今天百科互动给各位分享在OpenAI面前，谷歌正在和兄弟公司DeepMind合作的知识，其中也会对谷歌合伙人进行解释，如果能碰巧解决你现在面临的问题，别忘了关注本站，现在开始吧！
本文目录：
- 1、alphago是什么语言开发的
- 2、程序员们说说看：TensorFlow到底难不难学？
- 3、人工智能有了人的情感，世界将是怎么样？
- 4、谷歌教AI踢足球，真的能打造“AI版贝克汉姆”吗？
- 5、step7没有仿真软件怎么运行
- 6、马斯克拉黑OpenAI之我们不合适
alphago是什么语言开发的
Android以Java为编程语言，使接口到功能，都有层出不穷的变化，其中Activity等同于J2ME的MIDlet，一个 Activity 类（class）负责创建视窗（window），一个活动中的Activity就是在 foreground（前景）模式，背景运行的程序叫做Service。两者之间.
英语作文human vs alphago
Google's artificial intelligence-driven AlphaGo sofare program will challenge Ke Jie, the world's top professional Go player, at China's Future of Go Summit in May. The prospect of this petition beeen human and artificial intelligence has captured the attention of the Chinese public, where the game was invented more than 2,500 years ago, and driven interest in Google's DeepMind machine learning method that developed AlphaGo.We believe a machine could never replace a person as an adversary in future.It's a cold machine without blood, while we have spiritual power.
怎么看待alphago的这个失误
谷歌非常有谋略，先让阿尔法狗连赢三次，奠定胜利的事实，展示人工智能的厉害！让人恐慌！ 然后，谷歌让阿尔法狗输棋给李世石，以明白无误的方式告诉恐慌的人们：不要害怕，我们掌控着人工智能的！ 如果人工智能把人逼上绝路，人工智能产业就会遭到人们的封杀！ 谷歌输一局，缓和局面。
中日韩还有成千上万围棋学习者和相关从业人员，Google是商业公司，当然不会把事情做绝，肯定会考量这方面的因素。
比赛结束，alphago四比一完胜李世石，仅胜利的一局有很多人认为是谷歌为了让alphago有世界排名而故意输的一局，因为如果一个棋手一直连胜，是没有世界排名的，输了一局才有排名，按照官方发布目前alphago排名世界第二，中国小将柯杰世界第一。
如何评价AlphaGo的围棋水平
AlphaGo能够战胜李世石的确证明了他是有职业顶尖的水平，也就是的职业九段，其计算能力与局部分析能力超越职业九段！可是，AlphaGo要想拿到职业冠军是基本不可能的，因为它不会自主学习，需要输入对方的棋谱才能占优优势。
此外，在局部与大局的判断上，AlphaGo是有缺陷的，如果是遇到巅峰时期的李昌镐或是聂老聂卫平先生，折现缺点就会被无限放大。
总而言之，现在它的对局还是太少了，需要更多的对局与研究，看不同的棋风与派别对它的胜率的影响，究竟综合实力是多少，还需要考究！
人工智能的利与弊作文结尾？
机器人还是不一样，完全不受外界与情绪的任何干扰，坐下便拼杀起来。
它的芯片经历了十年换代，几乎对所有围棋套路了如指掌，面对我的每一步棋，都能识破我的意图，找到最合适的解决方法，更别提失误了，而我却并不急躁，慢慢悠悠，心中早已打好了算盘。
这盘棋下得出奇得慢，半个月，1个月，我也并不着急，AlphaGo作为一个高智商机器人也能准确捕捉到我的所有需求，我们不仅棋下得有条不紊，它更是端茶倒水，冷风热气，无微不至。
这棋转眼便下了三个月，我打定主意，心中不急，这AlphaGo作为机器人便更不知着急了，倒是观众们耐心早已磨完，他们催促也好，咒骂也罢，我自不动，每日只想一步棋，每日只下一步棋，但我内心却从未平静。
我等待着机会，更等待着灵感，后来已无人有心再关注这场比赛，我的心中也越发平静了。
直到那一天，我依如往常早早起床，一边诵读着道德经，一边在园中散步。
突然，一个灵感穿过我的头脑，一个阴阳卦象图转变为了一幅棋盘，“我若击杀这个未曾关注过的棋点，他岂不再无机会？”我哈哈大笑，回到棋盘前，下了这一步我等了许久的棋，不出所料，AlphaGo一筹莫展，投子认输。
世界轰动，人们重新将关注点拉到了我身上，我也不过多解释，手放背后：“道可道，非常道……”我先人一盘棋能下几个月，参悟世间之道，下的是道，而非棋，这岂是一个机器人能理解的？”从此之后，人们不再挑战AlphaGo，亦不再过度追求棋中胜负，他们好像也沉静了下来，回归了这项运动最本质的精髓，思考人生，思考自然，思考世界，找到了心中的那片桃花源。
如何评价柯洁与 AlphaGo 的对决
柯洁经历了英雄般的战斗后，依然第二局输给AlphaGo。
最有价值的信息可能来自AlphaGo之父萨比斯，中盘阶段他评论说：“不可思议，根据AlphaGo的评估，柯洁现在下得很完美。
”赛后萨比斯则评论：“这是一场惊心动魄的令人惊奇的比赛，柯洁几乎把AlphaGo逼到了极限。
”柯洁今天的最大收获是测出阿法狗的真实水平。
期望这次比赛能够验证。
