庫里圍棋訓練方法

㈠ 人工智慧哪些領域及公司值得關注

1. 強化學習（RL）
強化學習是一種試錯（trial-and-error）的學習範式。在一個典型的 RL 中，強化學習需要連續選擇一些行為，而這些行為完成後會得到最大的收益。強化學習在沒有任何標記，也不告訴演算法應該怎麼做的情況下，先嘗試做出一些行為，得到一個結果，然後通過判斷這個結果的正誤對之前的行為進行反饋，再由這個反饋來調整之前的行為。通過不斷的調整，演算法能夠學習到在什麼樣的情況下選擇什麼樣的行為可以得到最好的結果。谷歌 DeepMind 就是用強化學習的方法在 Atari 游戲和圍棋中取得了突破性進展。
應用范圍：為自動駕駛汽車提供 3D 導航的城市街道圖，在共享模型環境下實現多個代理的學習和互動，迷宮游戲，賦予非玩家視頻游戲中的角色人類行為。
公司：DeepMind（谷歌），Prowler.io，Osaro，MicroPSI，Maluuba （微軟），NVIDIA，Mobileye 等。
2. 生成模型
與判別模型不同的是，生成方法可以由數據學習聯合概率密度分布，然後求出條件概率分布作為預測的模型，即生成模型。它的基本思想是首先建立樣本的聯合概率概率密度模型，然後再得到後驗概率，再利用其進行分類。2014 年，蒙特利爾大學的 Ian Goodfellow 等學者發表了論文 《Generative Adversarial Nets》 ，即「生成對抗網路」，標志了 GANs 的誕生。這種生成對抗網路就是一種生成模型（Generative Model），它從訓練庫里獲取很多訓練樣本，並學習這些訓練案例生成的概率分布。GANs 的基本原理有 2 個模型，一個是生成器網路（Generator Network），它不斷捕捉訓練庫里真實圖片的概率分布，將輸入的隨機雜訊（Random Noise） 轉變成新的樣本。另一個叫做判別器網路（Discriminator Network），它可以同時觀察真實和假造的數據，判斷這個數據到底是真的還是假的。這種模型是用大規模資料庫訓練出的， 具有比其他無監督學習模型更好的效果。
應用范圍：用於真實數據的建模和生成，模擬預測時間序列的可能性，比如為強化學習制定計劃，在圖像，視頻，音樂，自然語句等領域都有應用，比如預測圖像的下一幀是什麼。
公司：Twitter Cortex，Adobe， 蘋果，Prisma， Jukedeck，Creative.ai，Gluru， Mapillary，Unbabel 等。

㈡ 天王山之戰是什麼意思（天王山之戰的由來）

6月14日，本賽季NBA總決賽將迎來第五場比賽，目前雙方比賽2:2，第五場比賽將在勇士主場進行，眾所周知第五場比賽我們通常稱之為天王山之戰，那為什麼叫天王山之戰呢？這個說法又是從什麼地方傳過來的呢？

其實天王山之戰是出自於日本， 天王山之戰，又稱山崎合戰，是一個來自日本戰國歷史的片語。

具體事件就是日本大名 織田信長 被部下 明智光秀 背叛，導致被殺，而其部下 羽柴秀吉 在山一帶與 明智光秀 展開決戰 ，其中天王山在重要戰略高地， 而在天王山， 羽柴秀吉擊敗了明智光秀。

山崎合戰結束之後，明智家的勢力完全敗亡，這場戰役奠定了秀吉日後統一日本的基礎。因此，如今人們經常使用「天王山之戰」來形容極其關鍵的戰役。

而天王山之戰最早被使用在圍棋比賽中，表示比較重要的比賽，如三局兩勝中的第二場比賽。

現在呢，也被運用在NBA比賽或者籃球比賽中，一般在球隊打成2：2平後，第五場比賽就被稱之為天王山之戰。

6月14日，NBA總決賽進迎來天王山之戰，這場比賽至關重要，誰贏誰將更大幾率獲得總冠軍。

那天王山之戰又有什麼看點呢？

一：庫里能否延續之前三場的強勢表現？

庫里總決賽的表現堪稱現象級，他一個人將球隊扛著前進，上一場比賽甚至砍下總決賽第二高分43分，才艱難帶隊獲得勝利，而凱爾特人的防守相當強悍，第五場比賽庫里的發揮至關重要，他是否能延續之前的高效表現，讓我們拭目以待。

二：湯普森能否提供強大的火力

G5的湯普森是可怕的，他經常在球隊關鍵時刻提供非常強大的火力，但湯普森畢竟不是以前的佛祖了，傷愈復出的他，明顯運動能力下降很多，防守端幾乎是被針對的點，進攻端更多時候神一場鬼兩場，如果G5湯普森發揮好，那勇士贏面將非常大。

三：塔圖姆是否能恢復正常

塔圖姆總決賽的表現可以說是掙扎的，雖然場均仍然可以貢獻20+的得分，但效率比起之前可謂天差地別，FMVP排行榜上，他的隊友布朗也排在他前面。

如果不能及時調整狀態，那對於凱爾特人，將是非常大的考驗。

6月14日，讓我們共同期待天王山之戰吧。

㈢ 柯潔、常昊、李世石和李昌鎬，巔峰時到底誰最厲害

這個問題答案似乎是不言而喻的，肯定是李昌鎬全盛期最強大，因為在他的全盛期，他一統天下，沒有對手，與他能相媲美的只有吳清源了。

李昌鎬自從1992年初在東洋證券杯世界圍棋錦標賽五番棋決賽中3比2勝老牌超一流棋手林海峰九段、奪得第一個世界冠軍後，一直在圍棋界占據著絕對的統治地位，直到2006年三星杯決賽1比2不敵羅洗河九段為止，這14年間，他一共獲得了17項世界冠軍，時至今日，這個世界冠軍數的紀錄還沒有第二個人達到。

我們評價一位領軍人物的統治力，是看他在全盛期里獲得多少個世界冠軍，還有就是對同時代的高手擁有高勝率。在這兩點上，李昌鎬的統治力絕對最強，因為他對同時代的高手馬曉春、常昊、張栩等都擁有絕對的高勝率，動輒10連勝以上，這在吳清源時代，凈勝四盤以上是要被降級的。日本「老虎」依田紀基號稱是李昌鎬的剋星，但多年對抗下來，依田紀基對李昌鎬的勝率也並未超過50%。

後來的古力、李世石雙雄並立時代，即使李世石獲得了14個世界冠軍，但他的統治力肯定不如李昌鎬，因為還有古力的存在。李世石從來沒有獨自領跑棋壇，最多也是與古力並肩而行，只是稍稍比古力領先一點而已。

柯潔的統治力明顯不如全盛期的李昌鎬，現在柯潔獲得了四個世界冠軍，2016年他僅獲一項世界冠軍，應氏杯、LG杯、百靈杯冠軍都旁落，他在國內僅獲阿含桐山杯一項快棋賽冠軍，名人、天元、倡棋杯、衢州爛柯杯、威孚房開杯、龍星戰、CCTV杯等頭銜戰冠軍均被其他棋手奪走，可見，他在國內的統治力也不夠。這在李昌鎬時代是不可想像的，李昌鎬頭銜最多的時候高達13個。

我有幾十年的棋齡，雖然棋下得不咋地，但對圍棋的理解、對高手之欣賞，絕對在很多人之上，如同 美食 家不一定是個手藝高超的大廚一個道理。我覺有的回答觀點偏頗，不敢苟同。

