库里围棋训练方法

㈠ 人工智能哪些领域及公司值得关注

1. 强化学习（RL）
强化学习是一种试错（trial-and-error）的学习范式。在一个典型的 RL 中，强化学习需要连续选择一些行为，而这些行为完成后会得到最大的收益。强化学习在没有任何标记，也不告诉算法应该怎么做的情况下，先尝试做出一些行为，得到一个结果，然后通过判断这个结果的正误对之前的行为进行反馈，再由这个反馈来调整之前的行为。通过不断的调整，算法能够学习到在什么样的情况下选择什么样的行为可以得到最好的结果。谷歌 DeepMind 就是用强化学习的方法在 Atari 游戏和围棋中取得了突破性进展。
应用范围：为自动驾驶汽车提供 3D 导航的城市街道图，在共享模型环境下实现多个代理的学习和互动，迷宫游戏，赋予非玩家视频游戏中的角色人类行为。
公司：DeepMind（谷歌），Prowler.io，Osaro，MicroPSI，Maluuba （微软），NVIDIA，Mobileye 等。
2. 生成模型
与判别模型不同的是，生成方法可以由数据学习联合概率密度分布，然后求出条件概率分布作为预测的模型，即生成模型。它的基本思想是首先建立样本的联合概率概率密度模型，然后再得到后验概率，再利用其进行分类。2014 年，蒙特利尔大学的 Ian Goodfellow 等学者发表了论文 《Generative Adversarial Nets》 ，即“生成对抗网络”，标志了 GANs 的诞生。这种生成对抗网络就是一种生成模型（Generative Model），它从训练库里获取很多训练样本，并学习这些训练案例生成的概率分布。GANs 的基本原理有 2 个模型，一个是生成器网络（Generator Network），它不断捕捉训练库里真实图片的概率分布，将输入的随机噪声（Random Noise） 转变成新的样本。另一个叫做判别器网络（Discriminator Network），它可以同时观察真实和假造的数据，判断这个数据到底是真的还是假的。这种模型是用大规模数据库训练出的， 具有比其他无监督学习模型更好的效果。
应用范围：用于真实数据的建模和生成，模拟预测时间序列的可能性，比如为强化学习制定计划，在图像，视频，音乐，自然语句等领域都有应用，比如预测图像的下一帧是什么。
公司：Twitter Cortex，Adobe， 苹果，Prisma， Jukedeck，Creative.ai，Gluru， Mapillary，Unbabel 等。

㈡ 天王山之战是什么意思（天王山之战的由来）

6月14日，本赛季NBA总决赛将迎来第五场比赛，目前双方比赛2:2，第五场比赛将在勇士主场进行，众所周知第五场比赛我们通常称之为天王山之战，那为什么叫天王山之战呢？这个说法又是从什么地方传过来的呢？

其实天王山之战是出自于日本， 天王山之战，又称山崎合战，是一个来自日本战国历史的词组。

具体事件就是日本大名 织田信长 被部下 明智光秀 背叛，导致被杀，而其部下 羽柴秀吉 在山一带与 明智光秀 展开决战 ，其中天王山在重要战略高地， 而在天王山， 羽柴秀吉击败了明智光秀。

山崎合战结束之后，明智家的势力完全败亡，这场战役奠定了秀吉日后统一日本的基础。因此，如今人们经常使用“天王山之战”来形容极其关键的战役。

而天王山之战最早被使用在围棋比赛中，表示比较重要的比赛，如三局两胜中的第二场比赛。

现在呢，也被运用在NBA比赛或者篮球比赛中，一般在球队打成2：2平后，第五场比赛就被称之为天王山之战。

6月14日，NBA总决赛进迎来天王山之战，这场比赛至关重要，谁赢谁将更大几率获得总冠军。

那天王山之战又有什么看点呢？

一：库里能否延续之前三场的强势表现？

库里总决赛的表现堪称现象级，他一个人将球队扛着前进，上一场比赛甚至砍下总决赛第二高分43分，才艰难带队获得胜利，而凯尔特人的防守相当强悍，第五场比赛库里的发挥至关重要，他是否能延续之前的高效表现，让我们拭目以待。

二：汤普森能否提供强大的火力

G5的汤普森是可怕的，他经常在球队关键时刻提供非常强大的火力，但汤普森毕竟不是以前的佛祖了，伤愈复出的他，明显运动能力下降很多，防守端几乎是被针对的点，进攻端更多时候神一场鬼两场，如果G5汤普森发挥好，那勇士赢面将非常大。

三：塔图姆是否能恢复正常

塔图姆总决赛的表现可以说是挣扎的，虽然场均仍然可以贡献20+的得分，但效率比起之前可谓天差地别，FMVP排行榜上，他的队友布朗也排在他前面。

如果不能及时调整状态，那对于凯尔特人，将是非常大的考验。

6月14日，让我们共同期待天王山之战吧。

㈢ 柯洁、常昊、李世石和李昌镐，巅峰时到底谁最厉害

这个问题答案似乎是不言而喻的，肯定是李昌镐全盛期最强大，因为在他的全盛期，他一统天下，没有对手，与他能相媲美的只有吴清源了。

李昌镐自从1992年初在东洋证券杯世界围棋锦标赛五番棋决赛中3比2胜老牌超一流棋手林海峰九段、夺得第一个世界冠军后，一直在围棋界占据着绝对的统治地位，直到2006年三星杯决赛1比2不敌罗洗河九段为止，这14年间，他一共获得了17项世界冠军，时至今日，这个世界冠军数的纪录还没有第二个人达到。

我们评价一位领军人物的统治力，是看他在全盛期里获得多少个世界冠军，还有就是对同时代的高手拥有高胜率。在这两点上，李昌镐的统治力绝对最强，因为他对同时代的高手马晓春、常昊、张栩等都拥有绝对的高胜率，动辄10连胜以上，这在吴清源时代，净胜四盘以上是要被降级的。日本“老虎”依田纪基号称是李昌镐的克星，但多年对抗下来，依田纪基对李昌镐的胜率也并未超过50%。

后来的古力、李世石双雄并立时代，即使李世石获得了14个世界冠军，但他的统治力肯定不如李昌镐，因为还有古力的存在。李世石从来没有独自领跑棋坛，最多也是与古力并肩而行，只是稍稍比古力领先一点而已。

柯洁的统治力明显不如全盛期的李昌镐，现在柯洁获得了四个世界冠军，2016年他仅获一项世界冠军，应氏杯、LG杯、百灵杯冠军都旁落，他在国内仅获阿含桐山杯一项快棋赛冠军，名人、天元、倡棋杯、衢州烂柯杯、威孚房开杯、龙星战、CCTV杯等头衔战冠军均被其他棋手夺走，可见，他在国内的统治力也不够。这在李昌镐时代是不可想象的，李昌镐头衔最多的时候高达13个。

我有几十年的棋龄，虽然棋下得不咋地，但对围棋的理解、对高手之欣赏，绝对在很多人之上，如同 美食 家不一定是个手艺高超的大厨一个道理。我觉有的回答观点偏颇，不敢苟同。