当然它有两个前提条件，一是柯洁把最好水平发挥出来，二是AlphaGo能够经受真正的考验，而不是表面看它只赢一两个子，实际上后台胜率显示根本没有机会。
前天的第一局，AlphaGo赢了1.5目。
这是一个很小的差距，但柯洁下得谈不上多出色，因为从头到尾他基本没什么机会。
AlphaGo并不是一个赌徒，能赢100目绝不赢99；它是根据胜率估算来行棋的，如果赢1目而它认为胜率是100%，就没必要去下赢100目而胜率只有99%的棋。
所以，第一局柯洁远远没有逼出AlphaGo的真正实力。
昨天AlphaGo方面的消息，认为这次虽然只是一个单机版，但棋力已经比去年赢李世石的时候提高了三子。
这是一个挺吓人的消息，因为它会让人类棋手觉得，目前这个版本至少比人类强三子以上。
老实讲这挺绝望的，三子以上，四子。
那等于彻底宣布人类棋手跟AlphaGo已经是天壤之别。
知道，面对一个可以让四子的对手，这是职业和业余的差距，比赛已经失去意义，准确地说那叫戏耍。
它可以只赢1目甚至半目，但不说明任何问题，就像柯洁也可以让只输半目，但那又能说明什么。
难道会跑大街上喊，快看，柯洁只赢了半目。
谁都知道，柯洁想怎么赢就怎么赢，半目和100目没差别。
今天的比赛，由于“几乎把AlphaGo逼到了极限”，虽然不是让子棋，但基本可以猜出，在人类棋手高水平发挥的前提下，目前AlphaGo让不到人类三子，可能是二子或者略多。
挂盘讲解的李世石也做出这种判断：AlphaGo并没有提升三子的实力，估计大概有二子。
至此，本次比赛人类棋手的目标或者说心愿已经达到：测试出AlphaGo的真正实力。
否则，AlphaGo就永远是上帝般的存在。
知道它强，但不知道它到底多强，所以它就是上帝。
知道，没有上帝。
如果由于无法评测AI（人工智能）的水平，而把它视为上帝一样的存在，这不是人类进化或者说发展的方向。
等于把命运交给未知，哪怕这个未知是人类创造出来的，也有理由疑虑甚至恐惧。
所以要感谢柯杰，不愧围棋第一人，他今天的勇气和表现，至少让暂时可以从外部角度了解到AlphaGo的真实水平。
这是比胜负更重要的事情。
如何评价AlphaGo
题目：《人工智能》3月15日，举世瞩目的“人机大战”尘埃落定，人工智能“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）以4:1的比分战胜人类围棋顶尖高手李世石九段，为世人留下一个不愿接受又不得不接受的事实。
面对“阿尔法狗围棋”（AlphaGo），有人不服，如中国的超级围棋新星柯洁九段，就公开向“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）叫板：“你赢不了我！”有人叹息：人类智慧最后的尊严在一只“小狗”面前丢失。
有人甚至悲观地认为，机器统治人类的时代即将来临。
其实，所谓人类尊严、所谓机器人的统治时代，只是我们一些人的臆想，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，说到底就是一次技术革命的胜利，是人类对自身的一次超越。
正如西安交通大学副校长、国家重点基础研究计划（973）“基于视认知的非结构化信息处理基础理论与关键技术”首席科学家徐宗本说的：“任何人工智能技术的成功一定是当代最新技术综合运用的成功，片面说成谁战胜谁是不公平的，也是无意义的，说人类智慧的最后壁垒被攻破，这都是无稽之谈。
”“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，背后的最大价值在于，它激励人们持续不断地探索过去人工智能领域一直看似难以实现的人类智能级别。
从这一点上看，人工智能的胜利也有非凡的意义，甚至可以说具有划时代的意义。
是的，翻开人类历史，哪一次技术革命不带来人类社会翻天覆地的变化？蒸汽机的发明、使用，使人类从农业手工业时代进入了工业社会；电动机的诞生，使人类从工业社会跨入了现代化。
而以原子能、电子计算机、空间技术和生物工程的发明与应用为主要标志的信息技术革命，更让人类从此进入了自动化、信息化时代。
每一次技术革命，伴随的都是生产力的发展和人类自身的解放。
“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的 胜利，是不是会掀起又一次技术革命，我们还需拭目以待。
然而，人工智能的进步，却可以让我们展望到人类美妙无比的前景。
我们似乎可以看到，不久的将来，到 处都是机器人在人们的指令下为人们服务；我们似乎可以看到，那些对于目前医术来说几乎无解的人类大脑和神经疾病，如自闭症、老年痴呆症这样的国际医学难 题，随着人工智能的进步，一切都会迎刃而解；我们似乎可以看到，有了人工智能的协助，人类真正步入了大同的理想社会。
是的，“阿尔法狗围棋”（AlphaGo）的胜利，是人类的智慧向前迈出的又一步，有了这一步，我们的世界将更加美好。
当然，面对这些进步，我们不能只是围观、娱乐和敬仰，我们应该用我们的智慧，去促成人工智能更大的进步！
AlphaGo是什么 谷歌AlphaGo全解读
AlphaGo一般指阿尔法围棋阿尔法围棋（AlphaGo）是第一个击败人类职业围棋选手、第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
阿尔法围棋（AlphaGo）是一款围棋人工智能程序。
其主要工作原理是“深度学习”。
“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。
一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入，通过非线性激活方法取权重，再产生另一个数据集合作为输出。
