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AI玩捉迷藏的七点启示

游戏强化学习神经网络深度学习

捉迷藏的游戏自古已有之，它给无数小孩带来了童年乐趣。如果让一群AI来玩躲猫猫，会发生什么呢？看看下面这个视频：

2020-02-25

1K0

人形AI捉迷藏惊煞网友：飞檐走壁纯靠自学，表情丰富还会合作

https 网络安全游戏强化学习

蓝色小人努力隐藏，而红色小人在复杂的地形中苦苦寻找，这场不是你死就是我活的对抗，不是CG动画，而是：

2019-09-24

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滴滴如何使用人工智能来欺骗司机和乘客的？

强化学习编程算法

近期北京打车异常困难，政府严格要求京牌京户，导致合格的网约车数量锐减。我们该如何打车呢？先说结论：从五环外远距离打车去三里屯，是最容易打到车。而晚高峰从金融街往天安门，最难打车。

2019-07-31

1.5K0

《我不是药神》与AI研制新药

强化学习监督学习数据库 sql 神经网络

最近电影《我不是药神》引发热议，原研药贵，且研制过程九死一生。近期Science Advances上发表了《Deep reinforcement learning for de novo drug design》（基于深度强化学习的新药设计）、以及2017年Journal of Cheminformatics上的《Molecular de-novo design through deep reinforcement learning》。掀起来人工智能方法研制新药的序幕，人工智能到底如何研制新药的？这种方法有什么优缺点？

2019-07-31

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淘宝上搜索商品，AI如何窥探你的？

先说结论：淘宝对每个用户有个精准画像，其中最关键的指标是年龄、性别、购买能力（赤裸裸的欺负人！）。对每个商品有个画像，其中最关键的指标是点击率、价格档位（8档）。以搜索“皮鞋”为例，一开始推荐与用户购买能力匹配的价格档位，如果连续两次点击高价位的“皮鞋”，那么从第三次搜索开始就会发生质的变化，推荐的几乎全是高档“皮鞋”。而且淘宝搜索结果给出的，是最有可能点击或者或者购买的商品。真是目标明确，且看人下菜。

2019-07-31

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谷歌AlphaZero发表在最新一期《Science》上的几点解读

神经网络编程算法强化学习

谷歌旗下的deepmind公司又在Science上发表的论文，论文描述了AlphaZero如何快速学习每个游戏，如何从随机对弈开始训练，在没有先验知识、只知道基本规则的情况下，成为史上最强大的棋类人工智能。该论文的初稿去年就挂在网上了，我原来判断这篇文章不会在Nature或者Science上发表，因为创新点实在太小了，这也Science正式出版论文后，并没有掀起多大波澜的原因。

2019-03-06

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一周AI新闻回顾（2017-12-10）

人工智能强化学习编程算法大数据

1. AlphaZero问世:8小时完爆围棋、国际象棋、日本将棋，通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法，堪称“通用棋类AI”。 2. 在e成科技联合DTiii发布的《2017大数据及人工智能人才发展报告》中，大数据开发类职能招聘人数增幅高达795%，均薪达38万，京东人才流入高居榜首。 3. 福特汽车发布“中国2025计划”，自动驾驶领域结盟百度，目标推出更多能本土化生产的智能车型。 4. 深圳"自动驾驶巴士"投入运行，每车将配备一名司机，法律风险暂时无解。 5. 谷歌与苹果达成合作：T

2018-07-20

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