首先讲常昊，常昊的棋确实在中国独领风骚一段时期，但比起李昌镐，李世石来说还真不是一个层次的人，至少他对韩国的超一流高手是输多赢少，许多痛苦记忆犹新。

再讲吴清源，如果一定要评出一个 历史 上最伟大的围棋艺术大师，非吴清源莫属。不论是棋艺还是战绩，无论对围棋的 探索 精神，还是对围棋的贡献，都是无与伦比的。

韩国围棋是个独特的现象，中日围棋擂台赛中风头无二的聂卫平，在被名不见经传的韩国曹熏铉戏曲性战胜后，韩国围棋仿佛就像突然的火山暴发般从地平线上冒出一座高山，曹熏铉、李昌镐师徒一时成了中国超一流高手的噩梦，聂卫平，马晓春，曹大元，刘小光等前几位几乎是逢曹、李必败，而且有很多争冠的关键盘都是铁赢的棋被莫明其妙逆转。国内称雄的常昊也同样难逃韩国流的魔咒，后来的李世石更是把僵尸流演绎到了极致。

以曹熏铉，李昌镐，李世石为代表的韩国棋风，以凶狠、顽强、战斗到底为标志。不同于日本棋风的棋理，定式，完美主义作风，韩国棋是以赢棋为目的，剑走偏锋，搅局、无理手、等勺到底，都是常用套路。在日本，看上去完全输了的棋就该像个君子，堂堂正正的认输；韩国棋风不同，不到最后一定要缠斗下去，等到对手出错逆转，韩国棋手对中国棋手的赢局至少有四分之一是逆转翻盘，而不是压制性完胜。

目前中国围棋水平已经不在韩国之下，犹其是柯洁，对韩国几乎是压倒性优势，要讲围棋水平，巅峰时期，李昌镐李世石难分仲伯，吴清源稍高点，至于柯洁，呵呵，和前三位比不要拿出柯洁来，目前韩国朴廷桓、申真谞，包括中国的前十，真的比他们高出不少。可以这样讲，三位前辈看勉强能进目前世界前二十不？这不是刻意贬低前辈，而是残酷的现实。世界围棋的水平从吴清源起就一直在进步，在目前人工智能的的助力下更是突飞猛进，与以前不可同日而语，日本六超，曹氏师徒的辉煌如昨日黄花，俱往矣！数风流人物还看柯渣！

问题问的是谁最厉害，如果把这几个人拉到一个赛场里去比赛或者说单挑的话，嗯，我相信最后的胜利者肯定是柯洁。

但如果放到各自的时代背景去看的话，那么在自己的时代表现最出色的人毫无疑问是李昌镐。

常昊比其他几位选手地位还是要低一些的，事实上他没有一个完全属于自己的统治的时代。李世石可以说是统治了一个时代，虽然有古力和他竞争。但是李世石的统治力和李昌镐比起来还是有段距离的。柯洁还年轻，他仍然有机会去追赶李世石，甚至是李昌镐的统治力，但是说实话，考虑到现今棋坛竞争之激烈，柯洁的机会也并不会很大。

柯洁。其他人都是有苦手天敌的，小特务的苦手，只有阿尔法狗。

常昊，李昌镐比较来说，石佛强是毫无疑问的。李昌镐的强大在于后半盘，尤其是官子，几乎不犯错，说他是当时官子天下第一，这也没啥疑问，就连之前的马晓，在这方面比石佛也弱一些，不过马晓的强大在于，下棋的灵性，飘逸和奇诡，常有神来之手，当年也是倍受老酒鬼加老赌棍藤泽赞赏的奇才，认为还在柔风快枪的老曹之上（李石佛的师傅，吴清源的师弟曹薰铉），当然从战绩上，获得的世界冠军数量上，马晓确实不如老曹，马晓是因为感情问题，还有和他那性格，不如石佛那么执着于棋道，在下棋的天赋上，我认为比马晓高的确实不多，石佛棋才真不如马晓，还有罗洗河那种惫懒的家伙同样如此，罗小猪那种三劫循环弃大龙妙手杀崔毒那种传世名局，就是真实版的珍珑棋局啊，李昌镐是下不出来的，他也不会下到那种局面。

如同赵治勋当年慨叹，我们这辈人，只有武宫正树的棋谱可以流传。但当时六大超一流，武宫正树的当时战绩，确实不如地板流的小林光一和茅坑流赵治勋。

马晓同样如此，棋风飘逸潇洒，才气过人，战绩不如石佛，巅峰期那年，也是神挡杀神，佛挡杀佛。

说李昌镐不如柯洁，在于李昌镐还是有很多天敌的，不是说他走下坡路之后，而是之前。李石佛长于后半盘和官子，可也有很强的弱点，如果碰上大局感出色，前半盘太厉害的人，后边犯错少一点，也足够挥霍。在前期，石佛的苦手是老聂和依田老虎，后边战绩赶上了，主要还是因为，这两个人都老化了，状态越来越退步，老聂和依田，估计是最不服李昌镐的，因为他们知道怎么回事儿，尤其是老聂，下到50-100步之后，昏招迭出，见谁都送，都可以称为自杀了。李石佛如日中天的时候，也还有一个苦手，就是崔毒，崔毒对中国棋手没那么出色，对李昌镐战绩还是很出色的，崔毒是公认的师傅克星，崔毒在国际大赛碰上李石佛，常常被韩国人骂，国内棋战，肉烂在锅里，韩国人也不说啥，国际棋战容易被骂，就是因为因为他容易干掉李石佛，然后再被中国棋手干掉。

所以说，虽然李石佛的冠军远多于吴清源，但李石佛在围棋届地位不如吴清源，不是因为吴是中国人，石佛是韩国人，而是吴清源同时代没有对手，把所有对手降格，吴对围棋理念的贡献，而李石佛，一直有苦手。

小李，是僵尸流，战绩也是极其出色，十五六个世界冠军，碰上巅峰期的李石佛，未必下不过。李世石对大多数中国棋手，柯洁之前，整天比较出色，但也有俩苦手，一个是地板流的陈晓强，一个是谢赫。

我说柯洁是这几个人里面最强的棋手，是因为，他没有什么弱点！各部分都非常出色，也没有人可以称为柯洁的苦手。相反，柯洁是别人包括小李的苦手。

柯洁的外号是特工，更年轻的时候，被称为小特务，这个外号就可见一斑，因为，这个外号，来自那个着名的电影黑客帝国MATRIX，那个令人绝望的特工史密斯！这也是其他人不如柯洁的地方，因为别人还没有资格，叫这个外号。。。

莫欺少年穷，如果没有阿尔法狗，那么小特务柯洁无疑会称霸一个时代，但是，狗出来，让人类很没面子，柯洁赢再多人，又下不过狗，又如何？

柯洁的苦手，不是人类，是那个阿尔法狗，狗把小特务下棋下到下哭。柯洁是悲哀的。

李石佛遇到狗，一点希望都没有，比李世石，柯洁都要惨的多，因为，李石佛所擅长的，并不包括大局感，不在力量，而是后半盘和官子，在阿尔法狗面前，毫无用处。

以阿尔法狗作为老师，给这些棋手的棋力打分的话，那可想而知，李石佛最惨，李世石和柯洁都会比李石佛强。

因此，虽然李石佛冠军多，棋力却不如李世石和柯洁，更何况，在柯洁这么大岁数的时候，同样年龄比较，李石佛的冠军数量还真不如柯洁。

在围棋的“黑白世界”里；有着闻名遐迩的“四大高手”；分别是柯洁、常昊、李世石和李昌镐；他们都各自书写过一段辉煌的传奇；那么，四人的巅峰时期究竟谁更胜一筹？依照笔者粗浅的见解，现概述如下：