这就像生物神经大脑的工作机理一样，通过合适的矩阵数量，多层组织链接一起，形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理，就像人们识别物体标注图片一样。
对于最强AlphaGo Zero如何炼成的真心话,都在这里
最强AlphaGo Zero怎样炼成刚刚，Deepmind在Reddit的Machine Learning板块举办了在线答疑活动AMA,Deepmind强化学习组负责人David Silver和其同事热情地回答了网友们提出的各种问题。
由于在AMA前一天Deepmind刚刚发表了《Mastering the game of Go without human knowledge》（不使用人类知识掌握围棋）的论文，相关的提问和讨论也异常热烈。
什么是AMA?AMA(Ask Me Anything)是由Reddit的特色栏目，你也可以将其理解为在线的“真心话大冒险”。
AMA一般会约定一个时间，并提前若干天在Reddit上收集问题，回答者统一解答。
本次Deepmind AMA的回答人是：David Silver:Deepmind强化学习组负责人，AlphaGo首席研究员。
David Silver1997年毕业于剑桥大学，获得艾迪生威斯利奖。
David于2004年在阿尔伯塔大学获得计算机博士学位，2013年加盟DeepMind，是AlphaGo项目的主要技术负责人。
Julian Schritieser:Deepmind高级软件工程师。
此前有多位机器学习界的大牛/公司在Reddit Machine Learning版块开设AMA，包括：Google Brain Team、OpenAI Research Team 、Andrew Ng and Adam Coates、Jürgen Schmidhuber、Geoffrey Hinton、Michael Jordan 、Yann LeCun、Yoshua Bengio等。
我们从今天Deepmind的AMA中选取了一些代表性的问题，整理如下：关于论文与技术细节Q: Deepmind Zero的训练为什么如此稳定？深层次的增强学习是不稳定和容易遗忘的，自我对局也是不稳定和容易遗忘的，如果没有一个好的基于模仿的初始化状态和历史检查点，二者结合在一起应该是一个灾难...但Zero从零开始，我没有看到论文中有这部分的内容，你们是怎么做到的呢？David Silver：在深层增强学习上，AlphaGo Zero与典型的无模式算法（如策略梯度或者Q学习）采用的是完全不同的算法。
通过使用AlphaGo搜索，我们可以极大改进策略和自我对局的结果，然后我们会用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略及价值网络。
比起基于简便的基于梯度的策略改进，这样的做法会更加稳定。
Q：我注意到ELO等级分增长的数据只与到第40天，是否是因为论文截稿的原因？或者说之后AlphaGo的数据不再显著改善？David Silver:AlphaGo已经退役了！这意味着我们将人员和硬件资源转移到其他AI问题中，我们还有很长的路要走呐。
Q：关于论文的两个问题：Q1：您能解释为什么AlphaGo的残差块输入尺寸为19x19x17吗？我不知道为什么每个对局者需要用8个堆叠的二进制特征层来描述？我觉得1、2个层就够了啊。
虽然我不是100%理解围棋的规则，但8个层看起来也多了点吧？Q2：由于整个通道使用自我对局与最近的/最好的模型进行比较，你们觉得这对于采用参数空间的特定SGD驱动轨迹对否会有过拟合的风险？David Silver：说起来使用表征可能比现在用的8层堆叠的做法更好！但我们使用堆叠的方式观察历史数据有三个原因：1）它与其他领域的常见输入一致；2）我们需要一些历史状态来表示被KO;3）如果有一些历史数据，我们可以更好地猜测对手最近下的位置，这可以作为一种关注机制（注：在围棋中，这叫“敌之要点即我之要点”），而第17层用于标注我们现在究竟是执黑子还是白子，因为要考虑贴目的关系。
Q：有了强大的棋类引擎，我们可以给玩家一个评级——例如Elo围棋等级分就是通过棋手对局的分析逐步得出的，那么AlphaGo是否可以对过去有等级分前的棋手的实力进行分析？这可能为研究人类的认知提供一个平台。
Julian Schritieser：感谢分享，这个主意很棒！我认为在围棋中这完全可以做到，或许可以用最佳应对和实际应对的价值差异或者政策网络给每一手位置评估得到的概率来进行？我有空的时候试一下。
Q： 既然AlphaGo已经退役了，是否有将其开源的计划？这将对围棋社区和机器学习研究产生巨大的影响。
还有，Hassabis在乌镇宣称的围棋工具将会什么时候发布？David Silver：现在这个工具正在准备中。
不久后你就能看到新的消息。
Q:AlphaGo开发过程中，在系统架构上遇到的最大障碍是什么？David Silver：我们遇到的一个重大挑战是在和李世石比赛的时候，当时我们意识到AlphaGo偶尔会受到我们所谓的“妄想”的影响，也就是说，程序可能会错误理解当前盘面局势，并在错误的方向上持续许多步。
我们尝试了许多方案，包括引入更多的围棋知识或人类元知识来解决这个问题。
但最终我们取得了成功，从AlphaGo本身解决了这个问题，更多地依靠强化学习的力量来获得更高质量的解决方案。
围棋爱好者的问题Q:1846年，在十四世本因坊迹目秀策与十一世井上幻庵因硕的一盘对局中，秀策下的第127手让幻庵因硕一时惊急两耳发赤，该手成为扭转败局的“耳赤一手”。
如果是AlphaGo，是否也会下出相同的一首棋？Julian Schritieser：我问了樊麾，他的回答是这样的：当时的围棋不贴目，而AlphaGo的对局中，黑棋需贴7.5目。
