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因為聖誕節的來臨好多人想著要買禮物給心愛的人當然我也不例外
前陣子聽說朋友男友送了她一台mac當聖誕節禮物(別問我為什麼這麼早XD)
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原標題:阿爾法狗是怎麼戰勝李世石的?
號外:本公眾號現已開通評論功能,趕緊來亮個相吧~
AlphaGo的勝利,是深度學習的勝利,是算法的勝利。你鼠標的每一次點擊,你在手機上完成的每一次購物,天上飛的衛星,水裡遊的潛艇,拴著你錢袋子的股票漲跌——我們這個世界,正是建立在算法之上。
北京時間2016年3月9日下午15時,經過三個多小時鏖戰,九段李世石,向“阿爾法圍棋”(AlphaGo)投子認輸。這是人類頂尖圍棋選手第一次輸給計算機。
思索中的李世石
消息傳來,欣喜者有之,震驚者有之,更多的人,想必在困惑,“他們在瞎激動什麼呢?”
AlphaGo的勝利,是深度學習的勝利,是算法的勝利。你鼠標的每一次點擊,你在手機上完成的每一次購物,天上飛的衛星,水裡遊的潛艇,拴著你錢袋子的股票漲跌——我們這個世界,正是建立在算法之上。
關於它們,你又瞭解多少呢?
枚舉法
一直以來,計算機科學都給人一種高深莫測的感覺。很多人因此望而生畏,自動打消瞭學習計算機知識的熱情。
“我數學不好,肯定學不會。”
“我一女生,學什麼計算機啊?!”
其實,並非如此。計算機科學,作為自然科學裡的新出現的一員,自然會有很多“高端大氣上檔次”的想法,不寫上三五頁紙說不清楚;同時,它也有一些你我早已熟識的東西。
孫紅雷先生,想必大傢都認識。電影《戰國》中,孫臏(孫紅雷飾)帶著齊國的軍隊打仗,半路上收留瞭幾百個災民。齊國的情報系統告訴孫臏,災民之中裡面有敵國奸細。倉促之間,如何判斷誰才是敵人筆電比較呢?
孫軍師心生一計,囑咐手下人煮粥,並在粥裡加瞭很多辣椒。如此味道,一般人肯定是不肯喝的,但災民就不一樣瞭。都快餓死瞭,誰還敢挑食?下屬們紛紛稱贊軍師神算,升職加薪,指日可待……
這事兒還有下文,篇幅所限,就不說瞭。有沒有更好的方法呢?
有。狠下心,挨個兒殺,總會把奸細殺死。
電腦有時候就是這麼處理問題的。五把鑰匙裡,有一把是對的,一把一把試過去,總能打開鎖。這就是枚舉法。聽起來有些弱智,但是計算機的運算速度很快,所以至今,仍有用武之處。
密碼管理服務商,SplashData,曾經公佈過最受歡迎的密碼。黑客們隻要把這些密碼試驗一遍,就能有很多收獲。
最受歡迎密碼,圖片來源:SplashData
更進一步,他們可以竊取A公司的服務器內容,得到一堆賬號和密碼,然後挨個放到B網站上測試。懶惰之心,人皆有之,肯定有客戶在A公司和B網站使用相同的賬號與密碼。如此一來,你的錢包就不保嘍。
數據壓縮
這兩年,硬盤價格大降,但與此同時,遊戲的體積也在不斷增加,仍有人嫌硬盤不夠用;另一方面,隨著3G、4G和移動設備性能的崛起,很多人都愛花錢辦個會員,在線或者下載,聽無損歌曲。如何才能壓縮遊戲體積呢?無損音樂又是什麼?