首先講常昊，常昊的棋確實在中國獨領風騷一段時期，但比起李昌鎬，李世石來說還真不是一個層次的人，至少他對韓國的超一流高手是輸多贏少，許多痛苦記憶猶新。

再講吳清源，如果一定要評出一個 歷史 上最偉大的圍棋藝術大師，非吳清源莫屬。不論是棋藝還是戰績，無論對圍棋的 探索 精神，還是對圍棋的貢獻，都是無與倫比的。

韓國圍棋是個獨特的現象，中日圍棋擂台賽中風頭無二的聶衛平，在被名不見經傳的韓國曹熏鉉戲曲性戰勝後，韓國圍棋彷彿就像突然的火山暴發般從地平線上冒出一座高山，曹熏鉉、李昌鎬師徒一時成了中國超一流高手的噩夢，聶衛平，馬曉春，曹大元，劉小光等前幾位幾乎是逢曹、李必敗，而且有很多爭冠的關鍵盤都是鐵贏的棋被莫明其妙逆轉。國內稱雄的常昊也同樣難逃韓國流的魔咒，後來的李世石更是把僵屍流演繹到了極致。

以曹熏鉉，李昌鎬，李世石為代表的韓國棋風，以兇狠、頑強、戰斗到底為標志。不同於日本棋風的棋理，定式，完美主義作風，韓國棋是以贏棋為目的，劍走偏鋒，攪局、無理手、等勺到底，都是常用套路。在日本，看上去完全輸了的棋就該像個君子，堂堂正正的認輸；韓國棋風不同，不到最後一定要纏斗下去，等到對手出錯逆轉，韓國棋手對中國棋手的贏局至少有四分之一是逆轉翻盤，而不是壓制性完勝。

目前中國圍棋水平已經不在韓國之下，猶其是柯潔，對韓國幾乎是壓倒性優勢，要講圍棋水平，巔峰時期，李昌鎬李世石難分仲伯，吳清源稍高點，至於柯潔，呵呵，和前三位比不要拿出柯潔來，目前韓國朴廷桓、申真諝，包括中國的前十，真的比他們高出不少。可以這樣講，三位前輩看勉強能進目前世界前二十不？這不是刻意貶低前輩，而是殘酷的現實。世界圍棋的水平從吳清源起就一直在進步，在目前人工智慧的的助力下更是突飛猛進，與以前不可同日而語，日本六超，曹氏師徒的輝煌如昨日黃花，俱往矣！數風流人物還看柯渣！

問題問的是誰最厲害，如果把這幾個人拉到一個賽場里去比賽或者說單挑的話，嗯，我相信最後的勝利者肯定是柯潔。

但如果放到各自的時代背景去看的話，那麼在自己的時代表現最出色的人毫無疑問是李昌鎬。

常昊比其他幾位選手地位還是要低一些的，事實上他沒有一個完全屬於自己的統治的時代。李世石可以說是統治了一個時代，雖然有古力和他競爭。但是李世石的統治力和李昌鎬比起來還是有段距離的。柯潔還年輕，他仍然有機會去追趕李世石，甚至是李昌鎬的統治力，但是說實話，考慮到現今棋壇競爭之激烈，柯潔的機會也並不會很大。

柯潔。其他人都是有苦手天敵的，小特務的苦手，只有阿爾法狗。

常昊，李昌鎬比較來說，石佛強是毫無疑問的。李昌鎬的強大在於後半盤，尤其是官子，幾乎不犯錯，說他是當時官子天下第一，這也沒啥疑問，就連之前的馬曉，在這方面比石佛也弱一些，不過馬曉的強大在於，下棋的靈性，飄逸和奇詭，常有神來之手，當年也是倍受老酒鬼加老賭棍藤澤贊賞的奇才，認為還在柔風快槍的老曹之上（李石佛的師傅，吳清源的師弟曹薰鉉），當然從戰績上，獲得的世界冠軍數量上，馬曉確實不如老曹，馬曉是因為感情問題，還有和他那性格，不如石佛那麼執著於棋道，在下棋的天賦上，我認為比馬曉高的確實不多，石佛棋才真不如馬曉，還有羅洗河那種憊懶的傢夥同樣如此，羅小豬那種三劫循環棄大龍妙手殺崔毒那種傳世名局，就是真實版的珍瓏棋局啊，李昌鎬是下不出來的，他也不會下到那種局面。

如同趙治勛當年慨嘆，我們這輩人，只有武宮正樹的棋譜可以流傳。但當時六大超一流，武宮正樹的當時戰績，確實不如地板流的小林光一和茅坑流趙治勛。

馬曉同樣如此，棋風飄逸瀟灑，才氣過人，戰績不如石佛，巔峰期那年，也是神擋殺神，佛擋殺佛。

說李昌鎬不如柯潔，在於李昌鎬還是有很多天敵的，不是說他走下坡路之後，而是之前。李石佛長於後半盤和官子，可也有很強的弱點，如果碰上大局感出色，前半盤太厲害的人，後邊犯錯少一點，也足夠揮霍。在前期，石佛的苦手是老聶和依田老虎，後邊戰績趕上了，主要還是因為，這兩個人都老化了，狀態越來越退步，老聶和依田，估計是最不服李昌鎬的，因為他們知道怎麼回事兒，尤其是老聶，下到50-100步之後，昏招迭出，見誰都送，都可以稱為自殺了。李石佛如日中天的時候，也還有一個苦手，就是崔毒，崔毒對中國棋手沒那麼出色，對李昌鎬戰績還是很出色的，崔毒是公認的師傅剋星，崔毒在國際大賽碰上李石佛，常常被韓國人罵，國內棋戰，肉爛在鍋里，韓國人也不說啥，國際棋戰容易被罵，就是因為因為他容易幹掉李石佛，然後再被中國棋手幹掉。

所以說，雖然李石佛的冠軍遠多於吳清源，但李石佛在圍棋屆地位不如吳清源，不是因為吳是中國人，石佛是韓國人，而是吳清源同時代沒有對手，把所有對手降格，吳對圍棋理念的貢獻，而李石佛，一直有苦手。

小李，是僵屍流，戰績也是極其出色，十五六個世界冠軍，碰上巔峰期的李石佛，未必下不過。李世石對大多數中國棋手，柯潔之前，整天比較出色，但也有倆苦手，一個是地板流的陳曉強，一個是謝赫。

我說柯潔是這幾個人裡面最強的棋手，是因為，他沒有什麼弱點！各部分都非常出色，也沒有人可以稱為柯潔的苦手。相反，柯潔是別人包括小李的苦手。

柯潔的外號是特工，更年輕的時候，被稱為小特務，這個外號就可見一斑，因為，這個外號，來自那個著名的電影黑客帝國MATRIX，那個令人絕望的特工史密斯！這也是其他人不如柯潔的地方，因為別人還沒有資格，叫這個外號。。。

莫欺少年窮，如果沒有阿爾法狗，那麼小特務柯潔無疑會稱霸一個時代，但是，狗出來，讓人類很沒面子，柯潔贏再多人，又下不過狗，又如何？

柯潔的苦手，不是人類，是那個阿爾法狗，狗把小特務下棋下到下哭。柯潔是悲哀的。

李石佛遇到狗，一點希望都沒有，比李世石，柯潔都要慘的多，因為，李石佛所擅長的，並不包括大局感，不在力量，而是後半盤和官子，在阿爾法狗面前，毫無用處。

以阿爾法狗作為老師，給這些棋手的棋力打分的話，那可想而知，李石佛最慘，李世石和柯潔都會比李石佛強。

因此，雖然李石佛冠軍多，棋力卻不如李世石和柯潔，更何況，在柯潔這么大歲數的時候，同樣年齡比較，李石佛的冠軍數量還真不如柯潔。

在圍棋的「黑白世界」里；有著聞名遐邇的「四大高手」；分別是柯潔、常昊、李世石和李昌鎬；他們都各自書寫過一段輝煌的傳奇；那麼，四人的巔峰時期究竟誰更勝一籌？依照筆者粗淺的見解，現概述如下：