贴目情况不同造成了古今棋局的差异，如果让AlphaGo穿越到当年下那一手，很有可能下的是不同的另一个地方。
Q：从已发布的AlphaGo相互对局看，执白子的时间更为充裕，因...
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：走棋网络（Policy Neork），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度要比1快1000倍。
估值网络（Value Neork），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search,MCTS），把以上这三个部分连起来，形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。
DarkForest较AlphaGo而言，在训练时加强了1，而少了2和3，然后以开源软件Pachi的缺省策略 （default policy）部分替代了2的功能。
以下介绍下各部分。
1、走棋网络走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋。
它的预测不只给出最强的一手，而是对棋盘上所有可能的下一着给一个分数。
棋盘上有361个点，它就给出361个数，好招的分数比坏招要高。
DarkForest在这部分有创新，通过在训练时预测三步而非一步，提高了策略输出的质量，和他们在使用增强学习进行自我对局后得到的走棋网络（RL neork）的效果相当。
当然，他们并没有在最后的系统中使用增强学习后的网络，而是用了直接通过训练学习到的网络（SL neork），理由是RL neork输出的走棋缺乏变化，对搜索不利。
有意思的是在AlphaGo为了速度上的考虑，只用了宽度为192的网络，而并没有使用最好的宽度为384的网络（见图2(a)），所以要是GPU更快一点（或者更多一点），AlphaGo肯定是会变得更强的。
所谓的0.1秒走一步，就是纯粹用这样的网络，下出有最高置信度的合法着法。
这种做法一点也没有做搜索，但是大局观非常强，不会陷入局部战斗中，说它建模了“棋感”一点也没有错。
我们把DarkForest的走棋网络直接放上KGS就有3d的水平，让所有人都惊叹了下。
可以说，这一波围棋AI的突破，主要得益于走棋网络的突破。
这个在以前是不可想像的，以前用的是基于规则，或者基于局部形状再加上简单线性分类器训练的走子生成法，需要慢慢调参数年，才有进步。
当然，只用走棋网络问题也很多，就我们在DarkForest上看到的来说，会不顾大小无谓争劫，会无谓脱先，不顾局部死活，对杀出错，等等。
有点像高手不经认真思考的随手棋。
因为走棋网络没有价值判断功能，只是凭“直觉”在下棋，只有在加了搜索之后，电脑才有价值判断的能力。
2、快速走子那有了走棋网络，为什么还要做快速走子呢？有两个原因，首先走棋网络的运行速度是比较慢的，AlphaGo说是3毫秒，我们这里也差不多，而快速走子能做到几微秒级别，差了1000倍。
所以在走棋网络没有返回的时候让CPU不闲着先搜索起来是很重要的，等到网络返回更好的着法后，再更新对应的着法信息。
其次，快速走子可以用来评估盘面。
由于天文数字般的可能局面数，围棋的搜索是毫无希望走到底的，搜索到一定程度就要对现有局面做个估分。
在没有估值网络的时候，不像国象可以通过算棋子的分数来对盘面做比较精确的估值，围棋盘面的估计得要通过模拟走子来进行，从当前盘面一路走到底，不考虑岔路地算出胜负，然后把胜负值作为当前盘面价值的一个估计。
这里有个需要权衡的地方：在同等时间下，模拟走子的质量高，单次估值精度高但走子速度慢；模拟走子速度快乃至使用随机走子，虽然单次估值精度低，但可以多模拟几次算平均值，效果未必不好。
所以说，如果有一个质量高又速度快的走子策略，那对于棋力的提高是非常有帮助的。
为了达到这个目标，神经网络的模型就显得太慢，还是要用传统的局部特征匹配（local pattern matching）加线性回归（logistic regression）的方法，这办法虽然不新但非常好使，几乎所有的广告推荐，竞价排名，新闻排序，都是用的它。
与更为传统的基于规则的方案相比，它在吸纳了众多高手对局之后就具备了用梯度下降法自动调参的能力，所以性能提高起来会更快更省心。
AlphaGo用这个办法达到了2微秒的走子速度和24.2%的走子准确率。
24.2%的意思是说它的最好预测和围棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋网络在GPU上用2毫秒能达到57%的准确率。
这里，我们就看到了走子速度和精度的权衡。
和训练深度学习模型不同，快速走子用到了局部特征匹配，自然需要一些围棋的领域知识来选择局部特征。
对此AlphaGo只提供了局部特征的数目（见Extended Table 4），而没有说明特征的具体细节。
我最近也实验了他们的办法，达到了25.1%的准确率和4-5微秒的走子速度，然而全系统整合下来并没有复现他们的水平。
我感觉上24.2%并不能完全概括他们快速走子的棋力，因为只要走错关键的一步，局面判断就完全错误了；而图2(b)更能体现他们快速走子对盘面形势估计的精确度，要能达到他们图2(b)这样的水准，比简单地匹配24.2%要做更多的工作，而他们并未在文章中强调这一点。
在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋网络和估值网络，不借助任何深度学习和GPU的帮助，不使用增强学习，在单机上就已经达到了3d的水平（见Extended Table 7倒数第二行），这是相当厉害的了。
任何使用传统方法在单机上达...
