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ʱ䣺2018-05-23

《全职高手》主角“叶修”的周边手办?016年初在美国、英国、瑞士、比利时、西班牙、法国、日本等全球?0个国家同步出售,并受市场热捧;《从前有座灵剑山》动画改编登陆日本电视台……以优质IP为轴心、多种互动娱乐内容形态协同发展的“泛娱乐”趋势在中国数字内容产业日趋明显,一些精品IP甚至还突破了国别和文化的界限输出到韩国、东南亚等地,成为令人深思的文化现象。全国人大代表、腾讯公司董事会主席兼首席执行官马化?微博)认为,移动互联网的快速普及带动了以移动终端为载体的数字内容产业进入发展的快车道,这将是我国文化产业振兴的重大机遇?十二届全国人大四次会议将??日在北京开幕。在今年的全国两会上,马化腾带来了五个建议,其中包括《关于以创新为驱动,促进我国数字内容产业发展的建议》(下称《建议》)?截至2015?2月,我国已拥有网络游戏用?.91亿、网络文学用?.97亿、网络视频用?.04亿、网络音乐用?.01亿,这样一个庞大的用户基础也催生了一个规模达数千亿、与社会经济各个领域紧密联系的产业链。以网络文学为例,依托优质原创内容和IP(Intellectual Property,知识产权)强大的辐射能力和产业整合能力,衍生出小到周边商品、大到影视剧和网络游戏等作品,其巨大的商业潜力和社会价值正在不断显现。马化腾在《建议》中称,在这样一个难得的历史机遇期,借助外部技术的引进和基于本土文化的产品及内容创新重塑产业链,发行渠道的去中心化、消费环节的个性化、作者和受众的即时互动等新特征不断涌现,未来在原创领域还将有更多精品产生。《建议》指出,目前我国数字内容产业也面临着一些突出问题。例如,网络盗版仍然是产业挥之不去的“阴霾”,极大制约了数字内容产业生态的良性发展。以网络文学为例,新型网络侵权盗版的技术和手段不断变异。P2P技术、移动聚合阅读APP、搜索链接、网络云盘等新型侵权场景使得版权方以及正版网站更加难以有效控制内容传播,也使得执法监管的难度和成本不断提升。此外,正版化运营的成本逐年提高、维权投入不断加大,很多企业已不堪重负。反观侵权损害的法定赔偿标准则明显偏低,使得权利人的损失难以得到有效补偿。数据显示,2014年盗版网络文学使PC端付费阅读收入损?3.2亿元,移动端付费阅读收入损失34.5亿元,衍生产品产值损?1.8亿元,行业损失近100亿元,而单部作品法院若适用法定赔偿规则,赔偿数额一般不会高?0万元。此外,数字内容产业仍然处于重产量、轻质量的阶段,专业及非专业群体和个体的创新能力尚未得到充分释放。政府的监管与审批政策尚有优化空间,相关立法工作需要提速。马化腾建议称,政府要完善管理体系,为数字内容产业创新营造适度宽松的政策环境;加强版权保护,加大打击利用各种新兴技术手段侵权盗版的力度;加大政策支持,鼓励优质原创内容创作和产业创新;积极发挥行业协会的推动作用,加强行业自律与企业自审自治。在网络盗版问题上,《建议》认为,在立法层面,应抓紧推进出台新修订的《著作权法》及其配套制度,尽快制定针对网络文学的管理办法、措施和发展规划,鼓励原创;行政监管及执法层面,深入推进“剑网行动”等专项工作开展,进一步加强对数字出版内容的版权保护,严厉打击利用P2P技术、聚合阅读APP、搜索引擎以及网盘技术进行的侵权盗版行为,强化对正版付费的引导、管理和扶持,联手文学网站共建正版文学版权保护数据库,设置盗版网站黑名单,推动建立良好的版权秩序和运营生态;司法层面,适当提高侵权法定赔偿上限,加大司法临时禁令的适用力度,针对情节严重的恶意侵权行为实施惩罚性赔偿。此外,建议将侵权盗版行为的处罚优先引入国家信用体系建设,让侵权人的劣迹无处遁形。在监管方面,《建议》提出,政府应继续深化部际联动与沟通机制。由于数字内容产业涵盖多种产品形态,涉及不同政府部门的监管职能,需多个部门的配合和协调,要尽量避免“抢着管”或“都不管”的现象发生。在内容审查等方面坚持“一手抓管理、一手抓繁荣”的原则,实施“底线监管”,在不违反现行政策和法律法规的前提下,坚持“百花齐放、百家争鸣”的方针,对于线下和线上的文艺创作实行同等待遇,减少审批流程,激发大众的创作热情。在政策扶持方面,《建议》提出,政府应尽快完善鼓励和扶持优秀原创的政策,对重点企业和优秀原创作品进行政策倾斜或资金补助,培植一批具有国际影响力和创新能力的数字内容企业和精品IP。借助“一带一路”战略的深入实施,充分利用中国(深圳)国际文化产业博览交易会、北京国际图书博览会、中国国际版权博览会等平台,帮助和引导优秀数字内容作品走向海外。马化腾还建议,应充分发挥行业协会沟通政府与企业的桥梁作用,建立政府、行业协会、企业相互协调机制,简化政府审批流程,将部分审查备案工作和权力逐步下放给行业协会和企业,政府加强对行业协会和企业的后续监管。马化腾今年两会带来的建议还包括《关于进一步推进“互联网+”行动计划落地实施的建议》、《关于全面构建我国移动互联网生态安全体系的建议》、《关于促进分享经济发展释放经济增长新动能的建议》、《关于充分利用互联网等新兴技术推进健康中国建设的建议》等?[摘要]相比于其它计算机围棋程序相关团队,AlphaGo由一个相对较大的团队研发发?腾讯科技精选优质自媒体文章,文中所述为作者独立观点,不代表腾讯科技立场。文/Miles Brundage(微信公众号:机器之心)发生了什么?谷歌(微博)DeepMind一?5-20人组成的团队设计的系统AlphaGo在正式围棋比赛中?:0的成绩击败了曾三次获得欧洲围棋冠军的樊麾。在非正式比赛中樊麾曾以更少的每步用时在5场比赛中获胜2场(新闻报道中常常忽略了这些更多的有趣细节,相关情况也可查看《自然》论文)。AlphaGo程序比以往任何围棋程序更加强大(下面会介绍它到底有多强)。怎么办到的?相比于其它计算机围棋程序相关团队,AlphaGo由一个相对较大的团队研发发,显然使用了更多的计算资源(详见下文)。该程序使用了一种新颖的方式实现了神经网络和蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search,MCTS)的结合,并经过了包含监督学习和自我训练的多个阶段的训练。值得注意的是,从评估它与人工智能进步关系的角度来看,它并没有接受过端到端(end-to-end)的训练(尽管在AAAI 2016上Demis Hassabis表示他们可能会在未来这样做)。另外在MCTS组件中它还使用了一些手工开发的功能(这一点也常常被观察者忽略)。相关论文宣称的贡献是「评估与策略网络(value and policy networks)」的构想和他们整合MCTS的方式。论文中的数据表明,使用这些元素的系统比不使用它们的系统更为强大。整体AI性能VS特定算法的进步仔细研究《自然?上关于AlphaGo的论文,可以得到许多观点,其中一个对评估该结果所拥有的更广泛意义尤其重要:硬件在提高AlphaGo性能上的关键作用。参考下面的数据,我将对其进行解释。该图表显示了计算机Go与樊麾在估测Elo评级和排名方面的些许不同(译者注:Elo评级系统是由美国物理学教授Arpad Elo提出的一种计算二人竞技游戏(如象棋、围棋)中选手相对水平的评级系统)。Elo评级表示了击败评级更高或更低对手的期望概?比如,一个评分比对手?00分的选手预计获胜的概率为四分之三。现在我们可以通过图表了解一些有趣的信息。忽略粉红色数据条(表示在有额外棋子时的表现),我们可以发现AlphaGo(不管是不是分布式的)都比原来最好的围棋程序Crazy Stone和Zen强出许多。AlphaGo的等级是较低的专业级水平(图表右侧的p表示「专业段位」),而其它程序则处在较高的业余水平上(图表右侧的d表示「业余段位」)。另外,我们可以看到尽管分布式AlphaGo(AlphaGo Distributed)的评估水平略高于樊麾,但非分布式AlphaGo却并非如此(和樊麾比赛的是分布式AlphaGo)。看起来樊麾如果和非分布式AlphaGo对弈,可能他就算不获胜,至少也可以赢几局。后面我会谈更多关于这两种AlphaGo和其它变体之间的不同,但现在请注意一下上图遗漏的东西:最新的围棋程序。在AlphaGo的胜利之前的几周和几个月里,围棋界将显著的活动和热情(尽管团队小一些,比如Facebook?-2个人)投入到了两个围棋引擎上:由Facebook研究人员开发的darkforest(及其变体,其中最好的是darkfmcts3)和评价很高的Zen程序的新实验版本Zen19X。请注意,在今年一月份,Zen19X在KGS服务器(用于人类和计算机围棋)中被简单地评级为「业?段」,据报道这是因为结合使用了神经网络。darkfmcts3则获得了实打实的「业?段」评级,这在前几个月的基础上实现了2-3个段位的进步,其背后的研究人员还在论文中表示还有各种现成的方法可以对其进行改进。事实上,按田渊栋和朱岩在其最新的论文中的说法,在最新的KGS计算机围棋赛中,如果不是因为出现了一个故障,他们本能够击败Zen(相反Hassabis说darkfmcts3输给了Zen 他可能没有看相关的注脚!)。总结来说,计算机围棋在AlphaGo之前就已经通过与深度学习的结合实现了很多进步,这能稍微减少上面图表中的差距(这份图表可能是几个月前的),但并不能完全消除。现在,回到硬件的问题上。DeepMind的David Silver?Aja Huang等人对AlphaGo的许多变体版本进行了评估,并总结成了上面图表中的AlphaGo和分布式AlphaGo。但这没有给出由硬件差异所带来的变体版本的全貌,而你可以在下图(同样来自于那篇论文)中看到这个全貌。这张图表给出了不同AlphaGo变体版本所估测的Elo评级。其?1条淡蓝色数据来自「单台机器」变体,而蓝黑色数据则来自涉及多台机器的分布式AlphaGo。但这个机器到底是什么呢?图中的线程(Threads)表示了所使用的搜索线程数,而通过查阅论文后面的内容,我们可以发现其中计算最不密集的AlphaGo版本(图中最短数据条)使用了48个CPU?个GPU。作为参考,Crazy Stone没有使用任何GPU,使用的CPU也稍微少一点。在简单搜索了不同的围棋程序目前所使用的计算集群之后,我没找到其它任何程序GPU的使用数量超?6个。Facebook的darkfmcts3是我所知唯一确定使用了GPU的版本,其最大的版本使用?4个GPU?个CPU(也就是说相比于单台机器版AlphaGo,GPU更多,CPU更少)。