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不完美信息游戏中的搜索

决策时间搜索和价值函数的结合已经成为计算机在长期的挑战性游戏中战胜人类对手的显著里程碑--国际象棋的DeepBlue和围棋的AlphaGo。 remarkable milestones where computers bested their human counterparts in long standing challenging games -- DeepBlue

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    人工智能当前,棋牌游戏留给人类的堡垒不多了

    基于搜索的棋类游戏 AI 棋类游戏的典型代表是国际象棋和围棋,它们分别由 DeepBlue[1] 和 AlphaGo[3] 解决。 DeepBlue 建立在极大极小值搜索 (max-min search) 基础上。 DeepBlue 解决方案是限制搜索深度,超过搜索深度的节点用精心挑选的评估函数计算其价值。DeepBlue 的搜索深度为 12 步棋,而一名人类象棋专家大约搜索10步棋。

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    QPainter的fillRect函数-QGradient-Preset渐变颜色预设值

    TemptingAzure = 12, HeavyRain = 13, AmyCrisp = 14, MeanFruit = 15, DeepBlue

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    深兰科技:动作识别 | 人体骨架时空图卷积网络的可学习边与权

    作者:知乎—深兰科技 DeepBlue AI 地址:https://www.zhihu.com/org/shen-lan-ke-ji-deepblue-ai

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    Keras之父历时2年力作,64页论文探讨智能如何评估

    但是,在IBM的DeepBlue之后,他们意识到计算机并没有更好地理解人类的思维。 IBM的DeepBlue并不“智能”,但我们认为掌握国际象棋的人是有智能的。

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    中国异军突起,美国在人工智能的霸权受到严峻挑战?

    击败国际象棋特级大师加里·卡斯帕罗夫(Garry Kasparov)的“深蓝”(DeepBlue)是IBM研发的系统,在2011年《危险边缘》(Jeopardy)节目中获得冠军的“沃森”(Watson)

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    2018年AI和物联网的发展趋势,“新风口”即将起飞

    人工智能 提到人工智能,最流行也是最早被大众熟知的一个例子非深蓝(DeepBlue)莫属,深蓝是由IBM开发的超级计算机。 那么人工智能在2018年将如何改变人们的生活?

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    AI、机器学习和深度学习的关系及区别

    例如,像IBM的DeepBlue这样的象棋游戏机器人就是狭义的人工智能的一个例子。 人工智能:这一术语指的是与人类智力相当的计算机智能水平,涉及一系列任务。

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    超51亿的移动用户,TensorFlow移动端方兴未艾

    陈海波,深兰科技DeepBlue Technology的创始人,清华大学—深兰科技机器视觉联合研究中心管理委员会主任;上海交通大学—深兰科技人工智能联合实验室管理委员会主任、中南大学—深兰科技人工智能联合研究院专家委员会委员

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    冠军方案分享:ICPR 2020大规模商品图像识别挑战赛冠军解读

    作者介绍 罗志鹏,DeepBlue Technology北京AI研发中心负责人,毕业于北京大学,曾任职于微软亚太研发集团。

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    AutoML是算法工程师的末日吗?

    Accern, Aible, AIgatha, Aito, Amenity Analytics, Auger, BACC, beynd, causaLens, CybordIntell, DarwinAI, DeepBlue

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    假如AIphago五战全胜李世石

    之前,有人问打败国际象棋世界冠军的计算机“深蓝DeepBlue”的设计者——IBM的高级软件设计师:“计算机是否也能下围棋?”“不行,围棋不行。”

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    【收藏】43页《人工智能产业分析与创业投资盘点》报告读懂人工智能丨科技云·视角

    包括: 1994年,跳棋程序Chinook击败了跳棋冠军马里恩-延斯利; 1997年,IBM深蓝(DeepBlue)打败国际象棋大师卡斯帕罗夫; 2006年,Quackle程序打败拼字比赛冠军大卫·鲍伊斯

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    “全能棋王”AlphaZero的启示 直觉如何战胜逻辑

    这对很多人来说仍没有什么令人惊讶的,自 1996 年 IBM 的 DeepBlue 击败卡斯帕罗夫以来,这个游戏就被“解决”了。

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    ICPR 2020|大规模商品图像识别挑战赛冠军技术干货分享

    作者介绍 罗志鹏,DeepBlue Technology北京AI研发中心负责人,毕业于北京大学,曾任职于微软亚太研发集团。

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    AIphaCode 并不能取代程序员,而是开发者的工具

    例如,DeepBlue 和 AlphaGo,它们是击败国际象棋和围棋世界冠军的人工智能系统。虽然这两个系统都是计算机科学和人工智能的了不起的成就,但它们只擅长一项任务。

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    AI技术流黑马“出道”,清博AI团队屡获重大赛事奖项

    AutoNLP大赛上,清博NLP小组以初赛第11名的成绩入围决赛,历经48个小时,在与阿里团队、南京大学团队、两支欧洲队伍、一支韩国队伍、一支日本队伍同场竞技中获胜,并最终取得大赛第三名的好成绩;获得第一的是Deepblue

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    ICPR 2020|大规模商品图像识别挑战赛冠军技术干货分享

    作者介绍 罗志鹏,DeepBlue Technology北京AI研发中心负责人,毕业于北京大学,曾任职于微软亚太研发集团。

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    论当下机器学习的根本局限 | 一个万能算法会让工程师都失业吗?

    例如,DeepBlue的前辈——下象棋的Deep Thought,就没能从胜局和败局中学得很好。反之,象棋大师和编程高手们制定精细的规则去教计算机哪盘棋下得好,哪盘不好。

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