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程序员们说说看：TensorFlow到底难不难学？
强化学习的进展速度远远低于深度学习。 虽然OpenAI Five和谷歌的AlphaGo等有值得注意的新闻突破，但实际情况下的强化学习实践并未发生。
正如谷歌AI的团队在这篇博文中提到的那样，开发这类算法需要大量的实验而没有任何明确的方向。 不幸的是，大多数现有的框架都没有这种灵活性。 如果你在这个领域工作或研究过，你就知道重现现有方法有多困难（如果不是不可能的话）。
因此，为了帮助加速研究，并希望让社区更多地参与强化学习，Google AI团队开放了一个名为Dopamine的TensorFlow框架，旨在通过使其更灵活和可重复性来创建研究。 根据团队的官方文档，他们的设计原则是：
简单的实验：帮助新用户运行基准实验
灵活的开发：为新用户提供新的创新想法
紧凑和可靠：为一些较旧和更流行的算法提供实现
可重复：确保结果可重复
意识到新人们根据基准检查结果的重要性，研究人员还发布了整个培训数据。 它可用作Python pickle文件，JSON文件和用户可以可视化每个训练迭代的网站。
我们对此有所了解
请注意，DeepMind对多巴胺的研究与Google AI的这项工作无关。 虽然两者都在很大程度上植根于强化学习，但Google AI通过公开采购的方式参与了整个社区。 它肯定有助于它以TensorFlow为基础，这是深度学习社区中每个人都熟悉的框架。
强化学习可能是一个令人生畏的主题，但我鼓励大家尝试一下。 这个领域仍然具有潜力，并将在未来几年取得很大进展。 这是一个很好的入门资源，您也可以参考我们的文章了解初学者。
如果你想更加了解TensorFlow，或者说想实践一下人工智能项目，谷歌的另一款工具或许可以帮到你，也就是谷歌的AIY Projects 项目。
在2017 年上半年，谷歌宣布了一个新的开源计划--AIY Projects（AIY计划），其目标是让每个Maker（创客）都能DIY自己的 AI 人工智能产品，让更多人能学习、探索并体验人工智能。 AIY 全称是 Artificial Intelligence Yourself ，顾名思义就是利用 AI 来进行的 DIY 功能套件。借助 AIY 项目，创客可以利用人工智能来实现更像人与人交流的人机交互。谷歌目前为 AIY Projects 推出了两款硬件产品--AIY Voice Kit 和 AIY Vision Kit。
AIY Vision Kit（视觉套件）是一套简单的计算机视觉系统，可运行 3 种基于 TensorFlow 的类神经网路模型应用程序。
这次 AIY 计划推出两款新品，Edge TPU 是谷歌专用的 ASIC 芯片，专为在 Edge 运行 TensorFlow Lite ML 模型而设计, 用来处理 AI 预测部分。它的特点是比训练模型的计算强度要小。而且 Edge TPU 还可以自己运行计算，不需要与多台强大计算机相连，因此应用程序可以更快、更可靠地工作。它们可以在传感器或网关设备中与标准芯片或微控制器共同处理 AI 工作。 针对Edge TPU的新设备是：AIY Edge TPU Dev 开发板和 AIY Edge TPU 加速器，二者皆采用 Google 的 Edge TPU 芯片。
人工智能有了人的情感，世界将是怎么样？
你好！很高兴为你解答:1、你这个问题属于科技社会学，或者科学伦理学，我比较适合来回答。
2、让我们把目光投向美国加州，看下TOP AI实验室围绕深度学习、人脑、情绪正在干什么。然后我们再分析世界会怎么样。
A：2014年，谷歌收购一家公司叫Deepmind.这家公司有个AlphaGo，下围棋打败了李世石；还有个AlphaStar，没黑没白打游戏，打败人类职业选手。还有个AlphaFold,是预测基因（蛋白质）结构的，因为科学家需要知道那些蛋白质错误的折叠，导致了一些疾病，比如帕金森、阿尔兹海默氏症，并寻找到有效的药物。另外，科学家可以改造细菌的基因工程，来消灭污染垃圾等。
Deepmind不能赚钱，很烧钱。六年过去了，Alphago和AlphaStar,AlphaFold没啥大突破。近期，Deepmind启动了一个智能生物体，或者叫人工生命的概念。实现什么功能呢？比如机器人可以通过组装碎片快速复制自己，建造一个机器人集群。