上图中基于40个搜索线程?8个CPU?个GPU变体的单台机器版AlphaGo比前面提到的其它程序强大很多。但如果它是一?8个CPU?个GPU版本,它可能只会比Crazy Stone和Zen强一?甚至可能不会?月份刚改进过的最新Zen19X版本更强。也许最好的比较是在同样硬件水平上对比AlphaGo和darkfmcts3,但它们使用了不同的CPU/GPU配置,而darkfmcts3在AlphaGo的胜利之后也已下线。如果将Crazy Stone和Zen19X扩展到与分布式AlphaGo同等的集群规模,进一步分析前面提到的硬件调整所带来的性能提升,那也会很有意思。总之,并不清楚在同等硬件水平上AlphaGo相对于之前的围棋程序有多少性能提升 也许有一些,但肯定没有之前使用小集群的围棋程序和使用大规模集群的AlphaGo之间的差距那样大。这是我们下面要讨论的。分布式AlphaGo最大的变体版本使用?80个GPU?920个CPU。这样巨大的硬件绝对数量所带来的算力显然远远超过之前任何被报道过的围棋程序。这一计算集群大小值得注意的原因有两个。第一,它让人疑问AlphaGo所代表的硬件适应算法(hardware-adjusted algorithmic)的进展程度,以及相关的评估和策略网络的重要性。正如我在最新的AAAI工作室论文《人工智能建模的进展》提到的,如果我们应该追踪人工智能领域内多个最先进的状况而不是单个最先进的状况,那么将分布式AlphaGo和Crazy Stone之类进行比较就是将两个最先进的进行比?即在考虑小规模算力(和小团队)的性能和大规模算力(由十几位世界上最优秀的人工智能研究者所带来的)性能进行比较。第二,值得注意的是,光是硬件改进这一方面就让AlphaGo实现了非常大的棋力水平跨越(相对于人类而言?从报道中最低的大约Elo评级2200分上涨到超过3000分,这是业余水平和专业水平之间的差距。这可能表明(后面我还会回过来讨论)在可能的技术水平区间中,人类水平只能处在相对较小的区间内。如果这个项目在10?0年前已经开始,看起来很可能在相同算法的基础上,仅靠硬件提升就能让机器的棋力水平一步实现从业余水平到超人水平(超过专业水平)的跨越。此外,10?0年前,即使采用相同的算法,因为硬件水平限制,也很可能没办法开发出超人水平的围棋程序。尽管近年来神经网络和MCTS等其它方面的进步也做出了很大贡献,但也许只有到现在,在硬件进步的基础上,AlphaGo项目才有意义。此外,同样在《人工智能建模的进展》中也简单讨论过,我们还应该考虑人工智能的性能和评估进展速率时用于训练的数据之间的关系。AlphaGo使用来自KGS服务器的大型游戏数据集帮助实现了AlphaGo的能?我还没仔细看过过去其它相比的人工智能训练所用的数据,但看起来可能也是这个数据集。在AAAI上Hassabis表示DeepMind打算尝试完全使用自我对弈来训练AlphaGo。这是个更加了不起的想法,但在那之前,我们可能没法知道AlphaGo有多少性能来自于此数据库,这个数据库是DeepMind自己从KGS的服务器上收集的。最后,除了调整硬件和数据,我们还应该调整如何评估一个人工智能里程牌有多重要。以深蓝(DeepBlue)为例,打败Gary Kasparov的人工智能的开发中使用了明显的相关领域专业知识,它并不是通过从头开始学习而实现该领域内的通用智能。Hassabis在AAAI和其它地方说过AlphaGo比深蓝更代表了通用型人工智能进步,而且这一技术也是为通用的目的使用的。然而,这个项目中评估和策略网络的进展与使用的具体训练方案(监督学习和自我训练的序列,而不是端到端学习)本身是由研究人员在领域内特有的专业知识所确定的,其中包括David Silver和Aja Huang,他们拥有大量关于计算机围棋和围棋方面的专业知识。尽管AlphaGo的棋力最终超过这些研究者,但其中的算法搜索都是之前由这些特定领域确定的(而且之前也提到过,部分算?即MCTS组件 编码了特定领域的知识)。另外,该团队非常大,有15-20人,超过我所知的之前的任何围棋引擎团队,简直能与深蓝或沃森(Watson)这样的大型项目相提并论,这在计算机围棋史上也是绝无仅有的。所以,如果我们要合理预期一个由特定领域内最聪明的顶级专家组成的团队在推动某个问题的发展,那么这个努力的规模表明我们应该稍微降低一点AlphaGo在我们印象中的里程碑意义。相反,如果例如DeepMind这样的项目只是简单地将现有的DQN算法应用到围棋上就取得了同样的成就,那就会具有更重大的意义。与此同时,由特定领域启发的创新也可能具有广泛的相关性,评估和策略网络可能就是这样的案例。现在说还有些言之过早。总之,虽然可能最后证明评估和策略网络确实是实现更通用和更强大人工智能系统的重大进展,但我们不能在不考虑硬件调整、数据和人员的基础上就仅从AlphaGo的优秀表现上推导出这一结论。另外,不管我们认为算法创新是否尤其重要,我们都应该将这些结果理解为深度强化学习扩展应用到更大硬件组合和更多数据上的标志,也是之前大量人工智能专家眼中解决困难问题的标志,这些标志本身就是我们将要了解的有关世界的重要事实。专家评论以及人工智能与围棋预测AlphaGo 击败樊麾后,评论普遍认为这一突然的胜利与围棋计算机预设程序相关。需特别指出的是,DeepMind内部人士表示原以为这要十年甚至更长时间才能实现。其中就包括CrazyStone设计者Remi Coulum,他在《连线》杂志一篇文章发表了类似观点。我无意深入探讨专家对围棋计算机未来的观点,专家们几乎不可能对这一里程碑意义达成共识。就在AlphaGo 此次胜利宣布之前,我和其他一些人在推特和其他地方表示Coulum的悲观看法并不成立。大概一年前,Alex Champandard在一次AI游戏专家的聚会上说在谷歌和其他公司的共同努力下,围棋计算机程序将实现飞跃;在去年的AAAI大会上,我也咨询了Michael Bowling(他对AI游戏也略知一二,研究了一款基本上解决了德州扑克双人限制的AI程序)having developed the AI that essentially solved limit heads-up Texas Hold Em),问他认为多少年后,围棋AI将超越人类,他回答说最多五年。所以,再次表明:这次胜利是否突然,在业内并未达成共识,那些声称该胜利意义深远的观点是基于不科学的专家调查,存在争议。尽管如此,这一胜利也确实让包括AI专家在内的一些人感到意外,Remi Coulum这类人也不可能不知道围棋 AI?那么,该胜利出乎专家意料之外是否意味着AI本身实现了突破呢?答案是否定的,一直以来,专家对AI未来的看法都是不可靠的。为此,我在《人工智能建模的进展》中调研了相关文献,简而言之,我们早就知道基于模型的预测优于直觉判断,定量技术预测胜于定性技术预测,qualitative ones,还有其他的因素使得我们并不该把某种所谓的直觉判断(与正规模型及其推测相反)当真。等一系列其他事情,相对于zh正式的模?推论,我们不该对围棋 AI的未来采取特定的直观判断。而且从少数确切的经验判断可以看出,该胜利的意义并非如此重大。从为数不多的真正实证性推测(计算围棋达到人类水平的日期)来看,其预测并没有很大的误差。Hiroshi Yamashita2011年起对围棋计算机的发展趋势进行预测,称四年后将出现围棋计算机超越人类的节点,现在看来,仅有一年的偏差。近年来,这一趋势放缓(基于KGS最高排名),如果Yamashita和其他人重新预测,也许会调整计算方式,如推迟一年。但也就在AlphaGo取得胜利的前几个星期,围棋计算机取得了突破性进展。我没有从各方面仔细看这些预测内容,但是我认为他们原本以为这个节点将在十年以后甚至更长时间才会出现,尤其是考虑到去年围棋计算机的发展。也许AlphaGo的胜利比预计早了几年,但我们也总是可以期待一些超越了(基于小团队,有限计算资源的)一般趋势的进步,因为有显著的更多投入、数据量和大量计算资源被用来攻克这一问题。AlphaGo的发展是否偏离合理调整趋势并不明显,特别是因为如今人们并没有在严格模拟这种趋势方面投入太多工作。在不同领域中,鉴于工作、数据、硬件水平的不同,在有效的预测方法被采用之前,所谓的「突破性」进步会看上去比实际上更让人惊讶。以上都表明我们至少应该对AlphaGo 的胜利略微淡定。虽谈不上震惊,但我也认为这是个了不起的成就。更多地,这是我们在人工智能领域取得的成就的另一标志,也展现了人工智能中使用各种方法的能力。神经网络在AlphaGo 中起到了关键作用。将神经网络运用在围棋计算机上并不稀奇,因为神经网络用途广?原则上,神经网络可实现任何可计算函数。但是在AlphaGo 的运用再次表明神经网络不仅能够学习一系列的事情,还能相对高效,即在和人类处理速度相似的时间范围内、现有的硬件条件下完成一些原本需要大量人类智慧的任务。而且,它们不仅能完成诸如「模式识别」这类普通(有时人类不屑)的任务,还能规划高级策略,如在围棋中胜出所需的谋略。神经网络的可扩展性(不仅在于更大的数据量和计算性能,还在于不同的认知领域)不仅仅通过AlphaGo来展现出来,最近其它各类AI成果也有所体现。诚然,即使没有蒙特卡洛树搜索(MCTS),AlphaGo 也优于现存所有配备蒙特卡洛树搜索的系统,这也是整件事最有趣的发现之一,而一些关于AlphaGo的胜利分析却遗漏了它。AlphaGo 并不是唯一一个可展现神经网络在「认知」领域潜力的系统 近期一篇论文表明神经网络也被用于其它计划任务。AlphaGo 能否自我训练,其表现有多少可归结于特定的训练法?现在讨论还为时过早。但是论文中对硬件规格的研究使我们有理由相信只要有足够的硬件和数据,人工智能就能极大地超越人类。这点,我们早已从ImageNet (译者注:ImageNet 是一个计算机视觉系统识别项目?是目前世界上图像识别最大的数据库)的视觉识别结果中得知,人工智能在某些评分、语音识别和其它一些结果已经超越了人类表现。但是AlphaGo 是一个重要的象征,表明「人类水平」并非AI的终点,现有的AI技术仍有很大的提升空间,尤其是DeepMind和其他公司不断扩大的技术研究团队已经深深打上了「深度强化学习(deep reinforcement learning)」的烙印。同时,我也深入了解了Atari 人工智能的发展细节(也许就是今后博文的主题),我也得出了相似的结论:Atari AI与人类智力大体相当只会维持非常短的一段时间,?014-2015年。