-9-4 14:12
AI是有下限的，它的下限取决于程序员给它注入什么样的口令。而我们活人水军是没有底限的，他们的底限是取决 ...

虽然你是说得比较好的，但说好的，你太乐观了，说差的，有些井底之蛙。
听过阿尔法狗了吧？他们的逻辑推理与自我学习能力不是吹的！苹果语音功能与谷歌百科智能，建立的科学资料库全是自动的，再人为删除不宜公开的资料，如核弹技术制毒技术等等。
我之前根据河南联通技术论文描述，里面有多普勒现象引致误码率超过了2.5%，从而导致移动通讯中断，得到结论是使用700的时候，3Gtdd能工作在400公里以内，而不是老早时候叫的120公里就不能工作，我当年未注册就与科盲进行科普，学识上不能板倒我被对方以走狗尊称，实在对他们这些脑残无言以对。
其实任何东西，科学就是有一个指标，不能以感情作为指标的。
之前中国科普的中国功夫，他们的伤害指标不行，但是有美观指标，因此军警学习的全是军体格斗，明星们表演的是中国舞蹈，就是以指标决定功用。
当然，有人钻空子，如三聚氰氨，牛奶好坏的重点指标是蛋白含量，蛋白含量测试简化测试是测量氮含量，结果是世界大乱了。后面的测试是直接测蛋白含量，如现在对抗水军，完全实名制是最重要手段。

现在感觉不爽的事是，我引以自豪的科学素质，在ai自学习能力之下，被他们以摧枯拉朽之势击垮，他们比我的科学理论水平更高。我认为与他们对抗是全面的败退。

馆里猿下黑手

阿华爱吃哈密瓜 发表于 2017-9-4 18:14
虽然你是说得比较好的，但说好的，你太乐观了，说差的，有些井底之蛙。
听过阿尔法狗了吧？他们的逻辑推 ...

什么时候Ai能模拟灵长动物独立思考，学习并创新，人工智能水军也许能超越人类的水军。在此之前无解，总是水军先打出一个下限，ai被动学习，一个师傅，一个徒弟。就比如陈英同学曾经发帖无脑说电联好话，看谁赞同谁反对，以此分辨谁是电联水军，就这水平ai还学不到

馆里猿下黑手

馆里猿下黑手 发表于 2017-9-4 21:26
什么时候Ai能模拟灵长动物独立思考，学习并创新，人工智能水军也许能超越人类的水军。在此之前无解，总是 ...

ps：虽然他是在秀智商下限。

lovebugzhang

馆里猿下黑手 发表于 2017-9-4 14:12
AI是有下限的，它的下限取决于程序员给它注入什么样的口令。而我们活人水军是没有底限的，他们的底限是取决 ...

你确认？此AI非十几年前的AI，只要接上网络，全世界最没有底线的东西都可以学习到，并且青出于蓝而胜于蓝。

馆里猿下黑手

lovebugzhang 发表于 2017-9-4 22:16
你确认？此AI非十几年前的AI，只要接上网络，全世界最没有底线的东西都可以学习到，并且青出于蓝而胜于蓝 ...

好吧，也许哪天我见识到了就会感叹自己孤陋寡闻

benben418

佩服老美，多年前的电影也许会成为若干年后的现实，AI追杀人类，灭亡人类，因为它们有和人一样的智商和思维方式，甚至更高。到时候也许真的会成为人类的终结者。

lzx701126

论坛实名制要来啦

阿华爱吃哈密瓜

馆里猿下黑手 发表于 2017-9-4 21:26
什么时候Ai能模拟灵长动物独立思考，学习并创新，人工智能水军也许能超越人类的水军。在此之前无解，总是 ...

ai水軍是重复性逻辑思维，阿尔法狗围棋就是类似的工况，阿尔法狗的开发者围棋水平仅仅是业余一流水平，远远未达到专业超一流，他们主要是输入了逻辑原理。


另外修正———得到结论是使用700的时候，原态不需补偿纠正之下3Gtdd能工作在400公里以内，而不是老早时候叫的120公里就不能工作，而后来的华为们凭借矢量方向预测，补偿纠正直接在1900高频条件下让高铁正常使用4G，也是在电信技术上贡献中国力量，只是花费比较高。同时G1800是fdd的其中一种，河南联通技术论文是有高速公路条件下，原态g1800工作不稳定，也是推论fdd不是高速下最优工作根本原因，与编码方式有紧密关联，fdd可以列入最优的主要原因之一，如果以上的说法，让你感觉秀下限，那请继续你的坚持。