這要從數據壓縮說起。
考場生,你身後坐瞭一位後進同學。小聲跟你要選擇題的答案。作弊當然是不對的,但是場景需要,你必須幫他。
假如一共有二十道選擇題,每道題的答案都是A,你是挨個給他念一遍呢,還是說一句,“都是A”?正常人肯定會選擇後者,不僅省時、省事,而且沒有信息損失,和“AAAAAAAAAAAAAAAAAAAA”效果一致。
在此過程中,你通過統計分析,總結出規律,用更少的字段去描述全部信息,這就是無損壓縮。電腦上的無損壓縮當然復雜得多,有可能出現“ABABAB……”,也有可能出現“AB10AAB”,但其基本理念是一致的。
現在換一種情況看。你愛上一個姑娘,她在北京,你在上海。聚少離多,思念日增。你自然很希望知道對方每時每刻的樣子。不過,總不能請個攝影師二十四小時跟著她,對吧?於是你們約定,每天選幾個特定的時刻,早上起床什麼樣,晚上睡前什麼樣cp值高的筆電2017,白天工作什麼樣,周末休息什麼樣。
二十小時的內容,被壓縮到幾分鐘,數據量大為減少,這是好處一;有些情況你看不到,這是壞處一;照片到瞭你手裡,你就可以根據你對她的瞭解,近似還原她的狀態,這是好處二。
有損壓縮體積與質量變化,圖片來源:http://itindex.net/
?
“兩利相權取其重”,有損壓縮因此風靡。
比如刷微博的時候,你上傳一張自拍。新浪的服務器會將照片還原成一個一個明暗變化的小點,然後用有損壓縮。比如,可以每隔幾行剪掉一部分數據,用臨近小點的明暗數值補齊。新浪節省瞭存儲空間,你減少瞭流量費,而圖片質量,區別並不是很大,何樂而不為呢?
公鑰加密
公鑰加密是一種很古老的做法——在計算機領域,超過十年就算古董瞭。
春天瞭,風和日麗,很多人都愛出門逛街。這一天,你和你媽逛商場,正好遇見瞭小明和小明他媽。你倆之前商量過踏青的事,但又不願意讓父母跟著。
現在你想把時間定在周六。
忽然,你想到,上周五,小強被罰站瞭。所以你可以說:“你還記得小強被罰站那天是星期幾嗎?往後推一天就行瞭。”
“小強被罰站”那天,是一把鑰匙,有瞭它才能破解你倆的對話。同時,它還是一把私密的鑰匙,當事人之中,隻有你和小明知道。
公鑰加密則有些不同。“公鑰”,顧名思義,鑰匙是公開的。
慢慢的,你和小明長大瞭,成瞭棟梁,被聘請為人類外星探索的先行官,降落在某個地外星球上。不料,這顆星球上是有原住民的,他們打算把你倆抓起來,並且監控瞭你倆的通信頻道。
小明問:“你現在還有多少子彈?”
你要是直接說數字,外星人馬上會知道,你要是說“N+5”,小明又不知道N是多少。
就在這個時候,你發現外星人不懂除法。該如何利用這一情況呢?
首先,你還是加密信息,告訴小明,“我的子彈數是N+5”。
然後,你說,“任選一個數字”。
外星人自然會聽到,不過沒關系,數字是無窮的,撞車的概率很小。你選瞭3,小明選瞭2。
接下來,你公佈一個數字,“9”,並且用3乘以9,得到27;小明也一樣,他用2乘以9,得到18;至於外星人,他們選的數字和你們不一樣,得出的結果自然也不一樣。
隨即,你公佈“答案是27”,小明也公佈,“答案是18”。
最後是見證奇跡的時刻:你用小明公佈的數字,“18”,乘以你的私密數字,“3”,得到54;小明呢,他用“27”乘以“2”,結果也一樣。——(2X9)X3=(3X9)X2。
我們逛淘寶的時候,正是經歷瞭這樣的場景。你發出的付款信息,要經過多個服務器轉接。如果不加密,你的支付信息就會暴露在互聯傻瓜;你自定義一套密碼,安全倒是安全,但淘寶也不知道你說的什麼,老是“支付失敗”你能樂意嗎?因而,必須用公鑰加密信息。
所以,並不是“敗傢娘們”,通過“買買買”,讓馬雲當上瞭首富。技術進步,才是淘寶成功的關鍵之一。
馬雲在第二屆世界互聯網大會閉幕式發表主題演講
匹配與排名
谷歌初創的時候,不過是斯坦福大學的一個學生研究項目。20年來,谷歌深遠地影響瞭世界,世界也見證瞭谷歌的成長,從學校搬遷到車庫,從十萬美元的初始投資到一千多億美元的資產凈值,從一個小小的搜索框到涵蓋手機通訊在線教育等數個領域的互聯網大鱷。
為什麼谷歌風靡全球?
