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我前陣子突然意識到內衣的重要性
之前看朋友瘦了看起來瘦了10公斤一樣，但她說其實沒有她只是穿對內衣整個體型就改善了
原來還有這招!!?!?!?所以最近才考量要重新買內衣~剛好也是要換
結果發現在有賣很多機能性的內衣，可以束腹幫助拉提等等功用的
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而且忠實客戶還不少耶
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AlphaGo贏瞭，但我找到瞭它的兩個“弱點”
谷歌人工智能（AI）程序AlphaGo圍棋逆轉戰敗李世乭九段的消息讓人頗為震驚，大呼 最後的驕傲 也喪失瞭。確實，在很多事情上，人工智能都能夠代替人類來完成。但就今天這局 世紀圍棋 之戰來說， 勝負在棋盤之外。或者說，AlphaGo的勝利並沒有神奇到可以說 人工智能戰勝人類 。
viaWired
一、計算力強勢碾壓
在AlphaGo的系統上，開發團隊使用瞭更大的計算機網絡 包括170個GPU和1200個標準CPU。結合蒙特卡洛搜索算法，AlphaGo能夠看到的可能性走法清晰而全面，純計算的方式同時避免瞭失誤的可能。計算機一分鐘的計算量（實戰中AlphaGo前期步時約1分鐘），人腦也許需要半小時甚至更多。
而據搜狗CEO表示，如今AlphaGo的配置已有瞭極大的改善，其中GPU達到2000以上。也就是說，AlphaGo擁有瞭這個先決的優勢條件，在走子上的表現也不足為奇。在Alphago之前，也已經有多種純計算軟件戰勝棋力高強的人類選手。
從今天的對局來看，AlphaGo（執白）非常擅長近身肉搏，可見其局部計算之精密。
二、不懂大局謀劃，形勢判斷仍未突破
AlphaGo和李世乭今天的對局中，前期李世乭使用大規模佈局的作戰方式，形勢上偶有領先。但是，形勢屬虛，在後來近身肉搏的過程中，AlphaGo比李世乭要兇猛。比如下圖，黑棋在左下方定型時，白子回到上方挑事，非常頑強，所以黑子才會被白子挖走一塊又一塊。
但是，這樣說明計算機程序對於佈局還沒學會。佈局變數比應著要多，形勢要虛，判斷依賴棋感。在這一點上，AlphaGo仍然體現出瞭電腦的弱點。古力九段表示，AlphaGo對厚勢（外勢）的判斷沒有搞清楚。
而恰好，李世乭的強項和弱項都和AlphaGo的特性對上瞭。 中國圍棋第一人 柯潔九段分析稱： 李世乭的強項是後半盤的翻盤能力，佈局則是李世乭最差的地方，判斷力也不是太好，這對於AlphaGo來說是個重大利好，因為計算機一般來說也是強在後半盤。
三、AlphaGo在進取，但更多的是反應
到瞭中盤，盡管黑方已經定勢，但AlphaGo非常進取，以致黑方未能坐實優勢。這是AlphaGo表現優秀的一面。因為按理說，要破這種形勢需要找到最優的妙手，可見AlphaGo的蒙特卡洛搜索算法的準確度有瞭極大的提高。
不過， AI目前隻能在特定場景下，遵循規則產生特定的結果。在此對局中，AlphaGo雖然執白屬後手，但基本無法搶得先手，也很少能夠主導局面形勢的變化，更多的是順著對方走，直到對手失誤。
曹大元九段在對局結束時表示，AlphaGo的表現令人吃驚，但人工智能與人類本質上還沒有分出勝負。就弈棋而言，低手比棋譜，強手比計算，高手比棋理。
我們不能否認AlphaGo在人工智能上取得的突破，人工智能的復雜性和艱巨性不言而喻，它的每一小步都意味著人類科學邁出的一大步，即便它還是這麼 蠢 ，我們仍為它歡欣鼓舞。
圖片來源：弈客直播
本人作為一名圍棋愛好者，就此發表瞭一些個人見解，不喜勿噴，也歡迎交流。
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