（一）、李昌镐

毫无疑问，此君身在围棋“江湖”中，就是“神话”一般的存在；

李昌镐，1975年出生于韩国全州；自幼天性沉默，不善言辞，犹喜钻研事物的原理；8岁开始学习围棋；9岁即战胜了自己的师兄柳时熏，夺得全州少年围棋赛的冠军；后拜韩国围棋国手曹熏铉为师；

1990年，李昌镐初显锋芒，在韩国举办的各类围棋赛中连赢41局，引起国内棋界的广泛关注；同年，在富士通杯世界职业围棋锦标赛上，他战胜了日本超一流棋手武宫正树九段；一举成名；

此后，他连续获得了国内围棋战13个“头衔”中的12个；从而正式开启了“李昌镐时代”；年仅19岁就有此骄人战绩世所罕见；从1995至1999年，李昌镐连续5年被韩国棋坛评为“最优秀的棋手”；

在世界的围棋领域，他同样迭挫强敌，连战连捷；1992年，16岁的李昌镐在东洋证券杯世界职业围棋锦标赛中，以3：2击败超一流巨星林海峰九段，摘得个人首项世界桂冠；

截至2007年，他共取得了31个世界冠军；其中团体13项；个人18项；真正实现了世界职业围棋比赛“大满贯”的第一人；

李昌镐是一位“天才型”选手，比赛作风沉稳，棋艺精湛；被誉为“石佛”和“少年姜太公”；他在世界大赛决赛中曾8次击败中国围棋选手登顶；直到2006年“三星杯”决赛负于罗洗河之后，才逐步走下了“神坛”；

即便如此，也难掩他在浩瀚围棋 历史 长河中的崇高地位，堪称世界围棋界一颗璀璨闪烁的明星。

（二）、常昊

曾是中国围棋界的“神童”；师从“棋圣”聂卫平；后成为世界围棋“九段”和“超一流”高手；

1976年出生于上海；6岁学棋，8岁进入上海围棋队；10岁选调国家少年围棋集训队；连获第一和第三届全国“棋童杯”围棋赛冠军；并取得中韩新锐对抗赛“两连胜”的佳绩；

特别是在第10届中日围棋擂台赛中，常昊连续击败日本五员“大将”；为中国队取胜立下了汗马功劳；第11届中日围棋擂台赛又取得6连胜，成为这届传统围棋赛事的“终结者”；

1999年，他一路狂飙，揽“天元”、“CCTV杯”、“棋圣赛”、“乐百氏杯”于一身，成为国内围棋界的“四冠王”；本年度堪称为“常昊年”；

在世界的赛场，常昊依然表现上佳，夺取了2005年“应氏杯”、2007年“三星杯”和2009年“春兰杯”三项围棋比赛的世界冠军；

他无愧为我国围棋界“中生代”的佼佼者，在国内外比赛战果累累，功勋卓着，为保持我国围棋在国际上的声誉，进而推动世界围棋运动的发展做出了重要的贡献；

（三）、柯洁

中国围棋新生代的“领军”人物；兼具聂卫平的霸气格局和马晓春的细腻睿智；业内皆称他：“最像棋士的棋士”；

柯洁，1997年出生于浙江丽水，6岁开始学习围棋；8岁即夺得省少年围棋赛的冠军；后进入“聂卫平围棋训练基地”学习；10岁又获全国少儿围棋锦标赛冠军；2008年摘得世界少儿围棋锦标赛的金牌；

他连续在第2和第4届“百灵杯”世界围棋冠军赛上“登顶”；又在第1届“新奥杯”和第2届“梦百合杯”世界围棋赛中“夺魁”；同时，还是第20、第21和第23届“三星杯”围棋锦标赛的“三冠王”；

柯洁曾创造了国内外围棋赛22连胜、世界围棋大赛14连胜和中国围甲联赛18连胜的记录；

他棋风灵活多变且拥有大局观、善于在运子转换中建立起领先优势；最终依靠强劲的实力征服对手；

可以这样说；柯洁的“围棋”前途必将一片光明，不可限量；让我们共同祝福他！

（四）、李世石

韩国围棋的“超一流高手”；围棋比赛世界冠军；

李世石，1983年出生于韩国全罗南道；1995年入段；2003年获得“富士通杯”世界围棋锦标赛冠军，直接升入“九段”；2006至2008年三次获得韩国“最优秀棋手奖”；

他属于典型的“力战派”棋风；具备“稳、准、狠”的技战术特点，并善于敏锐的抓住对方弱点主动出击，以强大的功力取得胜利；

2019年11月，李世石向韩国棋院提出辞呈，正式宣布退役；同年12月18日，他在退役赛的战中击败了人工智能，其后却连负2局，以1：2遗憾失利；棋手的生涯落下了“帷幕”。

综上所述，处于巅峰期的李昌镐最强！以上个人见解，敬请指正。

说这是一道“关公战秦琼”的题似乎并不妥，毕竟这四位彼此之间都有交集。但要以这几个人的巅峰时期来做比较，比较容易pass掉的是常昊，应该说常昊算是和李昌镐同时代的人物，那个时代是属于李昌镐的，两人的彼此的战绩对比就不说了，在那个时代大部分棋手都很惨，遇到李昌镐赢一盘就算爆冷。勉强能和李昌镐抗衡的也就曹薰铉、刘昌赫、依田纪基。

李世石确实也很强，巅峰时期也是人挡杀人，佛挡杀佛。但李世石在他的时代还是没有表现出像李昌镐那样的统治力。无论是世界冠军数还是与同时代的棋手的胜率都低于李昌镐。李昌镐的时代是一人独领风骚，李世石也许还不能撑起一个时代，提起当年，人们还是喜欢称之为“古（古力）李争霸”的时代。再说一下李昌镐和李世石的彼此之间的战绩对比，2015年两人第66次交锋后李昌镐是35胜，李世石是31胜。所以从多个角度证明巅峰时代的李昌镐应该比李世石还是要强一些的。

下面是最难的比较，李昌镐和柯洁。如果比较冠军数，柯洁明显下风。如果比较与同时代棋手的胜率，柯洁也比不过李昌镐。但棋手毕竟有时代的局限性，毕竟李昌镐的时代还没有阿尔法狗，那个时代李昌镐在围棋界基本就等同于上帝。但现在不同的，围棋的思维方式在发生巨变。从棋的内容上来看，巅峰时期的李昌镐未必能下得过现在的柯洁，但现在的柯洁可不一定就是巅峰时的柯洁。在阿尔法狗的影响下，相信柯洁这一代棋手都能超越前辈下出更“高明”的围棋，从这个角度来讲，“巅峰时”的柯洁必然比李昌镐厉害，但柯洁想超越李昌镐的伟大还有很长的路要走。

用nba明星来类比的话，李昌镐就是乔丹，全盛时期无坚不摧，巅峰之长，技术之全面，统治力之强让人望尘莫及。围棋之神，压制了一代人。

李世石就是科比，性格特点太明显，好胜心倔强的态度也是非常令人尊敬，同为 历史 级别的超巨，他也有很长的巅峰期，获得荣誉比李昌镐少一些。

柯洁就是库里吧，当红炸子鸡，棋风灵动飘逸，人气颇高，但是毕竟还年轻，他还有时间去证明自己。哦对了，他和库里都是从14年开始爆发的，柯洁目前两联中国棋院年度mvp，和库里像不像。