因為谷歌的搜索引擎特別好用。
為什麼谷歌的搜索引擎那麼好用?
因為谷歌的匹配與排名算法極其優秀。
當我們發起搜索請求的時候,比如在谷歌裡輸入,“川菜的招牌菜是什麼”,谷歌的服務器首先要進行匹配,找到我們想要的網頁,其次要進行排名,判斷不同網頁的優先度,也就是計算權重,將我們最想要的,排在最前面。
匹配就像查字典,難的是如何教會計算機查字典。“是什麼”先不管;“川菜的招牌菜”,偏正短語,“川菜”用來修飾“招牌菜”,計算機不懂這些。所以,首先,計算機要把互聯網上的網頁都看一遍,從網頁文字中提煉出能夠代表該網頁的關鍵詞;然後,把這些關鍵詞存儲起來,做好標記,類似於字典的索引,“某字在某頁”;最後,服務器查找所有含有“川菜”的網頁和所有含有“招牌菜”的網頁,將二者進行對比,找出重復的部分,這個,大概就是用戶需要的。
問題是,這些網頁很多,可能有幾百萬個,怎麼對它們進行排序呢?總不能一股腦都擺第一頁吧?否則,50寸的顯示器也不夠用吶。
谷歌的崛起,就是因為排名。1998年,谷歌創始人拉裡?佩奇和謝爾蓋?佈林發表瞭名為《解析大規模超文本網絡搜索引擎》(The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine)。因為技術限制,我們還不可能讓計算機直接模擬人腦,分辨哪些重要、哪些不重要。佩奇和佈林找到瞭一個計算機可以辨識的指標:PageRank值。
PageRank值可以簡單理解為網頁的被引用次數。比如有一百個網頁既包含“川菜”又包含“招牌菜”,符合搜索要求。其中,有九十九個網頁通過超鏈接提到瞭最後一個網頁,那麼,最後一個網頁,就是最貼近用戶需要的。
谷歌正在測試地無人駕駛汽車
圖像識別
PageRank值本質上是一種等價思想,用一種計算機可以使用的衡量標準,取代人類的衡量標準。“數值高”,就等於人們“最想要”的。如此一來,計算機就能出色地完成我們交付的任務。
有時候,問題並不是這麼簡單。舉個例子吧,計算機該如何進行圖像識別呢?更進一步講,計算機能不能辨識人臉以至於認識到人的喜怒哀樂?
喜愛看美劇的人,對於謝耳朵(謝爾頓,《生活大爆炸》)肯定不會陌生。劇中,謝耳朵既是一個物理學上的天才,十幾歲就開始攻讀博士學位,讓人欽佩;也是一個生活中的弱智,連朋友是開心還是生氣都看不出來,令人莞爾。
如果謝耳朵花錢請你教他識別面部表情,你該怎麼做呢?
你的第一反應,可能是找一臺攝像機,把他朋友的喜怒哀樂都記錄下電腦主機價格來,一個一個地分析給謝耳朵聽,讓他記住重點,開心的時候,眉毛在哪,嘴唇如何,生氣的時候又是怎樣,區別在哪裡。
思路沒有什麼大錯,隻是有兩個缺陷:第一,每一個人每一次笑,都有些許不同,還有“激動地流淚”、“長歌當哭”這種場景;第二,就算他學會瞭,他也隻能辨識朋友們的面部表情。
所以,我們改進方案。首先,我們選取最典型的長相,接著,我們尋找最典型的表情,最後,我們為計算機設立一個決策樹。
當計算機拿到一張照片的時候,它沿著決策樹,將測試數據,和之前的樣本數據,進行對比。
一個典型的決策樹,圖片來源:http://dataunion.org/
最後,計算機給出它的結論,“這是一張男人的照片;他在哭”。由研究人員對結果進行判斷,給予獎勵或者修正。這樣,就計算機就能逐步地建立一個決策體系,準確地識別人的表情。
數學上有一些無意義的點,比如y=1/x,我們都知道X不能為0,因為那樣算式無意義;物理上也有一些事物,比如宇宙誕生於奇點,奇點是指一個體積無限小、密度無限大的點,所有的物理定律都對它不適用;仿照這些概念,有人提出瞭技術奇點(technological singularity),認為在未來某一時刻,技術會發生近乎無限的進步,使得我們之前的預測和生活方式都失效。
(人類的發展速度與時間關系,圖片來源:waitbutwhy.com)
很多名人,比爾.蓋茨、史蒂芬.霍金,都曾發出警告,人工智能可能就是這個奇點,超級計算機也許會導致人類的毀滅。
如今,AlphaGo已經贏得首戰。圍棋還能被稱之為“人類最後的驕傲”嗎?我們的未來將通向何方?