另外说一个事，埃及金字塔，在修建年代，绝对是一件惨剧，但是现在是人类文明之光，而当年没有经历磨练的地区，有多少值得傲娇？？？！！！

handq1

chenlianlu 发表于 2017-9-4 18:58
我发现最近移动水鬼都没了

有点开窍了吧，你干的天下人皆知的坏事，只能越描越黑，这帮水鬼其实智商都很低的

Wangshigang

lzx701126 发表于 2017-9-4 23:35
论坛实名制要来啦

你估计到时候还有人会说实话吗？

阿华爱吃哈密瓜

czbchn 发表于 2017-9-4 12:41
用图灵的办法去对付

只是图灵的办法，估计不能，数据分柝能力，ai他们更加彪悍，同时图灵更接近考核个别指标，只要是制定出指标的推导原理，ai的进化能力不是吹牛逼的，一天完善优化指标都是低估。人的综合能力才是ai不能比的，网络只是一个人其中一个能力指标，之前已经有设备发出产生的流量超过了人类产生的流量，同时人类的流量，很多都是相同的并且不能进行数据汇总统计，但是设备的分柝汇总能力绝非不可言传只可意会，他们能统计你的吃喝拉，分柝出你可能的需要，就如之前说的国内app流氓，我是在一个商场停留，与鞋店服务员交谈了一会，回来上手机淘宝，他们的首页已经向我推荐与我心目价格接近的皮鞋，太流氓了。

handq1

chenlianlu 发表于 2017-9-4 18:58
我发现最近移动水鬼都没了

有点开窍了吧，你干的天下人皆知的坏事，只能越描越黑，这帮水鬼其实智商都很低的

chenshengqu

benben418 发表于 2017-9-4 22:57
佩服老美，多年前的电影也许会成为若干年后的现实，AI追杀人类，灭亡人类，因为它们有和人一样的智商和思维 ...

机械公敌要实现了？

馆里猿下黑手

阿华爱吃哈密瓜 发表于 2017-9-5 06:37
ai水軍是重复性逻辑思维，阿尔法狗围棋就是类似的工况，阿尔法狗的开发者围棋水平仅仅是业余一流水平， ...

好好学学语文，我说的是陈某人秀下限

阿华爱吃哈密瓜

一直没有认证手机号，因为实名制有担忧，主要是没有值得我冒信息泄露等效去回复的，今天看到了阿尔法狗进阶新闻，因此我认证手机号来回复，全文如下。


阿尔法狗再进化:自学3天100:0碾压李世石版旧狗
澎湃新闻2017-10-19 11:57
原标题：阿尔法狗再进化：自学3天，就100：0碾压李世石版旧狗

伦敦当地时间10月18日18：00（北京时间19日01：00），AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志——《自然》。

一年多前，AlphaGo便是2016年1月28日当期的封面文章，Deepmind公司发表重磅论文，介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。

今年5月，以3：0的比分赢下中国棋手柯洁后，AlphaGo宣布退役，但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间10月18日，DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ，代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍，是“自学成才”。而且，是从一张白纸开始，零基础学习，在短短3天内，成为顶级高手。

团队称，AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时，AlphaGo Zero取得了100：0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式，刊发在了10月18日的《自然》杂志上。

“AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在，AlphaGo Zero是我们最强版本，它提升了很多。Zero提高了计算效率，并且没有使用到任何人类围棋数据，”AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）说，“最终，我们想要利用它的算法突破，去帮助解决各种紧迫的现实世界问题，如蛋白质折叠或设计新材料。如果我们通过AlphaGo，可以在这些问题上取得进展，那么它就有潜力推动人们理解生命，并以积极的方式影响我们的生活。”

AlphaGo此前的版本，结合了数百万人类围棋专家的棋谱，以及强化学习的监督学习进行了自我训练。

在战胜人类围棋职业高手之前，它经过了好几个月的训练，依靠的是多台机器和48个TPU（谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片）。

AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是，它不再需要人类数据。也就是说，它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋，然后进行自我博弈。值得一提的是，AlphaGo Zero还非常“低碳”，只用到了一台机器和4个TPU，极大地节省了资源。

图1/4
AlphaGo Zero强化学习下的自我对弈。

经过几天的训练，AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后，已经可以超越人类，并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称，Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组，随着训练地加深，系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好，同时，神经网络也变得更准确。

图2/4
AlphaGo Zero习得知识的过程

“这些技术细节强于此前版本的原因是，我们不再受到人类知识的限制，它可以向围棋领域里最高的选手——AlphaGo自身学习。” AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦（Dave Sliver）说。

据大卫·席尔瓦介绍，AlphaGo Zero使用新的强化学习方法，让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋，只是从单一神经网络开始，通过神经网络强大的搜索算法，进行了自我对弈。

随着自我博弈的增加，神经网络逐渐调整，提升预测下一步的能力，最终赢得比赛。更为厉害的是，随着训练的深入，DeepMind团队发现，AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则，并走出了新策略，为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

除了上述的区别之外，AlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。

图3/4
AlphaGo-Zero的训练时间轴

首先，AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入，而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。

其次，AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中，AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法，以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中，这两个神经网络合二为一，从而让它能得到更高效的训练和评估。

第三，AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中，AlphaGo用的是快速走子方法，来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反，新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

图4/4
AlphaGo几个版本的排名情况。

据哈萨比斯和席尔瓦介绍，以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升，而算法的改变让系统变得更强更有效。

经过短短3天的自我训练，AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo，战绩是100：0的。经过40天的自我训练，AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手，甚至包括世界排名第一的柯洁。

对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说，围棋并不是AlphaGo的终极奥义，他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。AlphaGo Zero的提升，让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作，提高看病效率和能源效率。