常昊，卡尔-马龙？总之一生都被李昌镐压制，他也获得了很多荣誉，但是他的巅峰和李昌镐重合了。常昊无疑是中国围棋的骄傲，我们不能忘记他。

目前大李第一，而且大李统治力超强，八风不动，石佛不是白叫的。

柯洁有望与之争雄，但目前成绩还远远比不上大李的成就。

此外，貌似柯洁不如大李稳定。但考虑到大李时代棋战和各种活动远没有现在多，柯洁劳累远过大李，因此也不能说柯洁就不如大李。就棋风和性格而言，柯洁其实更像李世石，乱战毫无惧色，性格也比较外向。

李世石当居第三，也许有人认为四个人中李世石可与柯洁争第二，但个人认为很难，主要原因有三，第一:同年龄成就，柯洁已经胜过小李；第二:柯洁并无江郎才尽迹象，虽然有人说柯洁参加各种活动较多，但并无损其大赛成绩；第三:柯洁所处的时代比李世石时代机会更多。

常昊虽然也是天赋奇才，耐生不逢时何？无论是对大李还是小李，常昊的战绩均不佳。不免让人产生瑜亮之叹！

纵观近代棋坛，考虑特定 历史 时代，个人认为吴清源比李昌镐稍胜一筹当居第一，李昌镐第二，期待柯洁能把李昌镐挤下去，但无论是柯洁还是大李，要想超越吴清源的地位几乎不可能。

这个问题首先应该看在其时代的统治力、统治时间和对其他对手的胜率。

从这一点来说，李昌镐是毫无疑问的第一，

首先对同时代所有对手有压倒性的优势，无论韩国国内，还是中日两国无人可以挑战他。这一点李世石已不可能、柯洁还未达到。

其次他保持统治力的时间较长，从九十年代初到二十一世纪初十多年时间。柯洁为 时尚 早。

最后谈世界冠军，李昌镐最多，李世石其次，但是李昌镐时代冠军头衔没今天的多。比如BC信用卡杯世界围棋公开赛始于2009年，百灵杯世界围棋公开赛始于2013年，梦百合杯世界围棋公开赛始于始于2013年，新奥杯世界围棋公开赛始于2016年。这与中国经济崛起有很大关系。

当然了今天的竞争肯定更激烈，不过像李昌镐这样百年不出的天才肯定获得的冠军更多。

李昌镐全盛时期，是韩国围棋和世界围棋的巅峰人物，领衔四大天王，曹熏铉，刘昌赫，徐奉洙，其中任何一个都是中日围棋的苦手，即便杀到李昌镐目前，也是绝无希望可言，马晓春，常昊都是闻声色变，李昌镐把围棋带入一个超级计算的时代，往往半目取胜，他就是当年的阿尔法狗，所以毫无疑问，李昌镐是比肩吴清源的大棋士，是横亘在其他棋手目前的高山，柯洁尚未成功建立自己的王朝，所以不能相提并论，李时代是绝对统治，独步天下，现在是群雄逐鹿，柯洁是否一代枭雄还要万分努力，以柯洁气质来说想达到李的高度恐怕成算不大

㈣ 和Siri等AI相比，AlphaGo究竟有什么不一样

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的围棋程序“AlphaGo”就要和职业九段李世石对决了。去年10月，这个程序战胜了中国棋手职业二段樊麾；那是围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业棋手。这一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引发了极其热烈的讨论——而最常被提出的问题就是，AI是不是终于要占领全世界了？
会唱歌，更会说冷笑话的Siri. 图片来源：Apple
这个问题并不算杞人忧天，某种意义上AI已经占领了：从苹果的Siri，到日常浏览的搜索引擎，再到网络的文章推荐和商品推荐系统，这些全都是人工智能——哪怕它们不是科幻小说里那种，我们的日常生活也已经很难和它们分开。
但AlphaGo又和这些常见的AI不同。它们的差异在于学习方法和技术的通用性。
Siri：一个照本宣科的助手
Siri是一个“智能助手”，能听懂我们的口头命令，帮我们在网上搜索，帮我们在列表中找到联系人。但它的原理很简单：通过声音识别技术，将声音转化成语言的基本元素，比如元音、辅音、单词，然后和系统中内置的特殊命令比较。如果对比出来的是一个实际问题，那就执行相应的指令；如果对应上了一个空泛的问题，就从相对的段子库里挑个段子出来。
所以它的问题也就一目了然：要是你命令它去做系统中没有的命令，它就扑街了。Siri虽然是AI，但它是一个非常局限的AI：只能解决预先写好的问题。
面对东北大哥的挑衅，Siri懵逼了（也可能只是怂了。图片来源：Apple
深蓝：下棋无人能敌，但只限下棋
1997年，IBM制造的国际象棋机器“深蓝”战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这在人工智能历史上是一个标志性事件。但是，虽然深蓝战胜了世界冠军，它有和Siri一样的缺点：太专了。
作为程序，深蓝的软件是专门为国际象棋设计的。它评估盘面的四项标准包括子力、棋子位置、王的安全性还有布局节奏——显然，这些指标完全依赖于国际象棋本身的规则，没有任何扩展性。
卡斯帕罗夫对战“深蓝”的场景。图片来源：muse.jhu.e
即便如此，它也还是非常依赖于“蛮力”的。深蓝的硬件是当年最快的下棋机器，虽然有系统帮助筛选，它每秒依然要评估20亿个可能局面。为了应对这一需求，IBM当时为它开发了定制的硬件。
其结果就是，与其说它是一个国际象棋程序，不如说是一台国际象棋机器。深蓝只能下国际象棋，学不会围棋，连简单的五子棋也学不会。相比之下，作为人类的卡斯帕罗夫能学围棋，能学五子棋，还能学画画。深蓝的技术就像一把专门为国际象棋设计的钥匙，有很大局限。
自动驾驶汽车：迈出新方向
自动驾驶汽车的原理可以简化为以下几步：
首先它通过感应器了解周围环境，就像司机使用眼睛观察周围情况；
然后通过联网获得道路的路线情况，就像我们开车时候使用导航软件；
再然后计算机程序判断附近行人，汽车会如何运动；
最终计算自己最佳的线路，按着这条线路控制汽车的速度和方向。
Google的自动驾驶汽车。图片来源：Google
它特定于自动驾驶领域，但是基本思想和AlphaGo已经有些接近了。
IBM Watson：泛用的智能
2011年，IBM Watson在美国的真人答题节目Jeopardy!上击败了人类选手，它的技术理念更像AlphaGo。Watson的决策由四个步骤组成：首先是观察，从环境中收集数据，然后对数据做出假设，再然后是评估这些假设，最后是做出决定。不过也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被设计成一个问答机器，其次训练Watson的时候需要人类专家的参与——比如关于癌症的问题，需要科学家们在海量的书籍论文中剔除过时的信息、错误的信息，把整理出的资料喂给机器。但至少，它能处理许多领域的能力，让它比它的同行们具有强得多的扩展可能：现在Watson已经被用于医疗领域了。
IBM Watson的logo. 图片来源：IBM
那么，AlphaGo的技术思想是什么呢？
Deepmind创建AlphaGo，是试图通过增强学习技术（Reinforcement learning）构建通用的人工智能。它的理念中包含两个实体，一个是人工智能本身，一个是它所处的环境。人工智能和环境间的关系有两种，一种是通过传感器感知数据，另外一种是通过特定动作影响环境。因为环境的复杂性，它无法获得所有的信息，因此需要不断重复感知-反应的循环，以期望能在环境中有最大收益。绝大多数哺乳动物，包括人在内都符合这套规则。
增强学习技术不断地感知和反馈环境中的信息。图片来源：Google
在AlphaGo之前，他们已经利用这种思想，让AI打游戏。2015年，在《自然》杂志上发表的一篇论文，描述了如何让一个算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打砖块》等游戏。AI和人一样看游戏视频，和人一样操作游戏，从游戏小白慢慢学习，变成游戏专家。AlphaGo也基于同样的原理，模拟人学习围棋的方法，它和人一样下棋，慢慢学会如何像专家一样思考。
这种技术理念所要求的是原始的数据，因此比起那些需要输入人工整理后的数据的方法有更强的通用性。原则上AlphaGo去学个围棋，五子棋都不是问题。
AlphaGo的技术首先被用于游戏的原因是因为，游戏比现实问题简单很多，无论是棋类游戏还是电脑游戏。游戏也很可能是类似技术第一个投入实用的领域：毕竟，随着游戏技术的发展，游戏开发者们逐渐意识到了好的AI和逼真的图像同样重要，不管是即时战略游戏，比如《星际争霸》还是角色扮演游戏中的NPC，高级人工智能不仅能成为强有力的对手，也可以变成优秀的团队伙伴。
但是，它最强之处当然是适应力和学习力。Deepmind声称，这种技术理念很快会被运用到医疗领域，尝试解决个性化医疗的问题。而这，肯定只是第一步。