羅伯特.海因萊因在其壓軸大作《時間足夠你愛》(Time Enough for Love)裡寫道:“人類大腦所能構建的最為精密的機器,其能力也必然受限於人腦。”乍一看,這是在鼓勵人們想象,先要想到“飛”,才能制造出飛機來;不過我卻從裡面咂摸出一絲道德的味道。
我對於比爾.蓋茨等人,沒有不敬的意思。隻不過,我們制造的機器,必然會延續我們對世界的認知、受制於我們對真善美的定義,有什麼好懼怕的呢?
本文授權轉載自蝌蚪五線譜
作者:趙言昌
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數據壓縮
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慢慢的,你和小明長大瞭,成瞭棟梁,被聘請為人類外星探索的先行官,降落在某個地外星球上。不料,這顆星球上是有原住民的,他們打算把你倆抓起來,並且監控瞭你倆的通信頻道。
小明問:“你現在還有多少子彈?”
你要是直接說數字,外星人馬上會知道,你要是說“N+5”,小明又不知道N是多少。
就在這個時候,你發現外星人不懂除法。該如何利用這一情況呢?
首先,你還是加密信息,告訴小明,“我的子彈數是N+5”。
然後,你說,“任選一個數字”。
外星人自然會聽到,不過沒關系,數字是無窮的,撞車的概率很小。你選瞭3,小明選瞭2。
接下來,你公佈一個數字,“9”,並且用3乘以9,得到27;小明也一樣,他用2乘以9,得到18;至於外星人,他們選的數字和你們不一樣,得出的結果自然也不一樣。
隨即,你公佈“答案是27”,小明也公佈,“答案是18”。
最後是見證奇跡的時刻:你用小明公佈的數字,“18”,乘以你的私密數字,“3”,得到54;小明呢,他用“27”乘以“2”,結果也一樣。——(2X9)X3=(3X9)X2。
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谷歌初創的時候,不過是斯坦福大學的一個學生研究項目。20年來,谷歌深遠地影響瞭世界,世界也見證瞭谷歌的成長,從學校搬遷到車庫,從十萬美元的初始投資到一千多億美元的資產凈值,從一個小小的搜索框到涵蓋手機通訊在線教育等數個領域的互聯網大鱷。
為什麼谷歌風靡全球?
因為谷歌的搜索引擎特別好用。
為什麼谷歌的搜索引擎那麼好用?
