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==爱情随笔==（103）
==缘分友谊==（109）
老婆生气了，下决心和她大战三百回合－－实在不知道自己有什么大错，居然她莫名就生气了－－为了我修改她的邮件就生气么，还是认为我太尊重她而没有强硬主见了呢？哄她不行，和她商量也不行－－突然传来厨房她迁怒的声音，原来我煮稀饭水溢出来了－－她居然就随之任之，看到了也不挽救一下。此时，我突然一种很冷的感觉－－第一，莫名生气也就是了；第二，迁怒以及随之任之就是她的不对了－－曾经看过书上说&迁怒别人&是最不好的。所以，我决定不再对她低声下气或者哄她，而是做自己的事情去了－－她在厨房里做菜。。。。。。洗锅也碰得叮当响。。。。。。
这种大战是我俩几乎不会有的，实在是少见，所以，彼此都观察对方怎样个解决问题和反应，我想也就不折不扣，不然以后错了还要我道歉－－实在太宠坏她了！
吃饭的时候，我们各自吃饭，埋头苦吃，谁也不理谁－－－－突然想到我们俩的爱情协定&沟通第一，创造第二&－－于是犹豫一下，直接说了一下：&老婆，你做得菜真好吃－－不过，我们忘记了我们的&沟通第一了&－－&她愣了一下，知道我在言好－－但过了一会儿她没有说话，我也又落回不折不扣各自吃饭的冷战中了。
突然思想飞绪，就想到一些电视上说的，恋爱中的人生气的时候－－做菜总是放很多盐，大抵一个是眼泪，一个是没心胡乱放盐，还有一个是生气多放一点想咸一点气对方－－于是心中突然觉得好笑，－－今天老婆做到卤笋以及卤鸡爪，正是今天最想炫耀一下的菜－－居然都做得太咸太咸了。心中一直想笑，和她说说，但是看她生气时候埋头苦吃，能多吃一点对她好，就暂时不说，呵呵。
老婆依然冷冷的埋头吃饭－－好像陌路人不小心凑在了一张桌子上吃饭似的，呵呵－－她心不完全在碗里，所以夹菜的时候总是不知不觉掉在了桌上，好几次了－－她端起碗的时候，我突然发现她吃饭的地方到处是饭粒和菜－－
－－我再也忍不住了，笑了起来，我笑她说：&老婆真可爱，生气的时候吃饭，饭粒都会掉的。。。哈哈&－－笑得她突然娇羞起来，挥起拳头就对着我的肩膀砸－－我笑得更乐不可支了－－老婆太可爱了，真的和小孩子一样，呵呵，呵呵，还有什么好大战的呢，呵呵。
这么一笑，一切都烟消云散了－－于是我继续吃饭，叫老婆去休息一下，剩下的洗碗洗衣我来。
老婆死要面子，像公主一样，在洗衣的地方转悠了一下－－就去玩电脑写日记，后来也假装不理我，写完就睡觉去了。。。。。。哈哈，可爱的老婆！
涂涂 午于厦门&
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大战三百回合不分胜负
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你可能喜欢李世石回首人机大战：人与电脑暂时还能有一拼
　　中国围棋协会主席:在围棋上人最终会败给人工智能。
　　（原标题：李世石回首“人机大战”：人类与电脑暂时还能有一拼）
　　新华社郑州5月15日体育专电（记者刘金辉）15日，河南亚太围棋俱乐部成立，作为该俱乐部的重要一员，此前1：4负于“阿尔法围棋”的韩国名将李世石在谈到“人机大战”时说，就目前而言，人类与电脑还能有一拼。
　　“人类自身的局限性首先体现在人的体力和心理方面，毕竟人有情绪，体力上也有累的时候，但是从二者的比较来看，人还有直观性，有棋感，所以就目前而言，人与电脑来下棋的话，还是有一拼的。”李世石说。
　　来参加成立仪式的中国围棋协会主席王汝南则认为，在围棋上，人最终会败给人工智能。
　　“电脑有着强大的支撑系统，已经找到科学的路径来对付人类棋手，原来我们还以为人工智能没办法解决这个问题，现在看来它已经找到了原理和路径，它一天能模拟几十万、几百万盘棋，下完还能总结，所以短期内人还可以对抗一下，但恐怕最终人是弄不过它的，毕竟任何一个棋手都是一个人的智力。”王汝南说。