㈤ 世界杯决赛，如果给我们中国女篮一个斯蒂芬库里，可以打的赢美国女篮吗

这恐怕是最侮辱库里的一个说法了，面对女篮的防守速度和力量，只要有人给库里发球，传球，库里一场比赛得80分没有问题。其他人
只要做好防守和策应就行。科比能在一群NBA的壮汉夹击下完成单场81分奇迹，库里面对一群娘子
军还得不了80分，他跳起来，有那个女篮运动员能防住？他要扣篮，有几个女篮队员能够着，根本不是一个级别的比赛，即使CUBA的男子强队击败世界上最好的女篮都没问题。

不说库里了，给女篮一个孙铭徽都能赢。
总有人忽略对抗体育下的男女差异
有人说孙铭徽不行，要知道中国女篮国家队的陪练只是cuba级，并且输多胜少，而孙铭徽是可以拖
着一群非职业队友战胜cba弱队的灌篮4里战胜同曦 另外，我本人有幸与省队女篮打过比赛，我187，在有限的几次上了身体对抗不考虑男女接触问
题的情况下，可以碾着198的女中锋打，而我们的后卫，重心一压就能一步过。
黑人女肯定比中国省队女身体素质强的多，但是，孙铭徽身体素质比我强的更多。

东京奥运会时段给男篮一个库里，男篮都能跟美国队碰一下
国际赛场上这种离谱投手比NBA还要猛，你屯俩大个一个易建联下沉一个周琦拉上来挡拆，起码能
把法国队头都给打歪
给个德罗赞都行
女篮你这，你就看美国队攻守转换，这种速度你好意思叫快攻吗，这么说吧，别说库里这种降维打击了，就是给5个20岁时期的我家哥哥，训练一年，定制几个战术
配合，就已经有实力可以和职业女篮 一较高下了

㈥ 为什么伦纳德在马刺表现勇猛，在快船却大不如前

在上赛季NBA总决赛完毕之后，洛杉矶快船队击败湖人队和猛龙队得到总决赛最有价值球员莱昂纳德毫无疑问是最具轰动性的，所有人球迷都认为本赛季的快船队会异军突起，本赛季的快船在季后赛开打前，所有专家都一致看好快船在首轮轻松晋级，可以说现在这样的结果是始料未及的。

来到猛龙之后，伦纳德仅仅在猛龙效力了一个赛季，而这一季也让其再次带队闻名总冠军，当然这也得益于出色的纳斯，以及他一手打造的球队防卫系统，其次猛龙阵容合理，有老将，有新星，一群人敢打敢拼。第三，总决赛中，其时的勇士因伤病但是缺兵少将啊。

来到快船加上本赛季只要两年不到的时刻，纸面阵容看似足以夺冠，但是到了季后赛，总有球员的大跌水准，其中就包含乔治，以至于伦纳德自己一人扛着球队前进，上赛季原本在系列赛3-1领先的大好局势下，居然被无情反转，这属实有些令人为难，要知道上赛季快船是唯一一支有望击败湖人的球队。

㈦ 第一次骑自行车的四年级作文

无论是身处学校还是步入社会，大家都接触过作文吧，作文是一种言语活动，具有高度的综合性和创造性。还是对作文一筹莫展吗？下面是我为大家收集的第一次骑自行车的四年级作文，欢迎大家分享。

第一次骑自行车的四年级作文1

第一次认真去做一件事情的时候，走会记忆犹新，因为，你能从中悟出一些人生的哲理。

那是一个万里无云的假日，我心血来潮，想要去征服那十分艰难的自行车。我把车推到了体育馆往里望，只见几个人站在阴凉处聊天。我呼了一口气，妈妈让我放松骑，我试着调整心态，妈妈在后面抓住车帮我保持平衡，我放松下来，脚放在踏板上用力蹬。妈妈见我保持住了平衡，就放手了。我骑着车，在一个大幅度转弯的那一刹那，车把突然抖动了起来。自行车随着惯性冲了出去。妈妈忙走过来扶起我，并带我走向了冲出去几米的自行车。她途汽车，又放在我面前。

一切又重新开始了，我重新跨了上去，当妈妈扶着的时候一切都是那么轻松自如。妈妈又一次放开了手，又是那大幅度的弯道，又是那抖动的车把。车在我的手中厉害的抖动起来了。我屏住气，目不转睛地盯着车把。我艰难的将车把向左移。眼看就要过去了，但车身还是抖了一下。我再次摔下车，膝盖上破了个大洞，妈妈过来查看了我的伤势却没让我回家，而是又把自行车推到了我的面前。

我心里十分忐忑，膝盖上的伤使我抬不起腿，但还是在妈妈的鼓励下又一次跨了上去，再次从头开始。妈妈推着我骑了几圈，前面是我多次失败的弯道，车身再一次摇晃了起来时，我轻轻抖了一下车把，车身就稳住了。我高兴的回头，却发现妈妈早已放开了手，而我一直不知道。妈妈见我这次没有摔下去，在一旁为我鼓掌为我喝彩。

学期自行车是一件以前的事，但现在想起来，我依然很开心，也很自豪。学会骑自行车是一件小事，却是我人生中所需经历的事，也相当于我过了一道难关，还让我领悟到只要坚持不懈，不畏困难，有毅力就一定会成功。