因為谷歌的匹配與排名算法極其優秀。
當我們發起搜索請求的時候,比如在谷歌裡輸入,“川菜的招牌菜是什麼”,谷歌的服務器首先要進行匹配,找到我們想要的網頁,其次要進行排名,判斷不同網頁的優先度,也就是計算權重,將我們最想要的,排在最前面。
匹配就像查字典,難的是如何教會計算機查字典。“是什麼”先不管;“川菜的招牌菜”,偏正短語,“川菜”用來修飾“招牌菜”,計算機不懂這些。所以,首先,計算機要把互聯網上的網頁都看一遍,從網頁文字中提煉出能夠代表該網頁的關鍵詞;然後,把這些關鍵詞存儲起來,做好標記,類似於字典的索引,“某字在某頁”;最後,服務器查找所有含有“川菜”的網頁和所有含有“招牌菜”的網頁,將二者進行對比,找出重復的部分,這個,大概就是用戶需要的。
問題是,這些網頁很多,可能有幾百萬個,怎麼對它們進行排序呢?總不能一股腦都擺第一頁吧?否則,50寸的顯示器也不夠用吶。
谷歌的崛起,就是因為排名。1998年,谷歌創始人拉裡?佩奇和謝爾蓋?佈林發表瞭名為《解析大規模超文本網絡搜索引擎》(The Anatomy of a Large-Scale Hypertextual Web Search Engine)。因為技術限制,我們還不可能讓計算機直接模擬人腦,分辨哪些重要、哪些不重要。佩奇和佈林找到瞭一個計算機可以辨識的指標:PageRank值。
PageRank值可以簡單理解為網頁的被引用次數。比如有一百個網頁既包含“川菜”又包含“招牌菜”,符合搜索要求。其中,有九十九個網頁通過超鏈接提到瞭最後一個網頁,那麼,最後一個網頁,就是最貼近用戶需要的。
谷歌正在測試地無人駕駛汽車
圖像識別
PageRank值本質上是一種等價思想,用一種計算機可以使用的衡量標準,取代人類的衡量標準。“數值高”,就等於人們“最想要”的。如此一來,計算機就能出色地完成我們交付的任務。
有時候,問題並不是這麼簡單。舉個例子吧,計算機該如何進行圖像識別呢?更進一步講,計算機能不能辨識人臉以至於認識到人的喜怒哀樂?
喜愛看美劇的人,對於謝耳朵(謝爾頓,《生活大爆炸》)肯定不會陌生。劇中,謝耳朵既是一個物理學上的天才,十幾歲就開始攻讀博士學位,讓人欽佩;也是一個生活中的弱智,連朋友是開心還是生氣都看不出來,令人莞爾。
如果謝耳朵花錢請你教他識別面部表情,你該怎麼做呢?
你的第一反應,可能是找一臺攝像機,把他朋友的喜怒哀樂都記錄下電腦主機價格來,一個一個地分析給謝耳朵聽,讓他記住重點,開心的時候,眉毛在哪,嘴唇如何,生氣的時候又是怎樣,區別在哪裡。
思路沒有什麼大錯,隻是有兩個缺陷:第一,每一個人每一次笑,都有些許不同,還有“激動地流淚”、“長歌當哭”這種場景;第二,就算他學會瞭,他也隻能辨識朋友們的面部表情。
所以,我們改進方案。首先,我們選取最典型的長相,接著,我們尋找最典型的表情,最後,我們為計算機設立一個決策樹。
當計算機拿到一張照片的時候,它沿著決策樹,將測試數據,和之前的樣本數據,進行對比。
一個典型的決策樹,圖片來源:http://dataunion.org/
最後,計算機給出它的結論,“這是一張男人的照片;他在哭”。由研究人員對結果進行判斷,給予獎勵或者修正。這樣,就計算機就能逐步地建立一個決策體系,準確地識別人的表情。
數學上有一些無意義的點,比如y=1/x,我們都知道X不能為0,因為那樣算式無意義;物理上也有一些事物,比如宇宙誕生於奇點,奇點是指一個體積無限小、密度無限大的點,所有的物理定律都對它不適用;仿照這些概念,有人提出瞭技術奇點(technological singularity),認為在未來某一時刻,技術會發生近乎無限的進步,使得我們之前的預測和生活方式都失效。
(人類的發展速度與時間關系,圖片來源:waitbutwhy.com)
很多名人,比爾.蓋茨、史蒂芬.霍金,都曾發出警告,人工智能可能就是這個奇點,超級計算機也許會導致人類的毀滅。
如今,AlphaGo已經贏得首戰。圍棋還能被稱之為“人類最後的驕傲”嗎?我們的未來將通向何方?
羅伯特.海因萊因在其壓軸大作《時間足夠你愛》(Time Enough for Love)裡寫道:“人類大腦所能構建的最為精密的機器,其能力也必然受限於人腦。”乍一看,這是在鼓勵人們想象,先要想到“飛”,才能制造出飛機來;不過我卻從裡面咂摸出一絲道德的味道。
我對於比爾.蓋茨等人,沒有不敬的意思。隻不過,我們制造的機器,必然會延續我們對世界的認知、受制於我們對真善美的定義,有什麼好懼怕的呢?
本文授權轉載自蝌蚪五線譜
作者:趙言昌
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