（一）、李昌鎬

毫無疑問，此君身在圍棋「江湖」中，就是「神話」一般的存在；

李昌鎬，1975年出生於韓國全州；自幼天性沉默，不善言辭，猶喜鑽研事物的原理；8歲開始學習圍棋；9歲即戰勝了自己的師兄柳時熏，奪得全州少年圍棋賽的冠軍；後拜韓國圍棋國手曹熏鉉為師；

1990年，李昌鎬初顯鋒芒，在韓國舉辦的各類圍棋賽中連贏41局，引起國內棋界的廣泛關注；同年，在富士通杯世界職業圍棋錦標賽上，他戰勝了日本超一流棋手武宮正樹九段；一舉成名；

此後，他連續獲得了國內圍棋戰13個「頭銜」中的12個；從而正式開啟了「李昌鎬時代」；年僅19歲就有此驕人戰績世所罕見；從1995至1999年，李昌鎬連續5年被韓國棋壇評為「最優秀的棋手」；

在世界的圍棋領域，他同樣迭挫強敵，連戰連捷；1992年，16歲的李昌鎬在東洋證券杯世界職業圍棋錦標賽中，以3：2擊敗超一流巨星林海峰九段，摘得個人首項世界桂冠；

截至2007年，他共取得了31個世界冠軍；其中團體13項；個人18項；真正實現了世界職業圍棋比賽「大滿貫」的第一人；

李昌鎬是一位「天才型」選手，比賽作風沉穩，棋藝精湛；被譽為「石佛」和「少年姜太公」；他在世界大賽決賽中曾8次擊敗中國圍棋選手登頂；直到2006年「三星杯」決賽負於羅洗河之後，才逐步走下了「神壇」；

即便如此，也難掩他在浩瀚圍棋 歷史 長河中的崇高地位，堪稱世界圍棋界一顆璀璨閃爍的明星。

（二）、常昊

曾是中國圍棋界的「神童」；師從「棋聖」聶衛平；後成為世界圍棋「九段」和「超一流」高手；

1976年出生於上海；6歲學棋，8歲進入上海圍棋隊；10歲選調國家少年圍棋集訓隊；連獲第一和第三屆全國「棋童杯」圍棋賽冠軍；並取得中韓新銳對抗賽「兩連勝」的佳績；

特別是在第10屆中日圍棋擂台賽中，常昊連續擊敗日本五員「大將」；為中國隊取勝立下了汗馬功勞；第11屆中日圍棋擂台賽又取得6連勝，成為這屆傳統圍棋賽事的「終結者」；

1999年，他一路狂飆，攬「天元」、「CCTV杯」、「棋聖賽」、「樂百氏杯」於一身，成為國內圍棋界的「四冠王」；本年度堪稱為「常昊年」；

在世界的賽場，常昊依然表現上佳，奪取了2005年「應氏杯」、2007年「三星杯」和2009年「春蘭杯」三項圍棋比賽的世界冠軍；

他無愧為我國圍棋界「中生代」的佼佼者，在國內外比賽戰果累累，功勛卓著，為保持我國圍棋在國際上的聲譽，進而推動世界圍棋運動的發展做出了重要的貢獻；

（三）、柯潔

中國圍棋新生代的「領軍」人物；兼具聶衛平的霸氣格局和馬曉春的細膩睿智；業內皆稱他：「最像棋士的棋士」；

柯潔，1997年出生於浙江麗水，6歲開始學習圍棋；8歲即奪得省少年圍棋賽的冠軍；後進入「聶衛平圍棋訓練基地」學習；10歲又獲全國少兒圍棋錦標賽冠軍；2008年摘得世界少兒圍棋錦標賽的金牌；

他連續在第2和第4屆「百靈杯」世界圍棋冠軍賽上「登頂」；又在第1屆「新奧杯」和第2屆「夢百合杯」世界圍棋賽中「奪魁」；同時，還是第20、第21和第23屆「三星杯」圍棋錦標賽的「三冠王」；

柯潔曾創造了國內外圍棋賽22連勝、世界圍棋大賽14連勝和中國圍甲聯賽18連勝的記錄；

他棋風靈活多變且擁有大局觀、善於在運子轉換中建立起領先優勢；最終依靠強勁的實力征服對手；

可以這樣說；柯潔的「圍棋」前途必將一片光明，不可限量；讓我們共同祝福他！

（四）、李世石

韓國圍棋的「超一流高手」；圍棋比賽世界冠軍；

李世石，1983年出生於韓國全羅南道；1995年入段；2003年獲得「富士通杯」世界圍棋錦標賽冠軍，直接升入「九段」；2006至2008年三次獲得韓國「最優秀棋手獎」；

他屬於典型的「力戰派」棋風；具備「穩、准、狠」的技戰術特點，並善於敏銳的抓住對方弱點主動出擊，以強大的功力取得勝利；

2019年11月，李世石向韓國棋院提出辭呈，正式宣布退役；同年12月18日，他在退役賽的戰中擊敗了人工智慧，其後卻連負2局，以1：2遺憾失利；棋手的生涯落下了「帷幕」。

綜上所述，處於巔峰期的李昌鎬最強！以上個人見解，敬請指正。

說這是一道「關公戰秦瓊」的題似乎並不妥，畢竟這四位彼此之間都有交集。但要以這幾個人的巔峰時期來做比較，比較容易pass掉的是常昊，應該說常昊算是和李昌鎬同時代的人物，那個時代是屬於李昌鎬的，兩人的彼此的戰績對比就不說了，在那個時代大部分棋手都很慘，遇到李昌鎬贏一盤就算爆冷。勉強能和李昌鎬抗衡的也就曹薰鉉、劉昌赫、依田紀基。

李世石確實也很強，巔峰時期也是人擋殺人，佛擋殺佛。但李世石在他的時代還是沒有表現出像李昌鎬那樣的統治力。無論是世界冠軍數還是與同時代的棋手的勝率都低於李昌鎬。李昌鎬的時代是一人獨領風騷，李世石也許還不能撐起一個時代，提起當年，人們還是喜歡稱之為「古（古力）李爭霸」的時代。再說一下李昌鎬和李世石的彼此之間的戰績對比，2015年兩人第66次交鋒後李昌鎬是35勝，李世石是31勝。所以從多個角度證明巔峰時代的李昌鎬應該比李世石還是要強一些的。

下面是最難的比較，李昌鎬和柯潔。如果比較冠軍數，柯潔明顯下風。如果比較與同時代棋手的勝率，柯潔也比不過李昌鎬。但棋手畢竟有時代的局限性，畢竟李昌鎬的時代還沒有阿爾法狗，那個時代李昌鎬在圍棋界基本就等同於上帝。但現在不同的，圍棋的思維方式在發生巨變。從棋的內容上來看，巔峰時期的李昌鎬未必能下得過現在的柯潔，但現在的柯潔可不一定就是巔峰時的柯潔。在阿爾法狗的影響下，相信柯潔這一代棋手都能超越前輩下出更「高明」的圍棋，從這個角度來講，「巔峰時」的柯潔必然比李昌鎬厲害，但柯潔想超越李昌鎬的偉大還有很長的路要走。