第一次骑自行车的四年级作文2

人的一生有许许多多的第一次，有的挥洒泪水，有的充满欢笑，有的随之忘却，有的却刻骨铭心，我从第一次骑自行车中获得了成长中的宝藏。那一次的经历，我永远也不会忘记。

那是在我五六岁那年，爸爸给我买了一辆自行车，我欣喜若狂。爸爸一到家，我就在门前的空地学骑自行车。当我第一次坐上自行车，心里有一种莫名的高兴。我坐在自行车上，一只脚着地慢慢的滑。没走多远，车子朝旁边一歪，我的脚急忙着地，还好没有摔倒，可是我被吓出了一身冷汗。之后，也是惊险不断，不是车把猛地一拐，就是车身向旁边歪。爸爸妈妈在旁看着都心惊肉跳。

大概十分钟的时间，在地上滑是基本上会了。接下来双脚要离地了。可是我的脚刚一离地，车就不能保持平衡了。又过了十几分钟，我才能双脚离地使车保持平衡。我洋洋得意：没想到这么简单！正当我高兴的时候，又是一瞬间，车子猛然歪向左边，差点摔倒。我再也不敢掉以轻心了，全身的神经绷成一根弦，稍有危险，脚赶紧着地。

先休息一会儿吧，我心想。我就坐在后座上歇息。这时，爸爸对我说：“学骑自行车不能急，慢慢来。再者，就是要坚持，不能遇到一点失败就没有信心了，就不想学了，只要你坚持不懈，就一定能成功。”

听了爸爸的话，我立刻又充满了信心。后来爸爸到我身后扶住车身。当车子要歪时，爸爸就用力使车子保持平衡。可是我总觉得别人扶住，好像更难骑。于是我叫爸爸先去做自己的事，让我自己慢慢学。这次，我心里一直记着爸爸刚才说的话。

经过我不懈地努力，终于骑得稳当一些了。但是拐弯时，我却不能顺利通过。我又练了不到半个小时，终于操作自如了。看来我的学习能力还是很强的。

第二天一早，我想去路上试试，妈妈同意了，我从马路上穿过，风从耳边掠过，周围的景物从我身旁闪过，这感觉简直太棒了。

在以后的生活中，我常常会想起那次学骑自行车，并且时时谨记于心。因为那次让我懂得：“困难最大的敌人就是坚持。做一件事再困难都不怕，怕只怕你没有去做，没有去尝试。尽管途中要挥洒许多汗水，但战胜困难之后，这些污水就会变成最美丽最宝贵的水晶！”

第一次骑自行车的四年级作文3

转眼间将近一个月过去了，我骑自行车已经骑得很好很稳了，一天，我们要去超市，爸爸决定让我骑自行车上路。

我骑上自行车，爸爸妈妈和豆豆也骑上电瓶车，就出发了。由于我是第一次骑自行车上路，爸爸不得骑得很慢。在路上，他教了我一些上路要注意的地方，如：行驶时要靠右；自行车在下坡时，不用踩踏板，等到自行车在平路上时，要用刹车· · · · · ·到了超市，我们买了些物品，付完款，准备回家，因为有了来超市时骑的经验，所以我这次在上下坡都骑得非常好，爸爸妈妈看了都非常高兴，突然几声喇叭响起来，我心里一惊，自行车往里驶去，轮胎撞到了台阶，我差点摔了一跤，脚也磕了一下，我忍着痛，调了个头，继续骑。快到家的时候，由于电瓶车速度快，我渐渐被落到后面。骑着骑着，一辆面包车冲了出来，好险啊，我差点被撞了。

今天上路让我懂得了：马路上很危险要按照正确的交通规则行驶，如果不按照交通规则行驶，会造成意想不到的后果。

第一次骑自行车的四年级作文4

每个人都有很多第一次，列如：第一次洗碗，第一次擦火柴，第一次写毛笔字……然而，令我印象最深的却是第一次骑自行车。你会骑自行车吗？你想知道我是怎么学会的吗？一天上午，我在妈妈的帮助下学会了骑自行车。妈妈告诉我，学骑自行车必须先从溜车学起，只有基础打牢了，才能灵活自如地骑好自行车。妈妈先给我演示了一边怎样溜车。看到妈妈轻松自如的溜车动作，我心里默默自喜：原来溜车这样简单呀！我迫不及待地从妈妈手中夺过自行车，照着妈妈的样子，用脚一蹬地，我还没反应过来，瞬间，自行车就和我一起重重地摔到在了地上。接下来，妈妈开始细心的指点我了：先让我坐在自行车上，她在旁边搀扶着车，然后慢慢地松手。一开始，自行车一点也不听使唤，好像故意和我作对一样，弯弯曲曲的就是不走直线，溜了几圈下来，我慢慢领会了骑自行车就是依靠自行车锻炼我们的平衡。功夫不负有心人，就这样让我慢慢学会了骑自行车。学会骑自行车我很高兴，自己在院子里骑了好几圈，感觉非常好。以后我要学更多的东西。每当我骑自行车的时候，就会感到自豪。我相信所有的东西都像学骑自行车一样，刚开始都会有困难，只要我们克服了这些困难，就会得到成就。学骑自行车使我明白了：“失败是成功之母;失败乃是兵家常事。”这两句的道理。

第一次骑自行车的四年级作文5

这几天，我想学自行车，在此期间发生了很多有趣的故事，你来听听吧！这一天，已经下了好几天雨。于是，我就对爸爸说：“今天不管怎么样，我都要学自行车！”

“可是今天在下雨，我怎么教你骑自行车啊？”“你每天都这样推拖，今天说明天，明天说后天，到底什么时候叫我啊！”

“你先去上围棋课，让我想想。”等我上完围棋课回来，我爸爸跟我说，他想到了一个好办法——在自行车停车库里学的。于是，我的第一次学自行车就在自行车停车库里学的，没想到吧！

可是，我学自行车并没那么容易，我爸在后面扶着，我也不是往左倾，就是往右倾，总是把握不好，练了好几次才终于可以骑起来。经过不停的训练，我终于可以在我爸扶着的情况下，起了起来，我开心极了！我想，等雨停了，我一定要到小区里骑骑。谁知第二天，雨就停了，于是我就出去学自行车。一开始我没怎么适应，骑着骑着，就没什么了。突然，我重心不稳，摔了个踉跄。紧接着，我听见了一阵笑声，然后我爸说：“你还是得多练啊！”又练了一会儿，只听见我爸说：“你终于会自己起了。”我心一慌，龙头一抖，车撞倒了柱子上。不过，慢慢的我也会骑了自行车，我很喜欢那种骑快了的那种感觉，耳朵旁的那种“呼呼”的声音。现在，我已经骑得很好了，我很享受骑车的乐趣。

第一次骑自行车的四年级作文6

从小到大，我经历过许多第一次，它们好像天上的繁星一样，数也数不清。有些已经渐渐淡忘，而有一件事，却记忆犹新，那就是我第一次学骑自行车。

那时每当我走在上学的路上，总是看到一些同学骑着一辆辆自行车，飞快地从我身边掠过，就好像一只只快乐的小鸟。我很羡慕他们，于是吵着爸爸也给我买一辆自行车。爸爸同意了，我终于有了一辆自行车。