目前,游戏中表现的中间值远在人类能力的100%以上,而平均值则达到600%左右。人工智能仅在一小部分游戏中未能达到人类水平,但是很快就会出现超人类的表现。除了从AlphaGo的胜利得到经验以外,还产生了一些其他的问题:例如:有哪些认知领域是无法通过海量计算机资源、数据和专家努力取得实质性成就的呢?经济中,关于什么是简?困难的自动化的理论有很多,但是这些理论很少能越过人工智能所取得的成就这个表面问题,来探讨我们如何以原则性的方式定义一般而言的简?困难认知这一更复杂的问题。另外,还有一个经验主义问题,在哪些领域已存在(超越)人类级别性能的足够数?计算资源,或者说即将超越。比如,如果谷歌宣布开发出了语言能力高度发达的计算机个人助手,其中部分训练来自于谷歌海量数据和最新的深度(强化)学习技术,我们会感到惊讶吗?这个问题很难回答。在我看来,此类问题,包括AI安全性,对AI在认?经济相关领域的发展提出了更严格的建模要求。李世石之战和其它未来发展本着基于模型的外推法胜于直觉判断的精神,我制作了以上图表,展现DeepMind尺度转换研究中CPU和Elo得分的直观联系。我将每步时长延长为相当?分钟时间的计算,更接近于与李世石比赛的实际情况,而不是尺度转换研究中的每?秒。这就假定在技巧水平更高的情况下,硬件运算次数不变(可能与真实情况不符,但是正如技术预测文章中写道的:初级模型也比没有模型好)。该预测指出只需提升硬件或延长AlphaGo的思考时间,AlphaGo有可能达到李世石的水平(如上图所示,3500分左右)。然而,DeepMind 几乎不可能寄希望于此 除了让AlphaGo用比研究中更长的时间进行计算最佳落子外,DeepMind还会进行大量的算法提升。Hassabis 在美国人工智能协会(AAAI)中表示他们正以各种当方式改进AlphaGo 。确实如此,他们还聘用了樊麾来帮助他们进行改进。基于Hassabis自信表现(他可以接触相关数据,如目前的AlphaGo 比去?0月的AlphaGo 提升了多少)等诸多考虑因素,都表明AlphaGo 有很大几率击败李世石。若真成功了,我们应该进一步提升对深度强化学习可扩展性的信心,可能还包括评估/策略网络(value/policy networks)。若失败,则表明我们所认为的深度加强学习和硬件规模还没有达到我们所认为的程度,尚无法触及认知的某些方面。同样,如果自我学习被证明足以使人工智能性能相当,抑或评?策略网络能够在其他比赛中超越人类,我们同样也应该增加现代人工智能技术扩展性和通用性的评价。最后关于「通用AI(general AI)」(译者注:通用AI指具有对普遍问题的认知、解决能力的AI)。正如之前所提到的,Hassabis 更强调所谓的评估或策略网络的通用性,而不是深蓝(Deep Blue)的局限设计。然而事实更复杂,不能简单地一分为二(要记得,AlphaGo 为蒙特卡洛树搜索使用了某些手工开发的功能),仍然是以上所说的深度加强学习的通用性。自DeepMind 2013年发表关于Atari的重要论文以来,深度强化学习已经被广泛应用于现实世界机器人和人机对话中以完成各类任务。考虑到在算法略微甚至无手工调试的情况下,深度强化学习已经在很多领域有了成功应用,有理由认为这些技术已经十分通用。然而,我们这里所讨论的所有案例,目前所取得的进步大部分局限于展示建立狭窄系统所需的通用方法,而不是建立通用系统所需的通用方法。前者的取得的进展并不是后者取得实质性进展的必要条件。而后者要求将机器学习迁移到至其它重要领域,也许尤其是经济或安全相关的领域,而不是局限在Atari或AlphaGo这块。这表明严格的AI建模发展中一个重要的因素可能是确定人工智能操作系统中不同等级的通用性(而不是产生它们的通用方法,尽管这点也很重要)。这也是我感兴趣的地方,未来可能会在该领域入更多,我很好奇人们对于上述问题会怎么想?[摘要]巴西司法部门曾要求WhatsApp提供用户消息数据,但WhatsApp多次表示无法满足政府要求?Re/code中文?3?日报道在苹果与美国联邦调查局(FBI)关于iPhone解锁的纠纷中,Facebook及旗下WhatsApp对苹果表示了支持。不过,这类纠纷并不仅限于美国。在科技公司主张信息安全和用户隐私保护的斗争中,美国也并不是唯一的重要战场。Facebook的巴西高管迭?德佐丹(Diego Dzodan)于当地时间周二上午,在上班途中被警方逮捕。而被捕原因与去年12月时WhatsApp在巴西被临时封杀的原因相同:加密。截至本文发稿时,德佐丹仍未被释放。警方在通告中表示,德佐丹被捕是因为Facebook“屡次不配合法庭令”。具体情况是什么?过去几个月,在多起刑事犯罪调查中,巴西司法部门要求WhatsApp提供用户消息数据。WhatsApp则多次表示,由于该公司并不掌握这些数据,因此无法满足政府的要求。WhatsApp的消息经过了加密。这意味着数据存在于用户手机中,而并不存在于Facebook或WhatsApp的服务器上。该公司在声明中表示:“WhatsApp无法提供我们并不掌握的信息。在本案中,我们尽自身的最大能力配合调查。尽管我们尊重司法部门的重要工作,但强烈反对逮捕德佐丹的决定。”在美国,科技公司提供的加密通信技术正成为一个大问题。而常常被忽略的一点是,Facebook、苹果和谷歌(微博)等公司在全球范围内开展业务。在美国以外的其他国家,这类加密和设备安全也是一个持续的问题。很明显,巴西已注意到这一点。印度政府也在研究这类加密服务。目前,巴西和印度是Facebook除美国以外最大的两个市场,这意味着科技公司未来需要采取更好的方式,就技术问题与全球各国政府官员沟通。目前在巴西,Facebook似乎缺乏与政府部门的有效沟通。在美国,关于用户隐私保护的争议正接近达成最终解决方案,这很可能会设置法律先例。很明显,这样的判例不会仅仅适用于美国国内。Facebook巴西高管周二遭到逮捕提醒了我们这一点。(李玮?[摘要]未来的VR内容形势会往两端发展,一个是线下的重体验端,另一个是移动端,方便携带?腾讯科技根据公开资料统计,截止到2016?月,今年国内发生的VR投资事件?起,其中?起直接或间接涉及到VR内容。资本的动态似乎已经说明VR内容会火,而作为创业者,指挥家VR的创始人曾子辕的一番坦言更具有说服力。工?年之后,曾子辕在厦门开启了自己的创业历程。他所创办的公?指挥家(厦门)智能科技有限公司,致力于VR内容生产以及人机交互技术研究。目前分为两条产品线,一是在2015?月推出的虚拟样板房产品Vroom,模式已经成熟,?5家房地产商开展了合作,二是正在研发中的VR Story,目标成为高品质内容制作团队。曾子辕表示创业的思路是阶段性的产品化。第一步是空间展示技术,第二步是构建空间叙事能力,第三步是可以在空间内进行交互,实现人的虚拟现实梦。这一切有关创业和产品的事情在曾子辕的叙述中,显得平稳清晰。他等待这个时候似乎已经许久。创业最难的是选择方向现年32岁的曾子辕毕业于清华大学建筑技术系?006年毕业时在清华大学建筑节能研究中心做楼宇的智能化以及自动化工作。在研究中心工作?年中曾子辕熟悉了各种算法,并且积累了对软硬件系统开发的经验。其中,人机交互就是最重要的一个技术。这之后曾子辕到一家外企工作,在北京待了一年之后,2010年回到厦门继续工作四年。在外企他主要是做标准化认证流程体系审核。这使得他对标准和流程特别敏感。就这样蛰伏8年,曾子辕才开始创业。他说自己是个比较保守的人,创业需要有一定的积累,也不能让家庭承担风险。所以要工作攒钱。在为创业攒钱的过程中,作为一个技术爱好者他也一直在技术方面做筹备?014年正式创业之前他已经把前面的技术包括申请专利都完成。而这个技术就是一套人机交互动作识别的算法。有了输入技术,创业要做的就是找到一个输出的场景,生产出产品?014?月曾子辕的公司创立,最开始两位创始人加一位员工整整工作了七个月,直到2014年底才扩大团队规模。目前整个团队有二十人左右。曾子辕的公司发展很快,他说2015年是变化最大的一年,从选好市场方向到真正开始市场化运作,这中间的磨合有痛苦但也有收获。利用人机交互技术,曾子辕的团队开始选择了智能家居方向,但是这个市场还远远没有成熟。在这个过程中曾子辕表示这个阶段最大的痛苦就是来自于你没有什么方向,但是你的团队不能闲着,必须让整个团队有事情做,即便知道没有结果也要做下去。曾子辕说当时选取多个方向,包括机器人,智能硬件,虚拟现实等。最后制定两个原则,一是要符合轻资产,二是要趋势好,市场接近成熟,而在线下两次VR play的活动中,他们确定了VR。当活动中人们戴上头盔体验到了VR,发出“哇哇”的惊叹声,看到样板房都很开心时,曾子辕和他的团队决定向虚拟现实样板房发力。好体验好故事带来好内容曾子辕回忆到,第一个样板房做了两个月,技术摸索的过程特别漫长,也特别痛苦。但是效果还是挺不错的。为了落地,技术流程和商务流程要优化,售前售后要全套准备,?014?1月开始做直到2015?月才正式推出虚拟样板房产品Vroom。虚拟样板房属于房地产营销的营销工具方向,直接服务于开发商。从空间技术来说这个过程包括建模,渲染,体验设计还有交互设计等,但是最核心的还是在标准化和流程化上。曾子辕说现在虚拟样板房解决房地产销售两个核心问题,一个是时间问题,能够提前预售期,把资金链缩短,能够提前锁客;另一个是空间问题,虚拟的样板房是可以带走的,转化率提高很多。传统的房地产营销是通过拿效果图、房产动画以及一些单页给客户展示,或者真正盖一个样板房。搭建一个真正的样板房需要半年之久。通过工序上的标准化和流程化,虚拟样板房是15天交付,并且可以让顾客提前看到自己未来的房子模样。真正的好体验来源于细节的处理。虚拟样板房难度最大的是体验设计和交互设计。虚拟现实现在体验差,体验差就是由于“运动症”,当人的视觉平衡系统和中耳的平衡系统信息不匹配的时候就会晕。曾子辕表示要想尽一切办法把眩晕降下来。他的团队不断地进行深度挖掘,专门去做非常小的细节,最后这些细节可以产生一个非常好的体验效果。比如产品中的小导航球,这个导航方案就做了二十个版本?从六月份正式推出到现在,指挥家VR的虚拟样板房已经?5个房地产商在16个城市做了发行,案例累计60多个。这算是一个不错的成绩。曾子辕讲到虚拟样板房已经是个相对成熟的模式,未来的重点是业务的增量上。他和他的团队也将不断深耕技术,迭代产品,把规模做起来。同时他也看到了一个更广阔的空间,就是VR Story。有一个空间之后,就需要一个好故事。在这个空间里如何表达故事,这是曾子辕和他的团队正在做的事情。目前曾子辕已经与荷兰的一位导演合作了第一个VR Story。