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卡马克不同意这种看法,他称:“20年前虚拟现实的社会影响已经不存在了。”他认为,这种观点错误地区分了现实与虚拟。他表示:“如果一个人在生活中不想做什么事只想读书,给他们提供一个大型图书馆不会有任何坏处,即使这会使他们不大可能参与其他活动。如果人们在虚拟世界很快乐,他们的生活也会快乐。仅此而已。”(木秀林)

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经济结构现三“优”:产业结构不断优化,继去年服务业占GDP比重首次过半之后,1月至2月服务业生产指数初值同比增长%;投资结构持续改善,高耗能制造业投资呈负增长,服务业和高技术产业等领域投资增长较快;消费结构升级态势明显,发展享受型商品消费和网上零售等新兴业态均保持快速增长。新经济形态呼之欲出,一些产能过剩行业的产品产量则持续下降,分化现象明显。

那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。

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