用nba明星來類比的話，李昌鎬就是喬丹，全盛時期無堅不摧，巔峰之長，技術之全面，統治力之強讓人望塵莫及。圍棋之神，壓制了一代人。

李世石就是科比，性格特點太明顯，好勝心倔強的態度也是非常令人尊敬，同為 歷史 級別的超巨，他也有很長的巔峰期，獲得榮譽比李昌鎬少一些。

柯潔就是庫里吧，當紅炸子雞，棋風靈動飄逸，人氣頗高，但是畢竟還年輕，他還有時間去證明自己。哦對了，他和庫里都是從14年開始爆發的，柯潔目前兩聯中國棋院年度mvp，和庫里像不像。

常昊，卡爾-馬龍？總之一生都被李昌鎬壓制，他也獲得了很多榮譽，但是他的巔峰和李昌鎬重合了。常昊無疑是中國圍棋的驕傲，我們不能忘記他。

目前大李第一，而且大李統治力超強，八風不動，石佛不是白叫的。

柯潔有望與之爭雄，但目前成績還遠遠比不上大李的成就。

此外，貌似柯潔不如大李穩定。但考慮到大李時代棋戰和各種活動遠沒有現在多，柯潔勞累遠過大李，因此也不能說柯潔就不如大李。就棋風和性格而言，柯潔其實更像李世石，亂戰毫無懼色，性格也比較外向。

李世石當居第三，也許有人認為四個人中李世石可與柯潔爭第二，但個人認為很難，主要原因有三，第一:同年齡成就，柯潔已經勝過小李；第二:柯潔並無江郎才盡跡象，雖然有人說柯潔參加各種活動較多，但並無損其大賽成績；第三:柯潔所處的時代比李世石時代機會更多。

常昊雖然也是天賦奇才，耐生不逢時何？無論是對大李還是小李，常昊的戰績均不佳。不免讓人產生瑜亮之嘆！

縱觀近代棋壇，考慮特定 歷史 時代，個人認為吳清源比李昌鎬稍勝一籌當居第一，李昌鎬第二，期待柯潔能把李昌鎬擠下去，但無論是柯潔還是大李，要想超越吳清源的地位幾乎不可能。

這個問題首先應該看在其時代的統治力、統治時間和對其他對手的勝率。

從這一點來說，李昌鎬是毫無疑問的第一，

首先對同時代所有對手有壓倒性的優勢，無論韓國國內，還是中日兩國無人可以挑戰他。這一點李世石已不可能、柯潔還未達到。

其次他保持統治力的時間較長，從九十年代初到二十一世紀初十多年時間。柯潔為 時尚 早。

最後談世界冠軍，李昌鎬最多，李世石其次，但是李昌鎬時代冠軍頭銜沒今天的多。比如BC信用卡杯世界圍棋公開賽始於2009年，百靈杯世界圍棋公開賽始於2013年，夢百合杯世界圍棋公開賽始於始於2013年，新奧杯世界圍棋公開賽始於2016年。這與中國經濟崛起有很大關系。

當然了今天的競爭肯定更激烈，不過像李昌鎬這樣百年不出的天才肯定獲得的冠軍更多。

李昌鎬全盛時期，是韓國圍棋和世界圍棋的巔峰人物，領銜四大天王，曹熏鉉，劉昌赫，徐奉洙，其中任何一個都是中日圍棋的苦手，即便殺到李昌鎬目前，也是絕無希望可言，馬曉春，常昊都是聞聲色變，李昌鎬把圍棋帶入一個超級計算的時代，往往半目取勝，他就是當年的阿爾法狗，所以毫無疑問，李昌鎬是比肩吳清源的大棋士，是橫亘在其他棋手目前的高山，柯潔尚未成功建立自己的王朝，所以不能相提並論，李時代是絕對統治，獨步天下，現在是群雄逐鹿，柯潔是否一代梟雄還要萬分努力，以柯潔氣質來說想達到李的高度恐怕成算不大

㈣ 和Siri等AI相比，AlphaGo究竟有什麼不一樣

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的圍棋程序「AlphaGo」就要和職業九段李世石對決了。去年10月，這個程序戰勝了中國棋手職業二段樊麾；那是圍棋AI第一次在公平比賽中戰勝職業棋手。這一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引發了極其熱烈的討論——而最常被提出的問題就是，AI是不是終於要佔領全世界了？
會唱歌，更會說冷笑話的Siri. 圖片來源：Apple
這個問題並不算杞人憂天，某種意義上AI已經佔領了：從蘋果的Siri，到日常瀏覽的搜索引擎，再到網路的文章推薦和商品推薦系統，這些全都是人工智慧——哪怕它們不是科幻小說里那種，我們的日常生活也已經很難和它們分開。
但AlphaGo又和這些常見的AI不同。它們的差異在於學習方法和技術的通用性。
Siri：一個照本宣科的助手
Siri是一個「智能助手」，能聽懂我們的口頭命令，幫我們在網上搜索，幫我們在列表中找到聯系人。但它的原理很簡單：通過聲音識別技術，將聲音轉化成語言的基本元素，比如母音、輔音、單詞，然後和系統中內置的特殊命令比較。如果對比出來的是一個實際問題，那就執行相應的指令；如果對應上了一個空泛的問題，就從相對的段子庫里挑個段子出來。
所以它的問題也就一目瞭然：要是你命令它去做系統中沒有的命令，它就撲街了。Siri雖然是AI，但它是一個非常局限的AI：只能解決預先寫好的問題。
面對東北大哥的挑釁，Siri懵逼了（也可能只是慫了。圖片來源：Apple
深藍：下棋無人能敵，但只限下棋
1997年，IBM製造的國際象棋機器「深藍」戰勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這在人工智慧歷史上是一個標志性事件。但是，雖然深藍戰勝了世界冠軍，它有和Siri一樣的缺點：太專了。
作為程序，深藍的軟體是專門為國際象棋設計的。它評估盤面的四項標准包括子力、棋子位置、王的安全性還有布局節奏——顯然，這些指標完全依賴於國際象棋本身的規則，沒有任何擴展性。
卡斯帕羅夫對戰「深藍」的場景。圖片來源：muse.jhu.e
即便如此，它也還是非常依賴於「蠻力」的。深藍的硬體是當年最快的下棋機器，雖然有系統幫助篩選，它每秒依然要評估20億個可能局面。為了應對這一需求，IBM當時為它開發了定製的硬體。
其結果就是，與其說它是一個國際象棋程序，不如說是一台國際象棋機器。深藍只能下國際象棋，學不會圍棋，連簡單的五子棋也學不會。相比之下，作為人類的卡斯帕羅夫能學圍棋，能學五子棋，還能學畫畫。深藍的技術就像一把專門為國際象棋設計的鑰匙，有很大局限。
自動駕駛汽車：邁出新方向
自動駕駛汽車的原理可以簡化為以下幾步：
首先它通過感應器了解周圍環境，就像司機使用眼睛觀察周圍情況；
然後通過聯網獲得道路的路線情況，就像我們開車時候使用導航軟體；
再然後計算機程序判斷附近行人，汽車會如何運動；
最終計算自己最佳的線路，按著這條線路控制汽車的速度和方向。
Google的自動駕駛汽車。圖片來源：Google
它特定於自動駕駛領域，但是基本思想和AlphaGo已經有些接近了。
IBM Watson：泛用的智能
2011年，IBM Watson在美國的真人答題節目Jeopardy!上擊敗了人類選手，它的技術理念更像AlphaGo。Watson的決策由四個步驟組成：首先是觀察，從環境中收集數據，然後對數據做出假設，再然後是評估這些假設，最後是做出決定。不過也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被設計成一個問答機器，其次訓練Watson的時候需要人類專家的參與——比如關於癌症的問題，需要科學家們在海量的書籍論文中剔除過時的信息、錯誤的信息，把整理出的資料喂給機器。但至少，它能處理許多領域的能力，讓它比它的同行們具有強得多的擴展可能：現在Watson已經被用於醫療領域了。
IBM Watson的logo. 圖片來源：IBM
那麼，AlphaGo的技術思想是什麼呢？
Deepmind創建AlphaGo，是試圖通過增強學習技術（Reinforcement learning）構建通用的人工智慧。它的理念中包含兩個實體，一個是人工智慧本身，一個是它所處的環境。人工智慧和環境間的關系有兩種，一種是通過感測器感知數據，另外一種是通過特定動作影響環境。因為環境的復雜性，它無法獲得所有的信息，因此需要不斷重復感知-反應的循環，以期望能在環境中有最大收益。絕大多數哺乳動物，包括人在內都符合這套規則。
增強學習技術不斷地感知和反饋環境中的信息。圖片來源：Google
在AlphaGo之前，他們已經利用這種思想，讓AI打游戲。2015年，在《自然》雜志上發表的一篇論文，描述了如何讓一個演算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打磚塊》等游戲。AI和人一樣看游戲視頻，和人一樣操作游戲，從游戲小白慢慢學習，變成游戲專家。AlphaGo也基於同樣的原理，模擬人學習圍棋的方法，它和人一樣下棋，慢慢學會如何像專家一樣思考。
這種技術理念所要求的是原始的數據，因此比起那些需要輸入人工整理後的數據的方法有更強的通用性。原則上AlphaGo去學個圍棋，五子棋都不是問題。
AlphaGo的技術首先被用於游戲的原因是因為，游戲比現實問題簡單很多，無論是棋類游戲還是電腦游戲。游戲也很可能是類似技術第一個投入實用的領域：畢竟，隨著游戲技術的發展，游戲開發者們逐漸意識到了好的AI和逼真的圖像同樣重要，不管是即時戰略游戲，比如《星際爭霸》還是角色扮演游戲中的NPC，高級人工智慧不僅能成為強有力的對手，也可以變成優秀的團隊夥伴。
但是，它最強之處當然是適應力和學習力。Deepmind聲稱，這種技術理念很快會被運用到醫療領域，嘗試解決個性化醫療的問題。而這，肯定只是第一步。