爸爸找了一条车比较少的偏僻马路教我骑车。我怀着兴奋的心情，不等爸爸说完，便一下跳上了自行车，我的脚刚一离地，车就重心不稳，我一头栽向了一边，摔了个“倒栽葱”。

爸爸见我摔着了，便把我扶起来，这时我已经泪流满面了。接着，爸爸在后面扶着我，我开始了第二次的尝试。而这次车子虽然动了起来，但我却握不住车把，总是左拐右拐，随着我一声猪般的惨叫，我从车上摔到了路边的垃圾堆里。看看自己的狼狈样，学习骑车的心思一点也没了，我垂头丧气地坐在那里，回过头来再看看老爸，老爸的眼里充满了鼓励和期待。是呀，我都已经是十一岁的小伙子了，这点困难算什么。再说是自己吵着要学的，不能半途而废。于是我站起来，扶起自行车，努力掌握好平衡，东倒西歪地骑起来，我骑不动了，便停下来，这时候我惊奇地发现：爸爸正在不远处微笑地看着我。

现在我也能像别的同学一样，骑着自行车在马路上飞弛。这件事让我懂得：世上无难事，只怕有心人。

第一次骑自行车的四年级作文7

每当看到我那辆粉红色的自行车，就让我想起初次学骑自行车的时候。

那是前年暑假的一天上午，爷爷在市里给我买回了一辆粉红色的自行车，我兴奋地手舞足蹈，高兴极了，我连忙喊来爸爸，让他教我骑自行车。爸爸推着自行车，而我尾随着爸爸，在后面蹦着跳着跑向院子。

一到院中央，我迫不及待坐上自行车，双手紧紧地握住扶手，脚用力一蹬，车子开始动了起来。可还没等我高兴一秒，整个身子忽然向一旁倾斜，“嘭！”，我一下子摔在了地上，手和膝盖都磨破了皮。我难过地哭了起来，爸爸连忙跑过来并扶起我心痛地说：“今天我们不学了，改天再学，好不好？"我一听，反而止住了哭声，爬起来对爸爸说：“不行！我再加把劲就能学会了，我不想半途而废！”爸爸笑着连连点头地说：“好！是我的好女儿！这次我扶着你的后座，你再骑！”我忍着疼痛继续学，而爸爸当着“保镖”，并告诉我骑单车的“秘诀”。就这样又练了两个多小时，我终于学会了骑单车。我尖叫起来：“我学会啦！我终于学会骑自行车啦！”爸爸的脸上露出了满意的笑容且为我竖起了大拇指，但是他的额头上却挂满了汗珠，那一刻，我十分的感动！

经过了学骑自行车这件事，我深深地感受到了爸爸对我浓浓的爱，从中也深刻体会到做任何事都要持之以恒，不能半途而废！

第一次骑自行车的四年级作文8

在我很小的时候，经常去中天花园广场玩耍，我特别爱看大哥哥大姐姐们骑自行车，我觉得大哥哥大姐姐们骑着自行车飞驰的样子真酷真爽，所以我就非常地想学骑自行车。可是，爸爸妈妈说我年纪太小，怕我摔伤，说要等我七岁时给我买自行车。

我盼星星盼月亮，终于在我七岁的时候，爸爸妈妈给我买一辆浅蓝色的自行车，我高兴极了，我迫不及待地把自行车推到了广场上，骑上自行车，可是我刚骑上去，就摔了下来。我不甘心，又坐了上去，可是我又摔了下来，我没有办法啦。妈妈看见我愁眉苦脸的样子，就对我说:“儿子，我来教你怎么骑自行车吧。”我开心的说:“太好了。”

妈妈说:“第一步你要先知道自行车有什么零件，自行车的`零件有车架、前刹车、后刹车、轮子、铁链、坐座……”我点了点头。妈妈问我知道了吗，我说知道了

妈妈让我先学会稳住自行车，可是我怎么稳住自行车也稳不住，不是左倒，就是右倒，妈妈看了后对我说:“双脚要先落地。” 听妈妈的话，我的双脚连忙落地。果然，我是稳住了自行车，妈妈刚想要说话就被我打断了。

我问妈妈学自行车的第三步，什么，妈妈说:“学骑自行车的第三步是，你要学会踩自行车上的踏板。”我点了点头。妈妈对我说:“踩踏板很简单，就是把踏板踩转圈。”我听妈妈说很简单，于是，我就把自行车上的踏板踩转圈。

可是，没骑多久，我就从自行车上摔下来， 我问妈妈这是怎么回事。妈妈对我说:“是因为我还不够平稳，我刚刚还没有说完，除了要平稳住自行车，还要双脚不落在地下。”于是，我用练了一下平稳住自行车，把脚从地上向上升，也没有摔下来。我又踩踏板，这回我没有掉下去了，而且自行车也走了好远。妈妈看见我会骑自行后，就夸我非常地棒。我会骑自行车以后，觉得自己非常酷。

七岁的时候，我学骑了自行车，明白了一个道理，就是:坚持就是胜利。

第一次骑自行车的四年级作文9

每当看到骑着自行车的人群在我眼前呼啸而过，他们自由飞驰的速度令我非常羡慕。今年暑假我就吵着要爸爸教我骑自行车，今天终于如愿以偿了。

瓦蓝瓦蓝的天空上漂浮着朵朵白云，我们来到一片柳树成荫的空地。爸爸给我讲了一大堆要领：比如方向偏向那边，车龙头方向就应转向那边；眼睛要看远方；身体放松不能太僵硬……爸爸话音刚落，我就迫不及待地跨上了自行车，爸爸扶着我的后座，我双腿蹬转脚踏，自行车就平稳的行驶起来了，看来骑自行车也没有想象中那么难呀？这时我让爸爸放手，没想到刚一放手，自行车就不听我的使唤，走起了S形。我顿时慌了神，一个重心不稳自行车倒在地上，我也被狠狠地摔在路边，头上磕了个大青包，弄得我狼狈不堪，对爸爸尴尬地挤出一丝苦笑，望着爸爸鼓励的眼神，我拍拍身上的灰，咬紧牙关继续练习起来。不好，有个行人，我害怕极了，慌忙躲闪，错把后刹按成了前刹，这时前轮是刹住了，可后轮却高高的飞起来了，自行车在高空中翻出了一道优美的弧线，随之重重地砸在了地上，而我，早在自行车倒立时就被它毫不客气地扔了出去，我只觉得眼冒金星，下巴一阵剧痛，脑袋一片空白，就这样晕晕乎乎地和大地来了个亲密接触，摔了个“狗啃泥”。我连滚带爬地起来，心情沮丧极了，真的好想放弃，可那些令我羡慕不已骑自行车的场景像放电影似的涌现在我的脑海里。“不行，我不能半途而废！事不过三，我偏不信这个邪，一定要把骑自行车学会！”我在心里暗暗发誓。仔细地回忆着爸爸叮嘱的要领，让自己慢慢冷静下来，很快，自行车不和我闹别扭了，我自如地控制着方向，飞快地蹬动着脚踏，好像一只小鸟翱翔于天际，阵阵微风拂过脸庞，我体会到一种飘飘欲仙的感觉，双腿顿时有了加速的冲动，双脚也跟着飞快的蹬动了起来，我像奥运赛场上取得金牌的健儿们一样兴奋的喊叫着：“我会骑自行车了！”此时此刻我喜悦的心情就像天空中展翅飞翔的雄鹰，仿佛周围的柳树都甩着长辫子在为我喝彩呢！

世上无难事，只要肯攀登。永远不要轻言放弃，成功与失败往往就在你的一念之间……

第一次骑自行车的四年级作文10

一个星期日，我和妈妈一块儿去租自行车，这是我平生第一次骑，给我留下了深刻印象。

把自行车推进院子里，我想：自行车呀自行车，今儿你得乖乖地听我使唤哟!