他希望能够将VR Story变成一个产品,他们之后可以具备量产的能力,一个月能够出一部,签约更多的独立导演。空间加叙事,拍成一部VR内容的电影,这是一个需要长期摸索的过程。但是稳妥如曾子辕,未来产品的落地方向已经明确。第一个是IP方会寻求合作,会有制作费;第二个是自产的内容可以投放到乐客这样的平台上做点播;第三个是需要品牌展示的客户,就是广告客户,这是广告片的模式。最终的目标是面对消费者,首先要建立自己的品牌,把团队的制作水平和名气先做出来,目前处于积累阶段。曾子辕谈到目前VR内容远没有做到竞争的阶段。选择这个方向具有优势,第一个是内容足够丰富,饥渴期还很长;第二个是娱乐产品不是排他性的,天花板非常高。VR是AR的过渡阶段曾子辕的团队在同时做两件事情,这就是标准化和流程化的好处。虚拟样板房是面对开发商的,这是一个基础技术。VR Story则是他们非常看好的一个方向,这基于他们对目前VR市场的一个判断,VR的移动端肯定是会到来的。这个爆发点,曾子辕说在今年底明年初。移动端一个趋势性的东西,它带来的存量市场是变化很大的,存量市场?%?%的变化就比新生市场要大好几倍。虽然硬件还未普及,但是曾子辕说根据三星Gear VR可以判断移动端已经是可行的一个方向了。门槛较低的电影式的内容需求量特别大,并且非常适合做市场交流。未来的VR内容形势会往两端发展,一个是线下的重体验端,比如The Void的线下体验馆。曾子辕说VR内容天生适合线下。当你进入到一个世界里,能跟这个世界做交互的时候,那么这个世界对你来说就是一个真实的世界。另一个是移动端,方便携带,轻度体验。VR Story就是其中一种,同时也是一种大娱乐的方向。如何看待VR和AR?、曾子辕明确表示VR会过渡到AR的阶段。VR是现阶段大家在做的事情,偏娱乐化,更多的强调个人体验。而AR以后可能会取代手机,工具化属性更强一些?、他还说真正做进去才会发现VR和AR背后的东西非常相似,尤其是内容端。构建一个虚拟场景,这就是VR。场景真实,交互的东西虚拟,这就是AR?、VR作为一个过渡,会是个很重要的功能,就像是智能手机里的游戏一样,但不是所有人所有时间都在玩游戏。VR会有一个很大的市场,但是不像手机这么大的市场。影响的人数会比智能手机要少,不一定要每个人都买,可以转买为租,是个人所需要的一种体验。AR则是把世界压缩了好多份复制出来,层叠出信息,这是一个多维度的角度。但是在早期没有硬件的情况下怎么去探索内容,这是大家目前都要做的?如何看待创业?、曾子辕说从工作到创业,确实是一个不一样的世界。创业其实是个天生的事情,当你藏不住又摁不住自己的想法的时候,你就知道你肯定要去创业了。创业不是一个所有人都能做的事情,而且一定要有个好的团队。创业是需要基因的,你知道你要创业。被煽动的创业肯定是不行的,创业一定要坚持?、每个人都是不完美的,每个人都有自己的优点和缺点。将一个人放到合适的位置上,才是优点,不然只是特点。找人的过程也是一个随缘过程,能认识到一个好的人,发觉他好的特点,放到一个合适的位置上?、时代会往一个方向发展,每个创业者其实是带来一个小的变化的,顺着时代发展就会变得越好,逆着时代走是不行的。要能顺着时代发展把自己的变化体现出来,每个创业者都能产生变化能力,能够给这个时代带来改变。推广:微信搜索关注“好多娱”公众号,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?[摘要]阿里通过并购、合作、投资等方式向传媒行业渗透,俨然一个庞大传媒帝国?腾讯科技讯(王潘??日消息,今日有消息称,蚂蚁金服已与财新传媒签订战略入股协议。蚂蚁金服对此不予回应。据悉,财新此前还接受了腾讯和华人文化产业基金等资本的进入。阿里巴巴系在过去几年的持续投资并购中,不断加速对媒体的投资掌控,?013年入股新浪微博开始,到如今阿里系力量已投资科技媒体虎嗅?6氪,财经媒体第一财经、《南华早报》和博雅天下(旗下拥有《博客天下》和《财经天下》)、《商业评论》等。其中,由蚂蚁金服直接参与投资的包括36氪和虎嗅网等?015年,阿里还参与投资成立了无界传媒和封面传媒。除了疯狂布局媒体,阿里巴巴的触角还涉及影视公司,包括投资华谊兄弟?4亿元参与光线传媒增发,当?2亿元入股的文化中国已变身为阿里影业,市值最高达千亿港元,如今也?30亿港元。阿里巴巴集团通过并购、合作、投资等方式向传媒行业渗透,已俨然成为一个庞大的传媒帝国。投资媒体一个明显好处是,自入股以来,新浪、微博、虎嗅和阿里在广告和市场推广上的合作更加频繁,有利于塑造更好舆论环境。据悉,在支付宝VIE事件中,阿里巴巴董事局主席马云(微博)曾与财新传媒创始人胡舒立通过短信争辩一事流传甚广。无独有偶,《南华早报》也曾因报道马云的敏感言论而与阿里巴巴闹僵?
推广:微信搜索关注“好多娱”公众号,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?[摘要]2016年福布斯全球富豪榜平均财富有所下降,亿万富翁的数量也略有下降?参考消息网3?日报?境外媒体称,福布??日公布了最新一期全球富豪榜单,比尔 盖茨?50亿美金个人财富蝉联全球富豪榜第一宝座,他连续三年位居榜首。据法国国际广播电台网站3?日报道,但比?盖茨的个人财富比去年少了42亿美金。最年轻的是19岁的挪威亿万富翁安德雷森,个人财富为12亿美金。特朗普的个人财富为45亿美金,排位?24名。法国首富贝当古再次成为福布斯全球女首富。报道称?016年福布斯全球富豪榜平均财富有所下降,亿万富翁的数量也略有下降,这是2009年以来第一次出现这样的情况。富豪平均财富下降的原因有股市不稳、石油价格下降、美元强势等等原因?016年福布斯评选的最富有的女性为法国女首富、美妆巨?欧莱雅继承人利利亚娜 贝当古(Liliane Bettencourt)。他?61亿美金排行第11位。报道称,今年的全球首富排行榜除了美国微?52.58, 1.70, 3.34%)公司联合创始人比?盖茨之外,就是西班牙的Zara创始人阿曼西?奥特加(Amancio Ortega),个人财富?70亿美金,全球著名的投资商沃伦 巴菲特(Warren Buffett )仍排名第三,个人财富为608亿美金。墨西哥首富卡洛?斯利?埃卢(Carlos Slim)已从第二位退居第四位,个人财富从去年?71亿美金跌?00亿美金。报道称,美国社交网站脸?109.82, 2.90, 2.71%)创始人马?扎克伯格 (Mark Zuckerberg)业绩看好。他从去年的?6位升至第6位;个人财富也从334亿美金增加至446美金。美国互联网巨头亚马?579.04, 26.52, 4.80%)公司杰弗?贝索斯(Jeff Bezos)也从去年的?5位升至第5位,个人财富?52亿美金。美国仍然是世界上亿万富翁最多的国家,福布斯排行榜上?810名富豪,美国占了540名;中国大陆居第二位,有251人。如果按2016年全球新上榜的富豪来算,中国排第一,有70人;美国33人;德国28人;印度8人。另据香港《明报??日报道,整体而言,受环球金融市场震荡影响,全球头20大富豪的总财富减少了?00亿美元,减至8270亿美元。报道称,内地首富王健林?87亿美元身家首度打入全?0大,排第18位,并且超越排名?7跌至20的本港首富李嘉诚,成为全球最富有华人。李嘉诚身家?71亿美元。全球身家?0亿美元的富豪人数由去年的1826人历来最高减?810人,当中只有190名女性。facebook创办人扎克伯格的身家逆市上升112亿美元,为榜上最大赢家,总财富增?46亿美元,位居全球第六。精彩视频推荐:[摘要]任旭阳连续创办一点资讯、海致,且这些项目纷纷能获得融资,并持续做大?腾讯科技 雷建?3?日报道在创办的一点资讯获小米和凤凰新媒体投资后,天使投资人及百度早期创业元老任旭阳创办的第二家企业又浮出水?海致网聚网络技术公司(简称海致)宣布完成C?000万美元融资。海致这一轮融资由君联资本领投、IDG资本、晨兴资本及金融数据服务企业万得资讯跟投。完成这一轮融资后,海致的估值已?.5亿美元。这是继2014年接受高瓴资本、IDG资本、晨兴资本等注资后,海致再一次获资本市场投资。海致主要是做大数据服务,海致旗下BDP商业数据平台?014年上市以来已为几百家企业提供云端可视化数据分析服务,客户涵盖互联网、零售快消、制造业、金融、医疗等行业。海致的传统客户有雀巢中国、伊利乳业、华联商超、蓝色光标,新兴互联网公司有58到家、瓜子二手车、春雨医生、百合网等。海致BDP为企业提供的核心价值在于用直观、多维、实时的方式展示和分析数据,宣称能一键联通企业内部数据库、Excel及各种外部数据,并在同一个云平台上进行多维度、细颗粒度的分析,亿行数据、秒级响应,并可在移动端实时查看和分享,激活企业内部数据。海致的创始团队主要来自百度,其中,任旭阳目前兼任海致董事长兼CEO,任旭阳曾先后牵头创办爱奇艺和一点资讯。之所以创办海致,是因为任旭阳?年前就认识到企业级互联网市场是一片蓝海,尤其是数据分析市场机会巨大。任旭阳邀请前百度无线搜索负责人胡嵩,及百度早期销售体系打造者、前百度副总裁史有才一起,共同创立大数据分析公司海致。海致创办当年就获贝塔斯曼和IDG注资650万美元。高瓴资本董事长张磊评价说,“海致团队目标很专注,就是要帮助中国企业用最新的可视化和大数据分析技术来加强管理决策,提升经营绩效,正是这一点打动了我。”为何任旭阳能连续创办一点资讯、海致,且这些项目纷纷能获得融资,并持续做大?这跟任旭阳做事风格有很大关系,其风格是,第一,找出正确的战略方向;第二,找一批适合的人。比如,当初看到移动端个性化资讯这个战略方向后,任旭阳就邀请雅虎研究院前院长郑朝晖博士一起创立一点资讯。在一点资讯在做到一定规模后,任旭阳又帮公司融资,先后绑定小米和凤凰新媒体,绑定小米是带用户,绑定凤凰新媒体,就帮一点资讯加强了媒体经营、变现和政府关系。这些框架和战略的事情做得差不多后,任旭阳连一点资讯的董事长职务也不兼任,只保留董事席位,又继续做自己感兴趣的事。任旭阳接受腾讯科技采访时表示,自己是一个兴趣广泛的人,喜欢创业??的创新过程,总是先验证方向,再琢磨出好产品形态,再开始组建一流的团队,来满足客户需求。具体到海致,任旭阳的想法是,未来会进一步加强在企业级数据分析领域的研发与拓展,加速团队扩建,推动基于企业大数据、云计算和移动互联网的生态建设。任旭阳表示,他期待海致会乘大数据与云计算所带来的新浪潮,打破IBM、SAP、Oracle等巨头在企业数据分析领域长达数十年的垄断霸权?