在这些近期的论文中，有一个词语叫“注意力机制”。attention！好莱坞电影战争片经常这么喊，立正！但这里不是立正。
比如天空飞过去一只鸟儿，你的注意力追随着小鸟，天空在你的视觉系统中，就成为了一个背景（background)信息。计算机视觉中的注意力机制（attention)的基本思想，就是想让AI学会注意力，能够忽略无关信息而关注重点信息。
这个系统没有学习到人类的情感，但它在学习忽略一些东西，这是一种算法机制。
B：好了，钢铁侠该出场了。
马斯克认为谷歌的Deepmind在胡搞，AI很危险，人类早晚要吃AI的亏。你不听？那我也成立一个AI深度学习实验室，与你们的AI抗衡。2015年，他和孵化器Y Combinator总裁山姆·奥特曼（Sam Altman）创立了OpenAI,召集了一批投资人。不为挣钱，只烧钱。2019年，微软主导了OpenAI.
OpenAI开发的系统也打游戏，秒杀人类选手，这个不说了。有点新鲜的本领是，能够通过一段文字生成图片，会根据文字给你温馨的、冷酷的、蠢萌的、抽象的各种风格的图片。比如，他可以给我搭配一周七天的穿衣搭配，根据我的七天行程表需要出现场合的不同来提供最好的选择。
当然，这个系统还不会开玩笑、恶作剧、撒谎。
马斯克离开了OpenAI, 专注于他的脑机接口公司，Neuralink。呃，抱歉，他也不专注。他还有特斯拉、SpaceX、无聊的高速胶囊火车挖洞公司、光伏瓦片公司。
近期刚推出一个硬件，硬币大小，可以植入头骨，读取或改写脑电波信息，也就是脑机交互。
回到这个问题上来，当AI有了人类的情感，那么在此之前，它首先要读懂情绪、表情、情感，深度学习情感，然后才是运用它。表达愤怒、怜悯，撒谎，表现出恐惧或高傲。
马斯克仅仅是一个开始。
C：再列举北京、杭州实验室AI识别人类情绪的实践了。中国也没闲着，反而比加州这几个实验室更聪明。加州这几个实验室是亏钱，看着风光，巨量窟窿，因为这些技术没人买单。中国几大实验室通过数字政务、数字交通、数字医疗、AI教育、AI司法、AI警务获得足够的资本来支撑技术研发。
3、好，世界会变得怎么样？
转基因技术备受争议，但中国是全球最大转基因农作物种植国和消费国。
大数据技术备受争议，中国是全球大数据商业应用最发达最成功的市场和国家。
AI依靠快速的学习，很快会掌握撒谎、作弊、欺诈、虚伪等人类独有的情感技能，学会表达关怀、体贴、严厉、冷酷等情感，并走进各种应用场景。但这只是AI应用的九牛一毛，并且人类会制定各种规则，防止AI情感世界中可能的欺诈与恶行。
但是，不谈AI，人类社会现在消灭欺诈与作恶了吗？没有。一个机器人欺骗我与一个人欺骗我，哪个更可怕？暂且不知道。
4、科技是工具，人类在进步，不会被机器奴役。
谷歌教AI踢足球，真的能打造“AI版贝克汉姆”吗？
足球人工智慧研究专案Google Research Football，早在今年6月就出现在了谷歌报告上，而更早一些时间，就在Github上以开源在OpenAI面前，谷歌正在和兄弟公司DeepMind合作的形式发布了足球环境游戏的测试版代码。
科技企业也确实都极其渴盼变量出现，不过在OpenAI面前，谷歌正在和兄弟公司DeepMind合作他们更青睐于做温和的“改良派”，毕竟“彻底推翻腐朽政权”还需要一个漫长的培养接班人的过程。
以谷歌Football Engine为例，就让智能体借助奖励机制来自己get动态策略，从而学会规则与踢球技能（强化学习）。
不过，要称之为“下一代AI”未免有点拔苗助长。
首先，“可玩性足球”（Gameplay Football）并没有完全摆脱深度学习的窠臼。系统根据对手的实力不同，提出了简单、终极、困难这三个版本的基准问题，其中简单级别的比赛应用单一机器算法，而困难级别则是由分布式深度学习算法来处理的。
而且，系统所采用的训练方式（即强化学习），与OpenAI Five在游戏Dota 2中击败了世界级电子竞技队OG，deepmind在《魔兽争霸》人机对战中获胜时所采用的训练方式，并没有本质上的区别，都是让智能体在复杂的即时战略游戏中学会与环境交互，并解决复杂的任务。
step7没有仿真软件怎么运行
STEP 7是西门子公司的一款自动化编程软件，在PC上运行该软件时需要安装仿真软件S7-PLCSIM。如果您没有S7-PLCSIM仿真软件，可以通过以下几种方式解决：
1. 安装TIA Portal软件：如果您使用的是最新版本的STEP 7，即TIA Portal，该软件中已经包含了PLCSIM仿真软件，无需额外安装。