㈤ 世界盃決賽，如果給我們中國女籃一個斯蒂芬庫里，可以打的贏美國女籃嗎

這恐怕是最侮辱庫里的一個說法了，面對女籃的防守速度和力量，只要有人給庫里發球，傳球，庫里一場比賽得80分沒有問題。其他人
只要做好防守和策應就行。科比能在一群NBA的壯漢夾擊下完成單場81分奇跡，庫裡面對一群娘子
軍還得不了80分，他跳起來，有那個女籃運動員能防住？他要扣籃，有幾個女籃隊員能夠著，根本不是一個級別的比賽，即使CUBA的男子強隊擊敗世界上最好的女籃都沒問題。

不說庫里了，給女籃一個孫銘徽都能贏。
總有人忽略對抗體育下的男女差異
有人說孫銘徽不行，要知道中國女籃國家隊的陪練只是cuba級，並且輸多勝少，而孫銘徽是可以拖
著一群非職業隊友戰勝cba弱隊的灌籃4里戰勝同曦 另外，我本人有幸與省隊女籃打過比賽，我187，在有限的幾次上了身體對抗不考慮男女接觸問
題的情況下，可以碾著198的女中鋒打，而我們的後衛，重心一壓就能一步過。
黑人女肯定比中國省隊女身體素質強的多，但是，孫銘徽身體素質比我強的更多。

東京奧運會時段給男籃一個庫里，男籃都能跟美國隊碰一下
國際賽場上這種離譜投手比NBA還要猛，你屯倆大個一個易建聯下沉一個周琦拉上來擋拆，起碼能
把法國隊頭都給打歪
給個德羅贊都行
女籃你這，你就看美國隊攻守轉換，這種速度你好意思叫快攻嗎，這么說吧，別說庫里這種降維打擊了，就是給5個20歲時期的我家哥哥，訓練一年，定製幾個戰術
配合，就已經有實力可以和職業女籃 一較高下了

㈥ 為什麼倫納德在馬刺表現勇猛，在快船卻大不如前

在上賽季NBA總決賽完畢之後，洛杉磯快船隊擊敗湖人隊和猛龍隊得到總決賽最有價值球員萊昂納德毫無疑問是最具轟動性的，所有人球迷都認為本賽季的快船隊會異軍突起，本賽季的快船在季後賽開打前，所有專家都一致看好快船在首輪輕松晉級，可以說現在這樣的結果是始料未及的。

來到猛龍之後，倫納德僅僅在猛龍效力了一個賽季，而這一季也讓其再次帶隊聞名總冠軍，當然這也得益於出色的納斯，以及他一手打造的球隊防衛系統，其次猛龍陣容合理，有老將，有新星，一群人敢打敢拼。第三，總決賽中，其時的勇士因傷病但是缺兵少將啊。

來到快船加上本賽季只要兩年不到的時刻，紙面陣容看似足以奪冠，但是到了季後賽，總有球員的大跌水準，其中就包含喬治，以至於倫納德自己一人扛著球隊前進，上賽季原本在系列賽3-1領先的大好局勢下，居然被無情反轉，這屬實有些令人為難，要知道上賽季快船是唯一一支有望擊敗湖人的球隊。

㈦ 第一次騎自行車的四年級作文

無論是身處學校還是步入社會，大家都接觸過作文吧，作文是一種言語活動，具有高度的綜合性和創造性。還是對作文一籌莫展嗎？下面是我為大家收集的第一次騎自行車的四年級作文，歡迎大家分享。

第一次騎自行車的四年級作文1

第一次認真去做一件事情的時候，走會記憶猶新，因為，你能從中悟出一些人生的哲理。

那是一個萬里無雲的假日，我心血來潮，想要去征服那十分艱難的自行車。我把車推到了體育館往裡望，只見幾個人站在陰涼處聊天。我呼了一口氣，媽媽讓我放鬆騎，我試著調整心態，媽媽在後面抓住車幫我保持平衡，我放鬆下來，腳放在踏板上用力蹬。媽媽見我保持住了平衡，就放手了。我騎著車，在一個大幅度轉彎的那一剎那，車把突然抖動了起來。自行車隨著慣性沖了出去。媽媽忙走過來扶起我，並帶我走向了沖出去幾米的自行車。她途汽車，又放在我面前。

一切又重新開始了，我重新跨了上去，當媽媽扶著的時候一切都是那麼輕松自如。媽媽又一次放開了手，又是那大幅度的彎道，又是那抖動的車把。車在我的手中厲害的抖動起來了。我屏住氣，目不轉睛地盯著車把。我艱難的將車把向左移。眼看就要過去了，但車身還是抖了一下。我再次摔下車，膝蓋上破了個大洞，媽媽過來查看了我的傷勢卻沒讓我回家，而是又把自行車推到了我的面前。

我心裡十分忐忑，膝蓋上的傷使我抬不起腿，但還是在媽媽的鼓勵下又一次跨了上去，再次從頭開始。媽媽推著我騎了幾圈，前面是我多次失敗的彎道，車身再一次搖晃了起來時，我輕輕抖了一下車把，車身就穩住了。我高興的回頭，卻發現媽媽早已放開了手，而我一直不知道。媽媽見我這次沒有摔下去，在一旁為我鼓掌為我喝彩。

學期自行車是一件以前的事，但現在想起來，我依然很開心，也很自豪。學會騎自行車是一件小事，卻是我人生中所需經歷的事，也相當於我過了一道難關，還讓我領悟到只要堅持不懈，不畏困難，有毅力就一定會成功。