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此页面是否是列表页或首页?未找到合适正文内容?[摘要]耳机支持无线(蓝牙)连接,在连接磁力线时可实现有线音频输出还可为耳机充电,断开后则自动改用无线方式传递音频数据?腾讯科技?3?日,据来自国外媒体的最新消息显示,苹果日前获批了一个可以在有线和无线模式间自动切换的全新耳机设计专利。该专利技术的关键在于,耳机两条线缆之间采用“磁性机制”连接。在连接后,设备就可以向耳机传输音频信号,同时也能为耳机内置电池供电。但当两条线缆分开后,设备便会停止为耳机供电,并自动改用无线方式传递音频数据。事实上,这一专利获批消息的出现同此前有传言称iPhone 7将取消传?.5mm耳机接口的消息不谋而合。目前有许多业内分析人士都认为,苹果设计的全新EarPods将具备通过蓝牙同iPhone无线连接的功能。另外也有一部分人士相信,iPhone7所配置的EarPods将通过Lighting接口进行连接。不过,传统3.5mm耳机接口恐怕还不会在短时间内彻底消失,因为并不是所有音乐播放设备都具备蓝牙连接功能。所以,苹果此次申请的无?有线混合耳机设备的专利就非常具有实用意义了。消息称,苹果早?011?月就申请了这一耳机设计专利。而即便是放到现在来看,一款既可以无线连接,又可以通过有线连接设备进行充电、播放的耳机设计也非常具有创新意义。目前iPhone所配置的EarPods最早于2012年出现,距离现在已经有将近四年时间没有迎来任何更新了。去?1月,坊间有消息称苹果将在iPhone7中启用全新的耳机设计,而这一消息也在随后得到了多家媒体的转载以及来自苹果供应链消息人士的证实。在另一方面,现在iPhone 6s的机身厚度是7.1mm,如果苹果希望iPhone 7的机身厚度得到进一步优化的话,取消3.5mm耳机接口恐怕已经是其现阶段唯一的选择。(瑞杰?
推广:微信搜索关注“好多娱”公众号,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?[摘要]此轮融资将用于产品创新、开辟设计运营等互联网职位,挖掘二线城市潜力?腾讯科技讯(刘亚澜)3?日,招聘平台100offer宣布完成B轮融?500万元人民币。但并未透露投资方信息。腾讯科技尚无法核实其融资金额真实性?00offer?014?月上线,最先的业务是单一的“程序员拍卖”,后延伸至互联网全领域。其操作模式与传统招聘网站海投简历的方式相反?00offer将经过筛选的候选人展示给用人企业,待明确薪资后,再由候选人选择感兴趣的机会进行沟通面试?00offer创始人兼CEO贾智凡介绍,符合平台定位的程序员在中?00万程序员总量中约?0%~20%,这意味着该群体人数达50万~100万。贾智凡表示此轮融资将用于产品创新、开辟设计运营等其他互联网职位,挖掘二线城市潜力。此次融资之前,100offer曾于2015?月获?000万A轮融资。据100offer称,截至目前,其平台汇集超过1.5万家互联网企业?015年底实现了盈亏平衡?
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[摘要]联想乐基金目前已投资30多家公司,包括乐逗游戏、Face++、ZAKER等?腾讯科技讯(乐天??日消息,跨境设计师电商平台细刻今日对外披露已完成天使轮融资,融资金额1500万人民币,由联想乐基金投资。细刻创始人兼CEO杨兴建透露,首轮融资将主要用于平台优化、设计师资源拓展及市场推广,并计划于今年上半年启动A轮融资。细刻于2015?月上线,截至2016?月,细刻宣称月均收入?00多万美元;细刻除获得联想乐基金的投资外,还获得联想集团及联想云在人才招聘、供应链、产品设计、营销推广等战略支持。联想乐基金总经理宋春雨表示:“联想乐基金坚信新电商领域一定有机会,不止电商平台,细分电商也有很大机会。”宋春雨说,传统服装的销售主要依赖品牌带动,设计师需要完成全链条的工作,包括设计、生产、品牌推广、销售等;现在设计师只需要专注于设计,其他环节则能交给StyleWe完成。联想云总裁、联想乐基金董事长贺志强表示,乐基金投资细刻后,联想云将为StyleWe提供从供应链、设计与研发、营销渠道到人力、财务、市场、法务等全价值链条的创业支持。联想副总裁姚映佳担任StyleWe首席设计师顾问,将利用联想的用户研究中心进行分析,为StyleWe提供用户交互体系及界面风格的指导;联想云还将在营销渠道等领域提供战略支持。这是联想乐基金近期以来获得的新一轮融资。今??6日,专注3+k12的课外教育移动电商平台严师书院宣布完成首轮融资,融资金额?000万人民币,联想乐基金领投。严师书院创始人兼CEO杨光透露,首轮融资将主要用于严师书院产品系统完善、教育资源的开拓及市场推广。杨光表示,严师书院采用线上交易、线下授课模式,只提供优质课外教育资源,同时提供高品质的售后服务,消费者可以做到“课课评”(可对每节课进行在线点评)、“课课退”(每节课不满意都可以随时退费),改变传统课外教育对消费者不利的局面。杨光认为,传统课外教育有三大痛点:一,大多数学生和家长对曾经接受的教育不满意,认为没有选到符合心中性价比的教育课程。二,课外教育机构获得学生的成本过高,较高的营销成本造成课外教育价格偏高。三,教育类服务的售后服务较差,学生换教师、调课程和退费,难度都比较大,造成学生家长对教育机构普遍存在不满的现象。严师书院宣称其“互联网+教育”的模式,可以大幅降低所有教育机构的营销成本,而个性化版块的教师上门授课,降低房租等实体成本,整体降低教育成本。联想乐基金称,严师书院除获得联想乐基金投资外,还将与联想云达成业务层面的战略合作。据悉,联想乐基金于2010?1月成立,是联想集团全球互联网风险投资基金,是联想云重要的资本运作和投资平台,以投资手段为联想布局互联网生态系统。联想乐基金目前已投?0多家公司,包括乐逗游戏、Face++、ZAKER、无限点乐、商派、谛听科技、中科柏诚、细刻、敲敲科技等。推广:微信搜索关注“好多娱”公众号,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?[摘要]据计算,围棋每回合有250种可能,一盘棋可长?50回合?腾讯科技??日消息,今年1月底,机器学习(ML)领域的研发工作再度取得重大突破。这次突破就是通过谷歌(微博)的谷歌阿尔法围棋(AlphaGo)产品而展现出来。AlphaGo是一款由谷歌旗下位于伦敦的子公司DeepMind研发的产品。DeepMind专门研究人工智能(AI)业务?月底,按照正常的比赛环境,AlphaGo??的战绩击败了欧洲围棋三届冠军樊麾。这一结果并非史无前例的,但却是业界始料未及的。多数人工智能观察人士在此比赛之前一度认为,电脑要想能够在围棋比赛中真正地击败一流的围棋选手,可能还需要至?0年以上的时间。据计算,围棋每回合?50种可能,一盘棋可长?50回合,所以围棋最多有10?70次方种局面。AlphaGo其实并不“强”AlphaGo并不是技术方面的人工智能 或者更精确地讲,也不是强人工智能(AGI),而是一种被理论家认为是能够执行一切人类智能任务的定位更高的人工智能,包括自我认知在内。强人工智能的事例还要追溯到上世?0年代?0年代,当时主要由数学家阿隆佐 邱奇(Alonzo Church)和阿?图灵(Alan Turing)在工作中发现。但此后,一直到三十年之前,强人工智能才实现了理论上的一致性?985年,物理学家大卫 多伊?David Deutsch)发布了所谓的邱奇 图灵猜想论据。当时,这一猜想认为,一切能够被通用图灵机(例如用于一般目标的计算机)计算的基数函数也都能够被人脑计算,反之亦是如此。多伊奇将此归因于“计算的通用性(universality of computation)”法则。多伊奇认为,通用目标的计算机具有(或将有)量子多样性。在计算机科学领域,更强形式的这种猜想一直被关注,并被搜集和整理出来,这就是众所周知的邱?图林 多伊奇理论(Church-Turing-Deutsch)。该理论认为,任何物理过?例如人类识别 都能够被基于通用目标的计算机效仿(我们将称之为“软件”)。换句说话,这不仅仅是一种意识,而且还是一种反射性的自我认知。AlphaGo能从自己犯的错误中获得教训而AlphaGo则两者都不是。据DeepMind的研究人员透露,AlphaGo按照蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法和“深度”中立网络的形式整合了机器学习,这种深度中立网络一直通过监督学习方式进行培训。(AlphaGo的培训机制也包括向人力专家发挥和自主发挥过程学习。)如果放宽一点标准,那么AlphaGo也实现了某种程度上的人工智能。例如,AlphaGo能够从自己的错误中获得教训,同时还能够从其他方面体会失败与成功的经验。此外,AlphaGo还能够通过其自我培训机器学习算法来改变和提升自己。这不会让其成为强人工智能,但却是一种旨在针对特殊任务的专门程序。AlphaGo并未真正地“学习”,主要是因为其未真正地思考。例如,并不存在“自身”,在AlphaGo的世界,这就是一种将自身视作目标的反射性认知,或者是一种理性认识的先决条件。AlphaGo没有一个世界,主要是因为“世界”是一个抽象的概念。也就是说,AlphaGo堪称是一个不朽的成就,同时也是机器学习获得认可的标志,目前来看,机器学习可能又处于复兴过程之中。