2. 购买仿真模块：可以在西门子官方网站购买S7-PLCSIM Advanced仿真模块，该模块可以独立于STEP 7使用，提供更多的仿真功能。
3. 使用虚拟机：通过在虚拟机中安装操作系统和仿真软件，实现在不同环境下运行STEP 7。
请注意，任何未经官方授权的软件或方法可能会带来不可预测的风险和问题，建议您按照官方要求进行操作。
马斯克拉黑OpenAI之我们不合适
撰文 / 张霖郁
编辑 / 张 南
设计 / 师 超
马斯克(Elon Musk)和OpenAI的现任CEO山姆·阿尔特曼（Sam Altman）之间的恩怨从5年前开始。
近期，正因为ChatGPT的火爆，马斯克又旧事重提。
他在推特上说“我至今搞不明白，一个我捐了1亿美元的非营利机构是怎么变成一个市值300亿美元的营利性组织的。如果这是合法的话，为什么其他人不都这么做呢？”
阿尔特曼在3月25日接受了麻省理工人工智能研究员莱克斯·弗瑞德曼（Lex Fridman）的采访，莱克斯同时也是一位网红播客主。
这场采访接近两个半小时，阿尔特曼正面回应了马斯克炮轰OpenAI从开源到闭源，从非营利组织到营利组织的转变。
他说：“我相信他对AGI（Artificial General Intellengence）的安全问题深感紧张，这是可以理解的，但我相信他也有一些其他的动机……在我成长过程中，一直都把马斯克看作偶像。他在推特上表现得像个混蛋，但我还是很高兴这个世界有他这样的人。我希望他能多看看我们为了把这件事做好而付出的努力……我也许应该回击，可能以后会的，但这并不是我的正常做法。”
马斯克比阿尔特曼大14岁。他在OpenAI于2015年12月11日成立时，先捐了1亿美元，当时他承诺会投入10亿美元，和他同时捐款的还有PayPal 联合创始人彼得·希尔（ Peter Thiel）以及时任创业孵化器Y Combinator总裁的阿尔特曼。
目前，阿尔特曼已卸任Y Combinator总裁职务，他在2018年前后成为了OpenAI的首席执行官。
这里值得一提的是英伟达创始人黄仁勋，他在2016年8月，把英伟达生产的第一台超算DGX-1捐给了OpenAI，当时在场的见证人就包括马斯克。
这台超算DGX-1，用黄仁勋的话说，是3000人花费3年时间才研发出来的首个轻量化小型超算，计算和吞吐能力相当于250台传统服务器。当时他手里压着100多家公司的订单，却把第一台捐给了OpenAI。
从2015年到2018年期间，OpenAI的定位是一家非营利组织，目标是率先创建 AGI，这是一种具有人类思维学习和推理能力的机器。他们的目的不是统治世界，而是希望该技术得到安全开发，并将其收益平均分配给全世界。
“我们需要一个具有领先性的研究机构，优先考虑所有老百姓的好处而不是优先自身的利益，我们鼓励研究人员发表他们的作品，无论是论文、博客文章还是代码，我们的专利（如果有的话）将与全世界共享”，这是当时OpenAI的初心。
2018年底前的OpenAI鼓励开源，透明和分享。它当时的主要对手是DeepMind，这家人工智能实验室比OpenAI早5年成立，2014年被谷歌收购，资金实力远在当时的OpenAI之上。
分歧
对于大多数美国人而言，第一次听说OpenAI是在2019年2月14日，这一天他们发布了ChatGPT-2。而对于我们国人而言，ChatGPT似乎是最近才公诸于世的事。
那一天，这家实验室宣布了一项令人印象深刻的发现：一种可以按下按钮便生成令人信服的论文和文章的模型。给它一个句子《指环王》，它将以同样的方式发出一段又一段的文案。
OpenAI组织性质的改变是从2018年4月开始的，当时实验室发布了特许章程。章程里重新阐述了实验室的核心价值观，其中巧妙地改变了原来的说法。除了承诺“避免利用人工智能或AGI损害人类或不适当地产生集权”外，章程里此次还强调了资源的必要性。
“我们需要调集大量资源来完成使命，”章程里这么写道，“但我们将始终努力采取行动，尽量降低员工和利益相关方之间与广泛利益之间的利益冲突。”
但这一年，公众和大多数员工并没有意识到OpenAI这悄然的变动。马斯克正是在这个时候选择退出OpenAI的，或许那时他已经知道微软入资的消息。他觉得双方的价值理念将由此不同。
退出OpenAI后，他没有再继续捐款，自己便另起炉灶，成立了自己的AGI研发团队。