　　据了解，在2015年全国围甲联赛中，拥有超级外援李世石的广西华蓝队不幸降级，河南亚太会计师事务所“连人带壳”收购了广西华蓝队。今年，李世石将代表河南亚太围棋俱乐部参加全国围棋锦标赛（团体）男子乙组级别比赛，并志在冲甲。
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责任编辑：AP013
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频道信箱：sports21cn＃ (#改为@)人机大战首回合 李世石中盘认输_新浪新闻
　　原标题：人机大战首回合 李世石中盘认输
　　昨天，李世石与谷歌围棋机器人AlphaGo的对决中，李世石中盘投子认负。当然对决是五番棋，李世石还有逆转的可能。但对于围棋圈而言，机器人赢了世界最顶尖选手，这样的消息已经相当震撼，人类智力运动“最后的堡垒”难道也被人工智能攻陷了？
　　战况回顾
　　中后盘出现失误，李世石投子认负
　　2015年10月，AlphaGo在与欧洲围棋冠军、职业二段樊麾的五番棋大战中取得5:0的完胜，轰动了围棋圈。所有人都在惊叹：AlphaGo的极限到底在哪里？于是，谷歌开出100万美元的奖金，邀请世界顶级高手、手握14个世界冠军的韩国天王李世石前来一战，竞赛规则依旧是五番棋。
　　从首盘棋赛前某门户网站的投票统计来看，近80%的棋迷坚信李世石将取得第一局的胜利。但最终的状况却让人大跌眼镜：李世石在一直占据优势的情况下，中后盘出现失误，被AlphaGo抓住机会逆转！机器战胜人类，整个围棋圈的认知被颠覆！从围棋常理来看，AlphaGo这一战表现并不完美，对于一些判断还有欠缺，李世石输在了后半盘的心理波动，一次失误后没了斗志。
　　江苏围棋队主教练丁波介绍道：“AlphaGo在2013年左右亮相，但是从2013年到2015年，并没有什么名气。直到2015年10月，赢了欧洲冠军樊麾开始名声大噪。从与樊麾对决时的棋再到今天对李世石的棋，可以看出来，它的水平又提升了许多。”AlphaGo机器人的负责人表示：“我很高兴，我们把深度学习推向了一个新的极限。”
　　关于AlphaGo的焦点4问
　　此次对战，我国棋手怎么看？
　　丁波对于这样的结果也非常震惊。他告诉记者：“非常意外，根本没想到。可以说，这是围棋圈爆炸性的消息了，真的不敢想象人工智能已经发展到如此地步了。”“可以说，围棋可是智力运动中最复杂的，它有361个交叉点，关于围棋的变化，曾经有个数学家说过，它是361的阶乘，就是无限大。可以说，围棋是人类智力运动最后的防线了。现在，连最后的堡垒都被攻陷了。”“人工智能战胜人脑，我觉得这是迟早的事，但没想到它来得这么快。”丁波如是连连惊叹道。
　　国家围棋队总教练俞斌在复盘这场“人机大战”时表示：“电脑基本没有错误，从整局比赛来看，电脑没有薄弱的地方，如果我自己下棋，发现对手的薄弱地方，就可能赢回来，但是电脑没有。”
　　李世石输了，那么人类还有可能扳回一城吗？如果换一名国内风华正茂的95后顶尖高手，比如2015年打遍天下无敌手的柯洁，比如我们江苏的世界冠军芈昱廷，有没有可能赢下来？柯洁本人就在微博上写道，“就算AlphaGo战胜了李世石，但它赢不了我。”
　　但是丁波却持不一样的看法：“我觉得没有根本的区别。AlphaGo是机器人，它跟棋手不一样。围棋是感性与理性交织的运动，棋手在下棋过程中会出现紧张、急躁等情绪，比如今天李世石的失败，就是在最后关头犯了错误。但是这些问题不会出现在AlphaGo身上，它一如既往地冷静，不受任何外界环境影响，有攻有守，游刃有余，这是它最可怕的。”