机器学习,有着一种不可抗拒的特征:从热门初创企业(例如BigML、H20.ai、MetaMind、Predixion和Skytree等)到成熟的知名计算巨头(例如惠普实验室、IBM研究室、微软研究室等其它企业),再到业已建立的商业智能(BI)和数据存储公司等,这些都表明所有人都在机器学习方面拥有一定的影响力。最新的特征就是高度平行化的机器学习。所有重大的大规模并行处理(MPP)数据存储服务商都在支持这种能力 即在多个聚集节点之间的同时运行数据库内机器学习算法。去年底,Pivotal公司(如今已经被戴尔收购)曾将自己的MADlib机器学习框架提供给Apache软件基金会(ASF)。Pivotal声称,该公司已经研发出MADlib,并能够在其Greenplum MPP数据库和HAWQ中平行运行。然而,机器学习并不仅是一种MPP数据存储方法。许多机器学习初创型企业都支持类似的能力。例如,开源机器学习平台H2O.ai就声称,机器学习与通用目标的平等处理技术进行整合,能够从根本上加速创建、测试和培训机器学习模式的程序。H2O.ai能够在单机中运行,也能够在Hadoop环境下运行,或者使用Spark聚集点计算框架的机器学习实验室Mlib。一位业内人士声称,“我们采用了上世?0年代?0年代的多位学者和数学家编写的经典算法,我们又重新使用Java语言编写,同时还按照内存MapReduce原理重新编写。这种做法就是让人们基本上利用更多的机器算法来解决问题。内存便宜、存储也便宜。如今,人们能够真正地运?00节点的群集,处理大量的数据,而且能够非常快速地创建、测试和培训机器学习模式。”业内人士延加(Iyengar)声称,从使用情况来看,这种机器学习平行化方法并不是一种技术性“解决方案”。事实上,许多机构已经是平行机器学习方法的忠实用户。延加还称,“那就是数据科学的艺术所在。你们看到了大量的变化,大量的此类功能到底意味着什么,这不可能知道。追溯到可预测时代,你只看到少量的变量因素,例如年龄、人口、性别等,但是,如果你看看社会化数据或互动数据,每一次都会看到异样的变化。我们拥有深度的中立网络、梯度推进学习方法等,我们拥有所有的这些算法。”最后,延加还说道,“从传统的角度来看,如果你必须按照大数据规模做这些工作,那么这可能会需要非常长久的时间。但如今,可能只需要几分钟即能完成。你可以尝试一下整套模?典型地讲,让一个数据科学家掌握成百上千种模式,的确是非常普通的?并快速对这些模型进行测试(以弄清哪一个模型不成功)。我们有四家客户中的一家就是思科公司,该公司创建了一个模型工厂。他们一天就能够生产6万种模型,并从中挖掘最适合他们需求的那一种模型。他们之所能够这么做,主要是因为他们创建模型非常便宜。他们能够真正地承担打造大量模型所需的成本,因而也就能够去粗存精,从中找到少量的合适模型。”(金全?[摘要]迄今为止,电商巨头亚马逊在中国、美国推出了生鲜商品业务,日前扩展到英国?腾讯科技?生鲜商品成为电子商务领域最新竞争热点,迄今为止,电商巨头亚马逊已经在中国、美国推出了生鲜商品业务,日前亚马逊将这一业务推广到了英国市场,亚马逊将和英国一家连锁超市合作推出服务。据路透社等多家外媒报道,本周一,亚马逊宣布了和英国超市巨头Morrisons的合作,这也是亚马逊第一次在英国推出生鲜冷冻商品,在某些情况下,消费者一小时之内就能够收到商品。另外和美国截然不同的是,亚马逊在英国将和本地的零售商进行合作,而不是对抗。据报到,去年底亚马逊在英国建立了Pantry子网站,面向Prime包邮会员提供次日达服务,囊括了四千多种商品。而通过和上述超市巨头的合作,亚马逊将会增加数百种新商品,其中包括生鲜冷冻品类。在英国少数城市,亚马逊已经推出了Prime Now服务,意味着一小时之内消费者就可以收到商品。Morrisons方面表示,包括生鲜冷冻在内的商品,将会在未来几个月内登陆亚马逊的零售平台。外媒评论指出,这是一个双赢的合作,对于亚马逊而言,可以快速增加网络零售的商品数量,吸引更多的消费者成为包邮忠实会员。对于Morrisons来说,可以通过亚马逊的平台增强自己的商品批发业务,同时避免了终端零售、网络平台管理等负担。据报道,Morrisons建设了自己的零售平台,不过订单处理交给英国一家专业公司来完成,这表明该超市对于网络零售的“野心”并不大,能够和亚马逊建立合作。英国的网络零售市场竞争十分激烈,其中Tesco、Ocado等本土巨头已经建立了成熟的业务,通过增加生鲜冷冻产品,亚马逊在英国市场的竞争力将得以增强。Shore Capital公司的零售行业分析师Clive Black周一表示,亚马逊进入英国日常杂物零售市场,迟早将对整个行业形成一个挑战,尤其亚马逊是一家来自美国的电商巨头。亚马逊这一业务宣布之后,竞争对手Tesco的股价大跌了3%,Morrisons的股价则大涨?%。据报道,早?007年,亚马逊第一次在总部所在地美国华盛顿州西雅图市推出了生鲜商品的零售配送,之后逐步扩展到了美国的多座城市。由于生鲜商品配送要求条件高,亚马逊主要选择封装类生鲜。不过为了和实体超市竞争,亚马逊正在增加生鲜商品的种类和数量。去年九月份,亚马逊还在美国一些地区推出了餐馆外卖服务。而在英国,亚马逊开始进行市场调查,了解消费者对于餐馆外送服务的需求,这表明亚马逊也准备把这一服务拓展到海外市场。(晨曦?[摘要]日媒称,苹果去年12月就曾跟三星和LG接触商谈,了解它们能否大批量生产OLED屏?腾讯科技??日,据科技博客AppleInsider报道,消息人士称,苹果很有可能将OLED屏幕引入2017年的iPhone产品线中,这比此前的报道要早上一年,不过由于初期产能不足,恐怕OLED屏幕是高端型号独享。据《日经新闻》报道,去年十二月,苹果就与屏幕供应商LG和三星进行了接触,商讨未来为iPhone供应OLED屏幕之事。引入OLED屏幕后,iPhone的竞争力将进一步提升,其中包括OLED柔性屏给设计上带来的突破和此类屏幕对续航时间的贡献。此外,由于此前iPhone销量陷入停滞,苹果急切的想用OLED屏幕推动iPhone销量重新上涨。不过,由于大规模生产屏幕不是一朝一夕的事,此前供应商表示它们无法及时满足苹果的需求。不过苹果也没放弃,它们一直积极在与面板制造商讨论调整产能等相关事宜,希望能尽快让iPhone用上OLED屏幕。去?1月就有报道称苹果将转投OLED阵营,不过当时的消息认为2018年的iPhone 8才有可能搭上OLED的顺风车。随后,有传闻称LG正在花巨资扩充自己的OLED产能,这些新闻也印证了苹果抛弃LCD面板的报道。此前夏普表示它们也会开始发力OLED屏幕,但富士康收购案一出,恐怕其前进脚步不免会受到影响。不过,一向爆料神准的分析师郭明池认为想买到OLED屏幕的iPhone还需再等几年,他预计2019年前此类机型出现的可能性非常小。(佳辉?
推广:微信搜索关注“好多娱”公众号,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?[摘要]新款iPhone的目标人群在于寻找最新技术,但又喜欢老旧外观的消费者?腾讯科技?3?日,《今日美国报》援引分析师的话报道称,苹果在本月即将发布的4英寸新款iPhone将占到该公司总营收的12%。如果你正在等待购买一款具有最新功能的小号iPhone,苹果将于本月晚些时候举行的新品发布会或将带来这样的产品。苹果有望在3?1日的旧金山发布会上推?英寸iPhone SE,其具备目前最新款iPhone的功能,例如A9处理器,移动支付功能Apple Pay以及性能提高的摄像头。苹果新闻网?to5mac撰稿人马?古尔?Mark Gurman)表示,苹果同时还将发布新款的iPad以及针对智能手表Apple Watch的表带。新款iPhone SE将取代同?英寸的iPhone 5s。iPhone 5s最早于2013年发布,目前在苹果官网上的售价为450美元。美国投资机构派?Piper Jaffray)分析师吉?蒙斯?Gene Munster)认为,苹??1日的活动很少算得上是发布会,但由于有新款iPad和Apple Watch配件产品坐镇,“差不多可以算得上发布会”。古尔曼表示:“新款iPhone的目标人群在于寻找最新技术,但又喜欢老旧外观的消费者。?014年,苹果首度推出了大号iPhone,也就是4.7英寸的iPhone 6以及5.5英寸的iPhone 6 Plus,紧接着?015年又推出了同样尺寸的iPhone 6s和iPhone 6s Plus。加拿大皇家银行资本市场分析师艾米特 达亚纳尼(Amit Daryanani)表示:“仍有部分苹果用户青?英寸的型号,他们不愿更新大号产品,因此苹果希望满足这一部分消费者。”分析师蒙斯特预计,苹果将推出iPhone SE的头年将售出5000万部。在最近一个季度中,苹果售出的iPhone数量不到7500万部。蒙斯特说:“iPhone SE将占到苹果全部营收的12%。即使按iPhone计算,这一比重不大,但仍是具有重要意义的一块业务。”在本月的发布会上,苹果预计还将推出小号9.7英寸的iPad Pro,其配置将与去年9月份亮相?2英寸iPad Pro相似,拥有更快的处理器,支持触控笔Apple Pencil,以满足用户在iPad上画画的需求。投资者期盼苹果发布一些能够让消费者超级兴奋的新产品,该公司最近推出的iPhone 6s是首款在销量上未能超过前作的iPhone产品。达亚纳尼表示,当然投资者也清楚这只是一场春季发布会,不可能有更大的惊喜,也改变不了整个公司的营收模式。所以,我们还是静心等待将在9月份举行的苹果发布会以及届时有望登场的iPhone 7。(李路?