OpenAI真正的结构性变化发生在2019年3月。它不再是纯粹的非营利性质，实验室成为一家“有上限利润”营利机构，它把对投资者回报限制在 100倍以内，但从组织架构上，它还不能算完全的营利组织，因为OpenAI由一个非营利实体的董事会监管。
此后不久，OpenAI宣布了微软10亿美元的投资，但双方并没有透露这笔投资是现金形式，还是微软云计算平台Azure也算其中的折现。
阿尔特曼是在这段时期出任OpenAI的首席执行官。此次马斯克在推特上再度批评OpenAI的组织性质，不过是5年前不满情绪的延续。
为什么从非营利到营利
旧金山第 18 街和福尔瑟姆街的交叉口，OpenAI 的办公室看起来像一个神秘的仓库。这座历史悠久的建筑拥有单调的灰色镶板和有色窗户，大部分窗帘都被拉下。字母“PIONEER BUILDING”（先锋大厦）展现了它的前主人 Pioneer Truck Factory （先锋卡车工厂）的遗迹。
办公室内部，空间明亮通透。一楼有几个公共区域和两个会议室。一间适合大型会议，称为“太空漫游”；另一间更像是一个美化的电话亭，称为“无限笑料”。
3年前，MIT科技评论（MIT Technology Review）的撰稿人Karen Hao曾对这家公司进行深度采访，当时她只被允许在一楼活动，二楼和三楼均为禁区，处于保密状态。这两层是员工的办公区域以及放机器人的地方。
Karen在一楼见到OpenAI联合创始人兼CTO格瑞格·布罗克曼（Greg Brockman），她在文章中写道：他看起来很紧张，也很警惕。他穿着便服，和 OpenAI 的许多人一样，留着不规则的发型，这似乎反映了一种高效、朴实的心态。
OpenAI核心团队成员合影，二排中为格瑞格·布罗克曼（Greg Brockman）▼
布罗克曼说，当团队研究AGI的趋势时，他们意识到保持非营利组织这一性质在资金的持续上是行不通的。这个领域的其他对手用来取得突破性成果的计算资源每3.4个月翻一番，这需要足够的资本来匹配或超过这种指数级的增长。这就需要一种新的组织模式，既能迅速积累资金，又能以某种方式忠于使命。
2019年4月的这次变动引发了很多人的指责，他们称 OpenAI 正在违背其使命。
公告发布后不久，在AGI的相关论坛上的一篇帖子中，一位用户询问 100 倍的限制是如何限制的：“谷歌的早期投资者已经获得了大约 20 倍的资本回报，”他们写道。“你敢打赌，你将拥有一个回报率比谷歌高出几个数量级的公司结构吗？同时你又说不想‘过度集中权力’？这将如何运作？如果不是资源的集中，权力到底是什么？”
此举也让许多员工感到不适，他们表达了类似的担忧。
布罗克曼说：“我们花了很长时间与员工进行内部迭代，以使整个公司接受一套原则一套价值观，这意味着即使我们改变了结构，也必须保持不变的东西。”
2019年的夏天，在转向利润上限模式和微软注资 10 亿美元后的几周内，管理层向员工保证，这些更新不会在功能上改变 OpenAI 的研究方法。微软与实验室的价值观非常一致，任何商业化努力都将遥遥无期，寻求基本问题仍将是工作的核心。
有一段时间，这些保证似乎是正确的，项目照原样继续进行。许多员工甚至不知道OpenAI向微软做出了哪些承诺。
但2020年初，OpenAI 商业化的压力越来越大，进行赚钱的研究不再是遥不可及的事情。在与员工私下分享对实验室的 2020 年愿景时，阿尔特曼传达的信息很明确：OpenAI 需要赚钱才能做研究。
管理层表示，这是一个艰难但必要的权衡。由于缺乏富有的慈善捐助者，它不得不做出这样的取舍。
但背后真正的原因是，OpenAI 面临这种权衡，不仅仅是资金压力，更重要的是它的战略选择，OpenAI试图先于其他人达到 AGI。
这种压力迫使它做出似乎离初衷越来越远的决定。它在急于吸引资金和人才的过程中倾向于炒作，保护自己的研究以期保持优势，并追求计算量大的策略——不是因为它被视为通向 AGI 的唯一途径，而是因为它似乎是最快的。
2021年微软再度入资，这次高达100亿美元。微软也由此成为OpenAI的独家云服务商。2023年，微软官宣和OpenAI的合作已进入第三个阶段。
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关于在OpenAI面前，谷歌正在和兄弟公司DeepMind合作和谷歌合伙人的介绍到此就结束了，不知道你从中找到你需要的信息了吗 ？如果你还想了解更多这方面的信息，记得收藏关注本站。