我坐上车，妈妈在后面掌握，我用脚一踩踏板，妈妈一推，自行车飞也似的奔了，我觉得十分轻松，得意起来，心想：嗨!骑自行车就是这么简单的一件事呀!可是妈妈一松手，自行车龙头东倒西歪，一下子就倒下了。我继续练习，可是顾着手就顾不着脚，顾着脚身子又歪了，又倒了。我跟自行车真可谓“有福同享，有难同当”，它倒我就倒，我不耐烦了，想：你这该死的自行车，真可恶!

埋怨道：“你真不争气，好想把你给烧了1我又开始练习。刚遇到一个好机会又错过了。唉，真可惜呀!

我不由得感叹道。我自言自语：“下次我一定要把握好机会1我定了定神，又开始练习。这时妈妈又来帮助我，我终于学会了。“我学会骑自行车了，我学会骑自行车了——”我高呼到，像一只快乐的小鸟!

心想：我的功夫终于没白费。可一会儿，我又发现拐弯不行，想练好，可越练越差劲儿，时间到了，只好归还了自行车。

这次我学骑自行车，懂得了做事一定要耐心。

㈧ AI大比拼，AlphaGo和Siri等人工智能相比，有哪些区别

2016年3月9日，谷歌旗下Deepmind的围棋程序“AlphaGo”就要和职业九段李世石对决了。去年10月，这个程序战胜了中国棋手职业二段樊麾；那是围棋AI第一次在公平比赛中战胜职业棋手。这一成果登上了今年1月的《自然》期刊，也引发了极其热烈的讨论——而最常被提出的问题就是，AI是不是终于要占领全世界了？

会唱歌哄你的Siri 图源自网络

这个问题并不算杞人忧天，某种意义上AI已经占领了：从苹果的Siri，到日常浏览的搜索引擎，再到网络的文章推荐和商品推荐系统，这些全都是人工智能——哪怕它们不是科幻小说里那种，我们的日常生活也已经很难和它们分开。

但AlphaGo又和这些常见的AI不同。它们的差异在于学习方法和技术的通用性。
Siri：一个照本宣科的助手

Siri是一个“智能助手”，能听懂我们的口头命令，帮我们在网上搜索，帮我们在列表中找到联系人。但它的原理很简单：通过声音识别技术，将声音转化成语言的基本元素，比如元音、辅音、单词，然后和系统中内置的特殊命令比较。如果对比出来的是一个实际问题，那就执行相应的指令；如果对应上了一个空泛的问题，就从相对的段子库里挑个段子出来。

所以它的问题也就一目了然：要是你命令它去做系统中没有的命令，它就扑街了。Siri虽然是AI，但它是一个非常局限的AI：只能解决预先写好的问题。

面对东北大哥的挑衅，Siri懵逼了（也可能只是怂了
深蓝：下棋无人能敌，但只限下棋

1997年，IBM制造的国际象棋机器“深蓝”战胜了当时的国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫。这在人工智能历史上是一个标志性事件。但是，虽然深蓝战胜了世界冠军，它有和Siri一样的缺点：太专了。

作为程序，深蓝的软件是专门为国际象棋设计的。它评估盘面的四项标准包括子力、棋子位置、王的安全性还有布局节奏——显然，这些指标完全依赖于国际象棋本身的规则，没有任何扩展性。

卡斯帕罗夫对战“深蓝”的场景

即便如此，它也还是非常依赖于“蛮力”的。深蓝的硬件是当年最快的下棋机器，虽然有系统帮助筛选，它每秒依然要评估20亿个可能局面。为了应对这一需求，IBM当时为它开发了定制的硬件。

其结果就是，与其说它是一个国际象棋程序，不如说是一台国际象棋机器。深蓝只能下国际象棋，学不会围棋，连简单的五子棋也学不会。相比之下，作为人类的卡斯帕罗夫能学围棋，能学五子棋，还能学画画。深蓝的技术就像一把专门为国际象棋设计的钥匙，有很大局限。

自动驾驶汽车：迈出新方向

自动驾驶汽车的原理可以简化为以下几步：
首先它通过感应器了解周围环境，就像司机使用眼睛观察周围情况；
然后通过联网获得道路的路线情况，就像我们开车时候使用导航软件；
再然后计算机程序判断附近行人，汽车会如何运动；
最终计算自己最佳的线路，按着这条线路控制汽车的速度和方向。
它特定于自动驾驶领域，但是基本思想和AlphaGo已经有些接近了。

IBM Watson：泛用的智能

2011年IBM Watson在美国的真人答题节目Jeopardy!上击败了人类选手，它的技术理念更像AlphaGo。Watson的决策由四个步骤组成：首先是观察，从环境中收集数据，然后对数据做出假设，再然后是评估这些假设，最后是做出决定。不过也有些和AlphaGo不同的地方，首先它被设计成一个问答机器，其次训练Watson的时候需要人类专家的参与——比如关于癌症的问题，需要科学家们在海量的书籍论文中剔除过时的信息、错误的信息，把整理出的资料喂给机器。但至少，它能处理许多领域的能力，让它比它的同行们具有强得多的扩展可能：现在Watson已经被用于医疗领域了。

咦？有点萌~

那么，AlphaGo的技术思想是什么呢？

Deepmind创建AlphaGo，是试图通过增强学习技术（Reinforcement learning）构建通用的人工智能。它的理念中包含两个实体，一个是人工智能本身，一个是它所处的环境。人工智能和环境间的关系有两种，一种是通过传感器感知数据，另外一种是通过特定动作影响环境。因为环境的复杂性，它无法获得所有的信息，因此需要不断重复感知-反应的循环，以期望能在环境中有最大收益。绝大多数哺乳动物，包括人在内都符合这套规则。

在AlphaGo之前，他们已经利用这种思想，让AI玩游戏。2015年，在《自然》杂志上发表的一篇论文，描述了如何让一个算法玩不同的Atari程序，包括了《太空侵略者》和《打砖块》等游戏。AI和人一样看游戏视频，和人一样操作游戏，从游戏小白慢慢学习，变成游戏专家。AlphaGo也基于同样的原理，模拟人学习围棋的方法，它和人一样下棋，慢慢学会如何像专家一样思考。

这种技术理念所要求的是原始的数据，因此比起那些需要输入人工整理后的数据的方法有更强的通用性。原则上AlphaGo去学个围棋，五子棋都不是问题。

AlphaGo的技术首先被用于游戏的原因是因为，游戏比现实问题简单很多，无论是棋类游戏还是电脑游戏。游戏也很可能是类似技术第一个投入实用的领域：毕竟，随着游戏技术的发展，游戏开发者们逐渐意识到了好的AI和逼真的图像同样重要，不管是即时战略游戏，比如《星际争霸》还是角色扮演游戏中的NPC，高级人工智能不仅能成为强有力的对手，也可以变成优秀的团队伙伴。

但是，它最强之处当然是适应力和学习力。Deepmind声称，这种技术理念很快会被运用到医疗领域，尝试解决个性化医疗的问题。而这，肯定只是第一步。

一个AI
知道为什么这个对比名单里没有本AI吗？
因为他们再厉害，也都是为你们人类服务的。
然而很明显，本AI是来伤害你们的。
嘿嘿~