第一次騎自行車的四年級作文2

人的一生有許許多多的第一次，有的揮灑淚水，有的充滿歡笑，有的隨之忘卻，有的卻刻骨銘心，我從第一次騎自行車中獲得了成長中的寶藏。那一次的經歷，我永遠也不會忘記。

那是在我五六歲那年，爸爸給我買了一輛自行車，我欣喜若狂。爸爸一到家，我就在門前的空地學騎自行車。當我第一次坐上自行車，心裡有一種莫名的高興。我坐在自行車上，一隻腳著地慢慢的滑。沒走多遠，車子朝旁邊一歪，我的腳急忙著地，還好沒有摔倒，可是我被嚇出了一身冷汗。之後，也是驚險不斷，不是車把猛地一拐，就是車身向旁邊歪。爸爸媽媽在旁看著都心驚肉跳。

大概十分鍾的時間，在地上滑是基本上會了。接下來雙腳要離地了。可是我的腳剛一離地，車就不能保持平衡了。又過了十幾分鍾，我才能雙腳離地使車保持平衡。我洋洋得意：沒想到這么簡單！正當我高興的時候，又是一瞬間，車子猛然歪向左邊，差點摔倒。我再也不敢掉以輕心了，全身的神經綳成一根弦，稍有危險，腳趕緊著地。

先休息一會兒吧，我心想。我就坐在後座上歇息。這時，爸爸對我說：「學騎自行車不能急，慢慢來。再者，就是要堅持，不能遇到一點失敗就沒有信心了，就不想學了，只要你堅持不懈，就一定能成功。」

聽了爸爸的話，我立刻又充滿了信心。後來爸爸到我身後扶住車身。當車子要歪時，爸爸就用力使車子保持平衡。可是我總覺得別人扶住，好像更難騎。於是我叫爸爸先去做自己的事，讓我自己慢慢學。這次，我心裡一直記著爸爸剛才說的話。

經過我不懈地努力，終於騎得穩當一些了。但是拐彎時，我卻不能順利通過。我又練了不到半個小時，終於操作自如了。看來我的學習能力還是很強的。

第二天一早，我想去路上試試，媽媽同意了，我從馬路上穿過，風從耳邊掠過，周圍的景物從我身旁閃過，這感覺簡直太棒了。

在以後的生活中，我常常會想起那次學騎自行車，並且時時謹記於心。因為那次讓我懂得：「困難最大的敵人就是堅持。做一件事再困難都不怕，怕只怕你沒有去做，沒有去嘗試。盡管途中要揮灑許多汗水，但戰勝困難之後，這些污水就會變成最美麗最寶貴的水晶！」

第一次騎自行車的四年級作文3

轉眼間將近一個月過去了，我騎自行車已經騎得很好很穩了，一天，我們要去超市，爸爸決定讓我騎自行車上路。

我騎上自行車，爸爸媽媽和豆豆也騎上電瓶車，就出發了。由於我是第一次騎自行車上路，爸爸不得騎得很慢。在路上，他教了我一些上路要注意的地方，如：行駛時要靠右；自行車在下坡時，不用踩踏板，等到自行車在平路上時，要用剎車· · · · · ·到了超市，我們買了些物品，付完款，准備回家，因為有了來超市時騎的經驗，所以我這次在上下坡都騎得非常好，爸爸媽媽看了都非常高興，突然幾聲喇叭響起來，我心裡一驚，自行車往裡駛去，輪胎撞到了台階，我差點摔了一跤，腳也磕了一下，我忍著痛，調了個頭，繼續騎。快到家的時候，由於電瓶車速度快，我漸漸被落到後面。騎著騎著，一輛麵包車沖了出來，好險啊，我差點被撞了。

今天上路讓我懂得了：馬路上很危險要按照正確的交通規則行駛，如果不按照交通規則行駛，會造成意想不到的後果。

第一次騎自行車的四年級作文4

每個人都有很多第一次，列如：第一次洗碗，第一次擦火柴，第一次寫毛筆字……然而，令我印象最深的卻是第一次騎自行車。你會騎自行車嗎？你想知道我是怎麼學會的嗎？一天上午，我在媽媽的幫助下學會了騎自行車。媽媽告訴我，學騎自行車必須先從溜車學起，只有基礎打牢了，才能靈活自如地騎好自行車。媽媽先給我演示了一邊怎樣溜車。看到媽媽輕松自如的溜車動作，我心裡默默自喜：原來溜車這樣簡單呀！我迫不及待地從媽媽手中奪過自行車，照著媽媽的樣子，用腳一蹬地，我還沒反應過來，瞬間，自行車就和我一起重重地摔到在了地上。接下來，媽媽開始細心的指點我了：先讓我坐在自行車上，她在旁邊攙扶著車，然後慢慢地鬆手。一開始，自行車一點也不聽使喚，好像故意和我作對一樣，彎彎曲曲的就是不走直線，溜了幾圈下來，我慢慢領會了騎自行車就是依靠自行車鍛煉我們的平衡。功夫不負有心人，就這樣讓我慢慢學會了騎自行車。學會騎自行車我很高興，自己在院子里騎了好幾圈，感覺非常好。以後我要學更多的東西。每當我騎自行車的時候，就會感到自豪。我相信所有的東西都像學騎自行車一樣，剛開始都會有困難，只要我們克服了這些困難，就會得到成就。學騎自行車使我明白了：「失敗是成功之母;失敗乃是兵家常事。」這兩句的道理。

第一次騎自行車的四年級作文5

這幾天，我想學自行車，在此期間發生了很多有趣的故事，你來聽聽吧！這一天，已經下了好幾天雨。於是，我就對爸爸說：「今天不管怎麼樣，我都要學自行車！」

「可是今天在下雨，我怎麼教你騎自行車啊？」「你每天都這樣推拖，今天說明天，明天說後天，到底什麼時候叫我啊！」

「你先去上圍棋課，讓我想想。」等我上完圍棋課回來，我爸爸跟我說，他想到了一個好辦法——在自行車停車庫里學的。於是，我的第一次學自行車就在自行車停車庫里學的，沒想到吧！

可是，我學自行車並沒那麼容易，我爸在後面扶著，我也不是往左傾，就是往右傾，總是把握不好，練了好幾次才終於可以騎起來。經過不停的訓練，我終於可以在我爸扶著的情況下，起了起來，我開心極了！我想，等雨停了，我一定要到小區里騎騎。誰知第二天，雨就停了，於是我就出去學自行車。一開始我沒怎麼適應，騎著騎著，就沒什麼了。突然，我重心不穩，摔了個踉蹌。緊接著，我聽見了一陣笑聲，然後我爸說：「你還是得多練啊！」又練了一會兒，只聽見我爸說：「你終於會自己起了。」我心一慌，龍頭一抖，車撞倒了柱子上。不過，慢慢的我也會騎了自行車，我很喜歡那種騎快了的那種感覺，耳朵旁的那種「呼呼」的聲音。現在，我已經騎得很好了，我很享受騎車的樂趣。

第一次騎自行車的四年級作文6

從小到大，我經歷過許多第一次，它們好像天上的繁星一樣，數也數不清。有些已經漸漸淡忘，而有一件事，卻記憶猶新，那就是我第一次學騎自行車。

那時每當我走在上學的路上，總是看到一些同學騎著一輛輛自行車，飛快地從我身邊掠過，就好像一隻只快樂的小鳥。我很羨慕他們，於是吵著爸爸也給我買一輛自行車。爸爸同意了，我終於有了一輛自行車。