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[摘要]在Netflix出现之前,有线电视经常会向电视观众提供重播、廉价的电视节目?腾讯科技?3?日消息,彭博社周三撰文指出,为应对电视网络收视率下滑的问题,美国各大媒体公司选择了同样的策略:烧钱,烧钱,烧钱。探索传播(Discovery Communications)、维亚康姆和Starz最近几周都已表示,他们必须为电视节目投入更多的资金。虽然这种做法将令能够收看到空前数量新电视节目的观众受益,但是却令这些公司的投资人再度感到心神不宁。由于担心收视率和广告营收将出现下滑,有线电视网络公司的股价早已出现了暴跌。Cowen & Co.分析师道?克鲁兹(Doug Creutz)表示,“所有上述公司一直不断的在增加投入到电视节目中的费用。电视观众正在逐渐减少,有线电视网络必须通过增加新节目来保证收视率。”有线电视网络的高管们在最近的财报电话会议中纷纷表示,他们必须增加支出,通过不断推出新电视节目来迎合观众的口味。作为有线电视网络的主要互联网竞争对手,流媒体视频服务提供商Netflix计划在今年投入近50亿美元用于购买新电影和电视剧集,这一投入远远超过任何一家有线电视网络。除Netflix之外,亚马逊和Hulu也正在加大对内容的投资力度。时代华纳旗下的特纳广播公司首席执行官约?马丁(John Martin)在今年2月举行的财报电话会议中曾表示,“我们已制定出一份多年计划,来扩展我们的原创节目。根据这一计划,我们的节目预算每年将保持双位数百分比的增长。”在Netflix出现之前,有线电视网络经常会向电视观众提供重播、廉价的电视节目,而且也不担心收视率会出现下滑。但是在Netflix推出了一系列高质量原创剧集之后,有线电视网络原来的做法就已无法再满足观众的胃口。维亚康姆旗下的Nickelodeon依然在播放《浪漫满屋》的旧剧集,而Netflix已向用户提供了该电视剧的最新剧集。加大投入根据市场调研公司MoffettNathanson的预计,除了体育节目之外,探索有限电视网络的节目支出?013年到2016年将增加55%;维亚康姆的支出将增?5%以上。与此同时,Starz的收费频道去年为原创节目投入了近2.5亿美元资金,该频道的目标是把原创剧集的年制作数量,从去年?5部增加到80?0部。Starz首席执行官克里斯 阿尔布雷克特(Chris Albrecht)在2?5日的财报电话会议中表示,“我们的战略并不是以节目的数量为中心,而是要以内容的宽度和吸引力为中心。”Sanford C. Bernstein & Co.的分析师托德 尊杰(Todd Juenger)在周三发布的投资者报告中指出,包括哥伦比亚广播公司、探索传播、沃尔特迪士尼?1世纪福克斯和维亚康姆在去年均加大了对节目内容的投入,从而影响到了这些媒体公司的利润。尊杰支出,“如果你是一家有线电视网络的高管,你绝对不会说‘公司的营收正受到压力,我们应当考虑砍掉一些节目内容。’”热播剧集竞争的激烈也导致了各大媒体公司制作的原创剧集很难成为热播剧集。未来五年内,Netflix将为原创剧集投入至少110亿美元。Hulu也开始效仿竞争对手Netflix和亚马逊,计划在今年的圣丹斯电影节(Sundance Film Festival)上购买电影版权。虽然Hulu也有自己的原创内容,但与竞争对手Netflix相比,无论是数量还是质量,均无法与Netflix匹敌。不过投资人当前更担心的是支出的不断增长,要比收视率下滑和广告收入的徘徊不前,对媒体公司利润构成的影响更大一些。自去年8月初至今,标准普?00媒体指数已累计下跌了13%。当时,迪士尼曾对外宣布ESPN的用户数量出现了下滑,引发媒体股的集体暴跌。分析师克鲁兹表示,“这也是媒体板块最近几个月持续低迷的原因,因为许多公司的利润在未来几年都将会受压。”市场调研公司尼尔森提供的数据显示,支出的增加并未真正意义的提升电视收视率。在目前的电视季,年龄在18岁至49岁的观众数量减少?%,广播听众数量则减少?.4%。(明轩?[摘要]据计算,围棋每回合有250种可能,一盘棋可长?50回合?腾讯科技??日消息,今年1月底,机器学习(ML)领域的研发工作再度取得重大突破。这次突破就是通过谷歌(微博)的谷歌阿尔法围棋(AlphaGo)产品而展现出来。AlphaGo是一款由谷歌旗下位于伦敦的子公司DeepMind研发的产品。DeepMind专门研究人工智能(AI)业务?月底,按照正常的比赛环境,AlphaGo??的战绩击败了欧洲围棋三届冠军樊麾。这一结果并非史无前例的,但却是业界始料未及的。多数人工智能观察人士在此比赛之前一度认为,电脑要想能够在围棋比赛中真正地击败一流的围棋选手,可能还需要至?0年以上的时间。据计算,围棋每回合?50种可能,一盘棋可长?50回合,所以围棋最多有10?70次方种局面。AlphaGo其实并不“强”AlphaGo并不是技术方面的人工智能 或者更精确地讲,也不是强人工智能(AGI),而是一种被理论家认为是能够执行一切人类智能任务的定位更高的人工智能,包括自我认知在内。强人工智能的事例还要追溯到上世?0年代?0年代,当时主要由数学家阿隆佐 邱奇(Alonzo Church)和阿?图灵(Alan Turing)在工作中发现。但此后,一直到三十年之前,强人工智能才实现了理论上的一致性?985年,物理学家大卫 多伊?David Deutsch)发布了所谓的邱奇 图灵猜想论据。当时,这一猜想认为,一切能够被通用图灵机(例如用于一般目标的计算机)计算的基数函数也都能够被人脑计算,反之亦是如此。多伊奇将此归因于“计算的通用性(universality of computation)”法则。多伊奇认为,通用目标的计算机具有(或将有)量子多样性。在计算机科学领域,更强形式的这种猜想一直被关注,并被搜集和整理出来,这就是众所周知的邱?图林 多伊奇理论(Church-Turing-Deutsch)。该理论认为,任何物理过?例如人类识别 都能够被基于通用目标的计算机效仿(我们将称之为“软件”)。换句说话,这不仅仅是一种意识,而且还是一种反射性的自我认知。AlphaGo能从自己犯的错误中获得教训而AlphaGo则两者都不是。据DeepMind的研究人员透露,AlphaGo按照蒙特卡罗树搜索(MCTS)算法和“深度”中立网络的形式整合了机器学习,这种深度中立网络一直通过监督学习方式进行培训。(AlphaGo的培训机制也包括向人力专家发挥和自主发挥过程学习。)如果放宽一点标准,那么AlphaGo也实现了某种程度上的人工智能。例如,AlphaGo能够从自己的错误中获得教训,同时还能够从其他方面体会失败与成功的经验。此外,AlphaGo还能够通过其自我培训机器学习算法来改变和提升自己。这不会让其成为强人工智能,但却是一种旨在针对特殊任务的专门程序。AlphaGo并未真正地“学习”,主要是因为其未真正地思考。例如,并不存在“自身”,在AlphaGo的世界,这就是一种将自身视作目标的反射性认知,或者是一种理性认识的先决条件。AlphaGo没有一个世界,主要是因为“世界”是一个抽象的概念。也就是说,AlphaGo堪称是一个不朽的成就,同时也是机器学习获得认可的标志,目前来看,机器学习可能又处于复兴过程之中。机器学习,有着一种不可抗拒的特征:从热门初创企业(例如BigML、H20.ai、MetaMind、Predixion和Skytree等)到成熟的知名计算巨头(例如惠普实验室、IBM研究室、微软研究室等其它企业),再到业已建立的商业智能(BI)和数据存储公司等,这些都表明所有人都在机器学习方面拥有一定的影响力。最新的特征就是高度平行化的机器学习。所有重大的大规模并行处理(MPP)数据存储服务商都在支持这种能力 即在多个聚集节点之间的同时运行数据库内机器学习算法。去年底,Pivotal公司(如今已经被戴尔收购)曾将自己的MADlib机器学习框架提供给Apache软件基金会(ASF)。Pivotal声称,该公司已经研发出MADlib,并能够在其Greenplum MPP数据库和HAWQ中平行运行。然而,机器学习并不仅是一种MPP数据存储方法。许多机器学习初创型企业都支持类似的能力。例如,开源机器学习平台H2O.ai就声称,机器学习与通用目标的平等处理技术进行整合,能够从根本上加速创建、测试和培训机器学习模式的程序。H2O.ai能够在单机中运行,也能够在Hadoop环境下运行,或者使用Spark聚集点计算框架的机器学习实验室Mlib。一位业内人士声称,“我们采用了上世?0年代?0年代的多位学者和数学家编写的经典算法,我们又重新使用Java语言编写,同时还按照内存MapReduce原理重新编写。这种做法就是让人们基本上利用更多的机器算法来解决问题。内存便宜、存储也便宜。如今,人们能够真正地运?00节点的群集,处理大量的数据,而且能够非常快速地创建、测试和培训机器学习模式。”业内人士延加(Iyengar)声称,从使用情况来看,这种机器学习平行化方法并不是一种技术性“解决方案”。事实上,许多机构已经是平行机器学习方法的忠实用户。延加还称,“那就是数据科学的艺术所在。你们看到了大量的变化,大量的此类功能到底意味着什么,这不可能知道。追溯到可预测时代,你只看到少量的变量因素,例如年龄、人口、性别等,但是,如果你看看社会化数据或互动数据,每一次都会看到异样的变化。