　　AlphaGo靠什么赢得大赛？
　　在过往很长一段时间内，围棋人工智能举步维艰，顶级人工智能甚至不能打败稍强的业余选手。但是近两年来，研究者们拿出了终极杀器——深度学习。深度学习是目前人工智能领域中最热门的科目，它能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理、识别声音、分析生物信息数据等非常复杂的任务。
　　AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络：策略网络和值网络。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步，抛弃明显的差棋，从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里，本质上和人类棋手所做的一样。
　　其中，值网络负责减少搜索的深度——人工智能会一边推算一边判断局面，局面明显劣势的时候，就直接抛弃某些路线，不用一条道算到黑；而策略网络负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋，有些棋步是明显不该走的，比如不该随便送子给别人吃。将这些信息放入一个概率函数，人工智能就不用给每一步以同样的重视程度，而可以重点分析那些有戏的棋着。AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下，就能判断在哪里下子赢的概率会高。
　　研究者们用许多专业棋局训练人工智能，这种方法称为监督学习，然后让人工智能和自己对弈，这种方法称为强化学习，人类或许一年能玩1000局，但机器人一天就能玩100万局。
　　此次事件将会颠覆围棋圈？
　　AlphaGo有没有可能颠覆整个围棋圈？对此丁波倒没有什么担心。“1997年国际象棋‘人机大战’，计算机‘深蓝’就赢了世界国际象棋冠军卡斯帕罗夫，但是国象运动并没有因此受什么影响。只能说，人机大战造成的轰动影响，在于人工智能在未来将如何改变人类生活，至于围棋运动，并没有什么太大冲击。”
　　在丁波看来，AlphaGo对于围棋未来发展趋势的影响也是有利有弊的。“利的是，未来职业选手平常训练就可以跟机器人对决，不需要陪练，尤其是那些刚刚入门的职业选手，有了机器人会对他们帮助很大。弊端是，人工智能化可能会带来网络下棋作弊的情况更多发生，选手利用智能软件辅助比赛。”
　　AlphaGo比当年深蓝强多少？
　　AlphaGo
　　美国IBM公司生产的一台超级国际象棋电脑，重1270公斤，1997年的升级版有32个CPU，每秒钟可以计算2亿步。
　　不只是超级电脑，更是一种会主动学习、思考的系统。驱动它学习思考的是一个由1202个CPU组成的网络，据推算，它的性能是深蓝的2.5万倍。
　　国际象棋一步平均有35种走法，整盘棋最大有2155种局面，一名优秀棋手可估计随后10步，深蓝1997年升级版可估出之后12步。
　　围棋，在19×19的棋盘内，共有361个点，变化是361的阶乘！
　　尽可能学习、揣摩、模仿人类策略方式，事先学习3000万步人类走法，之后根据对手的走棋，针对性学习判断对手的风格和方法，去年它的神经网络能以57%的准确度预测人类的下一步，且每次下棋都会提高。
　　提前输入了一百多年来优秀棋手的对局两百多万局，下棋时基本上是根据棋谱、规则和对方棋手的反应，边计算边走棋。
　　除了这些特点，还学会了“人性”，学会了“策略”，不是死学习死计算，而是会抓大放小，会放弃、通观全局，有所为有所不为！
　　算得快，算得准，不知疲倦。
　　记者 吴小荣 王晟
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