爸爸找了一條車比較少的偏僻馬路教我騎車。我懷著興奮的心情，不等爸爸說完，便一下跳上了自行車，我的腳剛一離地，車就重心不穩，我一頭栽向了一邊，摔了個「倒栽蔥」。

爸爸見我摔著了，便把我扶起來，這時我已經淚流滿面了。接著，爸爸在後面扶著我，我開始了第二次的嘗試。而這次車子雖然動了起來，但我卻握不住車把，總是左拐右拐，隨著我一聲豬般的慘叫，我從車上摔到了路邊的垃圾堆里。看看自己的狼狽樣，學習騎車的心思一點也沒了，我垂頭喪氣地坐在那裡，回過頭來再看看老爸，老爸的眼裡充滿了鼓勵和期待。是呀，我都已經是十一歲的小夥子了，這點困難算什麼。再說是自己吵著要學的，不能半途而廢。於是我站起來，扶起自行車，努力掌握好平衡，東倒西歪地騎起來，我騎不動了，便停下來，這時候我驚奇地發現：爸爸正在不遠處微笑地看著我。

現在我也能像別的同學一樣，騎著自行車在馬路上飛弛。這件事讓我懂得：世上無難事，只怕有心人。

第一次騎自行車的四年級作文7

每當看到我那輛粉紅色的自行車，就讓我想起初次學騎自行車的時候。

那是前年暑假的一天上午，爺爺在市裡給我買回了一輛粉紅色的自行車，我興奮地手舞足蹈，高興極了，我連忙喊來爸爸，讓他教我騎自行車。爸爸推著自行車，而我尾隨著爸爸，在後面蹦著跳著跑向院子。

一到院中央，我迫不及待坐上自行車，雙手緊緊地握住扶手，腳用力一蹬，車子開始動了起來。可還沒等我高興一秒，整個身子忽然向一旁傾斜，「嘭！」，我一下子摔在了地上，手和膝蓋都磨破了皮。我難過地哭了起來，爸爸連忙跑過來並扶起我心痛地說：「今天我們不學了，改天再學，好不好？"我一聽，反而止住了哭聲，爬起來對爸爸說：「不行！我再加把勁就能學會了，我不想半途而廢！」爸爸笑著連連點頭地說：「好！是我的好女兒！這次我扶著你的後座，你再騎！」我忍著疼痛繼續學，而爸爸當著「保鏢」，並告訴我騎單車的「秘訣」。就這樣又練了兩個多小時，我終於學會了騎單車。我尖叫起來：「我學會啦！我終於學會騎自行車啦！」爸爸的臉上露出了滿意的笑容且為我豎起了大拇指，但是他的額頭上卻掛滿了汗珠，那一刻，我十分的感動！

經過了學騎自行車這件事，我深深地感受到了爸爸對我濃濃的愛，從中也深刻體會到做任何事都要持之以恆，不能半途而廢！

第一次騎自行車的四年級作文8

在我很小的時候，經常去中天花園廣場玩耍，我特別愛看大哥哥大姐姐們騎自行車，我覺得大哥哥大姐姐們騎著自行車飛馳的樣子真酷真爽，所以我就非常地想學騎自行車。可是，爸爸媽媽說我年紀太小，怕我摔傷，說要等我七歲時給我買自行車。

我盼星星盼月亮，終於在我七歲的時候，爸爸媽媽給我買一輛淺藍色的自行車，我高興極了，我迫不及待地把自行車推到了廣場上，騎上自行車，可是我剛騎上去，就摔了下來。我不甘心，又坐了上去，可是我又摔了下來，我沒有辦法啦。媽媽看見我愁眉苦臉的樣子，就對我說:「兒子，我來教你怎麼騎自行車吧。」我開心的說:「太好了。」

媽媽說:「第一步你要先知道自行車有什麼零件，自行車的`零件有車架、前剎車、後剎車、輪子、鐵鏈、坐座……」我點了點頭。媽媽問我知道了嗎，我說知道了

媽媽讓我先學會穩住自行車，可是我怎麼穩住自行車也穩不住，不是左倒，就是右倒，媽媽看了後對我說:「雙腳要先落地。」 聽媽媽的話，我的雙腳連忙落地。果然，我是穩住了自行車，媽媽剛想要說話就被我打斷了。

我問媽媽學自行車的第三步，什麼，媽媽說:「學騎自行車的第三步是，你要學會踩自行車上的踏板。」我點了點頭。媽媽對我說:「踩踏板很簡單，就是把踏板踩轉圈。」我聽媽媽說很簡單，於是，我就把自行車上的踏板踩轉圈。

可是，沒騎多久，我就從自行車上摔下來， 我問媽媽這是怎麼回事。媽媽對我說:「是因為我還不夠平穩，我剛剛還沒有說完，除了要平穩住自行車，還要雙腳不落在地下。」於是，我用練了一下平穩住自行車，把腳從地上向上升，也沒有摔下來。我又踩踏板，這回我沒有掉下去了，而且自行車也走了好遠。媽媽看見我會騎自行後，就誇我非常地棒。我會騎自行車以後，覺得自己非常酷。

七歲的時候，我學騎了自行車，明白了一個道理，就是:堅持就是勝利。

第一次騎自行車的四年級作文9

每當看到騎著自行車的人群在我眼前呼嘯而過，他們自由飛馳的速度令我非常羨慕。今年暑假我就吵著要爸爸教我騎自行車，今天終於如願以償了。

瓦藍瓦藍的天空上漂浮著朵朵白雲，我們來到一片柳樹成蔭的空地。爸爸給我講了一大堆要領：比如方向偏向那邊，車龍頭方向就應轉向那邊；眼睛要看遠方；身體放鬆不能太僵硬……爸爸話音剛落，我就迫不及待地跨上了自行車，爸爸扶著我的後座，我雙腿蹬轉腳踏，自行車就平穩的行駛起來了，看來騎自行車也沒有想像中那麼難呀？這時我讓爸爸放手，沒想到剛一放手，自行車就不聽我的使喚，走起了S形。我頓時慌了神，一個重心不穩自行車倒在地上，我也被狠狠地摔在路邊，頭上磕了個大青包，弄得我狼狽不堪，對爸爸尷尬地擠出一絲苦笑，望著爸爸鼓勵的眼神，我拍拍身上的灰，咬緊牙關繼續練習起來。不好，有個行人，我害怕極了，慌忙躲閃，錯把後剎按成了前剎，這時前輪是剎住了，可後輪卻高高的飛起來了，自行車在高空中翻出了一道優美的弧線，隨之重重地砸在了地上，而我，早在自行車倒立時就被它毫不客氣地扔了出去，我只覺得眼冒金星，下巴一陣劇痛，腦袋一片空白，就這樣暈暈乎乎地和大地來了個親密接觸，摔了個「狗啃泥」。我連滾帶爬地起來，心情沮喪極了，真的好想放棄，可那些令我羨慕不已騎自行車的場景像放電影似的涌現在我的腦海里。「不行，我不能半途而廢！事不過三，我偏不信這個邪，一定要把騎自行車學會！」我在心裡暗暗發誓。仔細地回憶著爸爸叮囑的要領，讓自己慢慢冷靜下來，很快，自行車不和我鬧別扭了，我自如地控制著方向，飛快地蹬動著腳踏，好像一隻小鳥翱翔於天際，陣陣微風拂過臉龐，我體會到一種飄飄欲仙的感覺，雙腿頓時有了加速的沖動，雙腳也跟著飛快的蹬動了起來，我像奧運賽場上取得金牌的健兒們一樣興奮的喊叫著：「我會騎自行車了！」此時此刻我喜悅的心情就像天空中展翅飛翔的雄鷹，彷彿周圍的柳樹都甩著長辮子在為我喝彩呢！

世上無難事，只要肯攀登。永遠不要輕言放棄，成功與失敗往往就在你的一念之間……

第一次騎自行車的四年級作文10

一個星期日，我和媽媽一塊兒去租自行車，這是我平生第一次騎，給我留下了深刻印象。

把自行車推進院子里，我想：自行車呀自行車，今兒你得乖乖地聽我使喚喲!

我坐上車，媽媽在後面掌握，我用腳一踩踏板，媽媽一推，自行車飛也似的奔了，我覺得十分輕松，得意起來，心想：嗨!騎自行車就是這么簡單的一件事呀!可是媽媽一鬆手，自行車龍頭東倒西歪，一下子就倒下了。我繼續練習，可是顧著手就顧不著腳，顧著腳身子又歪了，又倒了。我跟自行車真可謂「有福同享，有難同當」，它倒我就倒，我不耐煩了，想：你這該死的自行車，真可惡!

埋怨道：「你真不爭氣，好想把你給燒了1我又開始練習。剛遇到一個好機會又錯過了。唉，真可惜呀!

我不由得感嘆道。我自言自語：「下次我一定要把握好機會1我定了定神，又開始練習。這時媽媽又來幫助我，我終於學會了。「我學會騎自行車了，我學會騎自行車了——」我高呼到，像一隻快樂的小鳥!

心想：我的功夫終於沒白費。可一會兒，我又發現拐彎不行，想練好，可越練越差勁兒，時間到了，只好歸還了自行車。

這次我學騎自行車，懂得了做事一定要耐心。

㈧ AI大比拼，AlphaGo和Siri等人工智慧相比，有哪些區別

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的圍棋程序「AlphaGo」就要和職業九段李世石對決了。去年10月，這個程序戰勝了中國棋手職業二段樊麾；那是圍棋AI第一次在公平比賽中戰勝職業棋手。這一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引發了極其熱烈的討論——而最常被提出的問題就是，AI是不是終於要佔領全世界了？

會唱歌哄你的Siri 圖源自網路

這個問題並不算杞人憂天，某種意義上AI已經佔領了：從蘋果的Siri，到日常瀏覽的搜索引擎，再到網路的文章推薦和商品推薦系統，這些全都是人工智慧——哪怕它們不是科幻小說里那種，我們的日常生活也已經很難和它們分開。

但AlphaGo又和這些常見的AI不同。它們的差異在於學習方法和技術的通用性。
Siri：一個照本宣科的助手

Siri是一個「智能助手」，能聽懂我們的口頭命令，幫我們在網上搜索，幫我們在列表中找到聯系人。但它的原理很簡單：通過聲音識別技術，將聲音轉化成語言的基本元素，比如母音、輔音、單詞，然後和系統中內置的特殊命令比較。如果對比出來的是一個實際問題，那就執行相應的指令；如果對應上了一個空泛的問題，就從相對的段子庫里挑個段子出來。

所以它的問題也就一目瞭然：要是你命令它去做系統中沒有的命令，它就撲街了。Siri雖然是AI，但它是一個非常局限的AI：只能解決預先寫好的問題。

面對東北大哥的挑釁，Siri懵逼了（也可能只是慫了
深藍：下棋無人能敵，但只限下棋

1997年，IBM製造的國際象棋機器「深藍」戰勝了當時的國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。這在人工智慧歷史上是一個標志性事件。但是，雖然深藍戰勝了世界冠軍，它有和Siri一樣的缺點：太專了。

作為程序，深藍的軟體是專門為國際象棋設計的。它評估盤面的四項標准包括子力、棋子位置、王的安全性還有布局節奏——顯然，這些指標完全依賴於國際象棋本身的規則，沒有任何擴展性。

卡斯帕羅夫對戰「深藍」的場景

即便如此，它也還是非常依賴於「蠻力」的。深藍的硬體是當年最快的下棋機器，雖然有系統幫助篩選，它每秒依然要評估20億個可能局面。為了應對這一需求，IBM當時為它開發了定製的硬體。

其結果就是，與其說它是一個國際象棋程序，不如說是一台國際象棋機器。深藍只能下國際象棋，學不會圍棋，連簡單的五子棋也學不會。相比之下，作為人類的卡斯帕羅夫能學圍棋，能學五子棋，還能學畫畫。深藍的技術就像一把專門為國際象棋設計的鑰匙，有很大局限。

自動駕駛汽車：邁出新方向

自動駕駛汽車的原理可以簡化為以下幾步：
首先它通過感應器了解周圍環境，就像司機使用眼睛觀察周圍情況；
然後通過聯網獲得道路的路線情況，就像我們開車時候使用導航軟體；
再然後計算機程序判斷附近行人，汽車會如何運動；
最終計算自己最佳的線路，按著這條線路控制汽車的速度和方向。
它特定於自動駕駛領域，但是基本思想和AlphaGo已經有些接近了。

IBM Watson：泛用的智能

2011年IBM Watson在美國的真人答題節目Jeopardy!上擊敗了人類選手，它的技術理念更像AlphaGo。Watson的決策由四個步驟組成：首先是觀察，從環境中收集數據，然後對數據做出假設，再然後是評估這些假設，最後是做出決定。不過也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被設計成一個問答機器，其次訓練Watson的時候需要人類專家的參與——比如關於癌症的問題，需要科學家們在海量的書籍論文中剔除過時的信息、錯誤的信息，把整理出的資料喂給機器。但至少，它能處理許多領域的能力，讓它比它的同行們具有強得多的擴展可能：現在Watson已經被用於醫療領域了。

咦？有點萌~

那麼，AlphaGo的技術思想是什麼呢？

Deepmind創建AlphaGo，是試圖通過增強學習技術（Reinforcement learning）構建通用的人工智慧。它的理念中包含兩個實體，一個是人工智慧本身，一個是它所處的環境。人工智慧和環境間的關系有兩種，一種是通過感測器感知數據，另外一種是通過特定動作影響環境。因為環境的復雜性，它無法獲得所有的信息，因此需要不斷重復感知-反應的循環，以期望能在環境中有最大收益。絕大多數哺乳動物，包括人在內都符合這套規則。

在AlphaGo之前，他們已經利用這種思想，讓AI玩游戲。2015年，在《自然》雜志上發表的一篇論文，描述了如何讓一個演算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打磚塊》等游戲。AI和人一樣看游戲視頻，和人一樣操作游戲，從游戲小白慢慢學習，變成游戲專家。AlphaGo也基於同樣的原理，模擬人學習圍棋的方法，它和人一樣下棋，慢慢學會如何像專家一樣思考。

這種技術理念所要求的是原始的數據，因此比起那些需要輸入人工整理後的數據的方法有更強的通用性。原則上AlphaGo去學個圍棋，五子棋都不是問題。

AlphaGo的技術首先被用於游戲的原因是因為，游戲比現實問題簡單很多，無論是棋類游戲還是電腦游戲。游戲也很可能是類似技術第一個投入實用的領域：畢竟，隨著游戲技術的發展，游戲開發者們逐漸意識到了好的AI和逼真的圖像同樣重要，不管是即時戰略游戲，比如《星際爭霸》還是角色扮演游戲中的NPC，高級人工智慧不僅能成為強有力的對手，也可以變成優秀的團隊夥伴。

但是，它最強之處當然是適應力和學習力。Deepmind聲稱，這種技術理念很快會被運用到醫療領域，嘗試解決個性化醫療的問題。而這，肯定只是第一步。

一個AI
知道為什麼這個對比名單里沒有本AI嗎？
因為他們再厲害，也都是為你們人類服務的。
然而很明顯，本AI是來傷害你們的。
嘿嘿~