我们拥有深度的中立网络、梯度推进学习方法等,我们拥有所有的这些算法。”最后,延加还说道,“从传统的角度来看,如果你必须按照大数据规模做这些工作,那么这可能会需要非常长久的时间。但如今,可能只需要几分钟即能完成。你可以尝试一下整套模?典型地讲,让一个数据科学家掌握成百上千种模式,的确是非常普通的?并快速对这些模型进行测试(以弄清哪一个模型不成功)。我们有四家客户中的一家就是思科公司,该公司创建了一个模型工厂。他们一天就能够生产6万种模型,并从中挖掘最适合他们需求的那一种模型。他们之所能够这么做,主要是因为他们创建模型非常便宜。他们能够真正地承担打造大量模型所需的成本,因而也就能够去粗存精,从中找到少量的合适模型。”(金全?[摘要]年轻人倾向于信任未经验证的技术,而老年人通常想要做更多了解?腾讯科技?3?日,全自动无人驾驶汽车可能还需要数年才能投入使用,但其已将目标瞄准老年用户。彭博社刊文指出,无人驾驶汽车将满足老年人迫切需要的安全和便利需求,因此老年人将成为引领无人驾驶技术的先锋。文章摘要如下:美国得克萨斯州奥斯汀市居民弗罗伦?斯万森(Florence Swanson)几乎试驾过所有美国品牌汽车,从福特Model T到特斯拉Model S等。现在,已经94岁高龄的斯万森将汽车业的未来寄托在谷?微博)无人驾驶汽车身上。斯万森绘制的《吉他手》曾赢得谷歌竞赛,她也因此成为试驾谷歌无人驾驶汽车年龄最大的人。谈及半小时的试驾体验,斯万森说:“直到登上这辆车,你才觉得自己没白活。你无法相信,汽车竟然会讲话,我感觉它非常安全。”谷歌正赌其他人也有与斯万森类似的感觉。美?5岁以上公民超?300万人,而且还在以每?万人的速度增加,老龄美国人正成为无人驾驶汽车的天然目标。对于老年人来说,移动正成为其最重要需求之一,无论是看医生、到杂货店购物以及看望亲朋好友等。此外,79%的美国老年人生活在郊区或乡村地区。麻省理工学院AgeLab实验室主任约瑟夫 库格林(Joseph Coughlin)说:“这是史上首次,老年人将成为新技术和生活方式的领导者。年轻人可能首先获得智能手机,但50岁以上老年人可能首先体验智能汽车。”谷歌无人驾驶汽车项目首席执行官约翰 克拉夫茨克(John Krafcik?月份在底特律发表演讲时,特别提及斯万森的经历。他自己的母亲也已经96岁,10年前,她与斯万森都放弃了驾照,这意味着他们同时放弃了自由移动的能力。克拉夫茨克表示:“全自动无人驾驶汽车将对斯万森和我母亲这样的人产生潜在巨大影响。对于全球没有驾照的数亿人来说,移动应该变得更加开放。”密歇根州公司Dearborn未来学家雪莉 康纳利(Sheryl Connelly)说,福特汽车公司也将自动化视为应对人口老龄化的战略。为了帮助设计专为老年人使用的汽车,该公司工程师和设计师们已经开发出“三岁套装”,它由修复视力的眼镜、减少手指控制和力度的手套组成。在日本,丰田汽车公司也在努力将无人驾驶汽车推向市场,部分原因是在交通事故中,老年司机伤亡比例更高。丰田为此招募到国防高等研究计划署(DARPA)前项目经理、DARPA机器人挑战赛负责人吉?普拉特(Gill Pratt),他负责领导丰田研究院。该公司还斥?0亿美元研发人工智能和机器人技术,以消除司机失误和减少交通死亡人数?015年就职时,普拉特表示:“我们经常谈及自动化,好像目标只是创造自动化的机器。”但实际上,普拉特的研究重点是人,要让人具有决定自己将前往哪里、何时移动的能力,不再受年龄和疾病限制。对于婴儿潮一代来说,交出汽车钥匙就意味着失去了自由,但他们依然想保持移动。高速公路安全保险研究所公布研究显示,与过去相比,老年美国人持有驾照的时间更长,驾驶里程也更多。但是随着年龄增长,通常会带来健康问题,包括视力和记忆力下降,患上关节炎和其他影响驾驶能力的慢性疾病等。美国交通运输部分析数据显示?5岁以上老年人发生致命车祸的几率最高。这主要是因为老年人身体更脆弱,在车祸中受伤后经常出现并发症等。麻省理工学院AgeLab实验室主任库格林表示:“无人驾驶汽车将为老年人提供所需的安全和便利因素,老年人将更愿意使用新技术。”然而,全自动无人驾驶汽车可能还需数年才能投入使用。汽车制造商和科技公司都在使用人工智能帮助教授它们,不仅要避免碰撞、能读懂交通信号,还要根据不同类型乘客的需求做出反应。举例来说,老年人可能有几个医疗预约,他可以告诉汽车载他们去看特定医生。谷歌工程师们正在评估乘客与汽车互动的方式,包括通过语音指令等。当前汽车只能对预定车道给出口头警告,包括车道变更等。谷歌正在测?座白色无人驾驶汽车。斯万森驾驶的改装版雷克萨斯越野车,也使用了同样的技术。她?0岁的女儿坐在后座上,司机和另外一名谷歌员工坐在前面。当被问及汽车制造商和科技公司是否正利用老年乘客作为白老鼠测试无人驾驶汽车时,库格林称他并不认为如此,因为这是个“过渡问题”。年轻人倾向于信任未经验证的技术,而老年人通常想要做更多了解。对于正开发无人驾驶汽车的汽车制造商来说,这就形成了营销挑战。事实上,麻省理工学院AgeLab实验室和保险与投资公司Hartford?015?1月份发布研究显示,许多婴儿潮一代不想购买无人驾驶汽车?02名调查者中?0%的人称不想试驾,只有31%的人想要购买无人驾驶汽车,即使它们的价格与普通汽车差不多。老年病医学专家、Hartford公司高管朱迪 奥塞夫斯?Jodi Olshevski)说:“老年人对使用缺少控制的系统不太热心。?6岁的朱妮 拉本(June Raben)还没准备好将控制权交给电脑,即使她拥有iPhone、iPad,并使用WhatsApp与女儿交流?年前发生车祸后,她放弃了驾驶。现在,她主要使用打车应用Uber的服务,但后者也在研发无人驾驶汽车。拉本说:“我总是认为自己是个有远见的冒险者,但我还没准备好接受无人驾驶技术,那只会让我呆呆地坐在车上。可是,随着无人驾驶汽车的进化,我敢保证,在我去世后,我?5个孙子和10个童孙都将驾驶无人驾驶汽车,并使用其他机器人驱动的工具。”(风帆?[摘要]报道称,IBM打算售出1.82亿股在香港联交所上市的联想股票?腾讯科技?据国际金融评论周三报道,计算巨头IBM计划减持最多价?.5亿美元的联想集团股票。报道称,IBM打算售出1.82亿股在香港联交所上市的联想股票,参考价在每?.26港元(约?.8052美元)到每股6.42港元之间。与联想股票周三收盘价相比,IBM给出的参考价对应的最大折扣为6.4%。联想和IBM均未就此次股票减持事宜发表评论。据相关文件显示,IBM为这项交易聘请的账簿管理人是高盛。(林靖东)[摘要]未来极有可能出现像新美大那样的百亿美元市值规模的公司?腾讯科技 相欣 3?日报道最近一两年,VC界的风向正在发生转变。越来越多成熟的VC投资人和企业高管正在脱离原来的机构成立新基金。王啸就是其中一?2011年,在看到移动互联网的机会后,王啸离开百度成立了九合创投。此前,王啸已经在百度工作了11年之久,同时也是“百度七剑客“创始团队成员,?000年加入百度后就参与到第一代搜索引擎研发、带队百度企业搜索事业部、组建无线事业部等。近日,王啸在接受腾讯科技专访时表示,百度的工作经历和背景让他更懂得如何将事情从?”做到?”,而投资也恰恰如此。他表示,新基金越来越多,但说实话不太好生存,毕竟投到好项目是很难的一件事,且投到好项目后还要经历漫长的周期。“对于基金创始人来讲,耐心、对投资行业的喜爱程度、投资之后的管理能力,这些要求都在提高。”同时他也表示,未来个人天使会逐渐机构化。他认为,中国的早期天使机构会越来越多,原因在于被投公司需要的不仅是资金,还包括业务辅导、VC对接、资源对接,这些是需要一个体系来做支撑的。投资逻辑:变化、团队、数据王啸毕业于北邮,纯技术出身,做过几年产品经理,因此更加擅长从技术和产品的角度看业务。目前,九合创投在中国已投资一百多家早期初创公司,包括36氪?1金融、下厨房、极客学院、黄油相机等。王啸认为,一旦某个项目从市场变化、团队、数据这三个维度得以验证,他就能基本判断这是个不错的项目。具体来说,第一,看是不是市场和趋势是在变化。所有的创业项目第一点是找到核心变化点。“死水一潭是很难有创业的机会,我们得看变化的点,是不是确实存在。”第二,看团队是不是真的是想创业。每个创业者目的不同,有些人为了融资、拿钱创业,有些人是为了真的想创业。要看创业者在他的方向上积累时间是不是够长,以及对这件事的兴趣度,机会主义很难做持久。第三,看在这个市场上是不是存在数据支撑,也就是创业者的业务增长情况是否稳定。此外,对于在国外有对标公司的国内创业项目,王啸也会比较看好。“如果在国外验证了这个大的逻辑是成立的,也就意味着国内如果有一个对标对象,业务方向和逻辑会是比较明确的。”他还指出,随着市场不断演进,中国市场的成熟度(尤其是移动互联网)甚至从某种层面上来看已经优于美国,这对投资人也提出了更高的要求,要在没有对标的情况下通过研究看到它的价值。To B市场或是下一个风口资料显示,九合创投投资的一些企业面向B端,比如51社保、云库、美餐、青云等。王啸告诉腾讯科技,在中国to B的项目不是很多,未来会慢慢多起来,例如在美国to B的项目已经占到三分之二的比例。这种现象在O2O行业已经有所体现。因为难抵大平台的烧钱模式,很多中小型创业公司从C端转向B端,例如美餐网、生活半径等。且B端市场尚未出现一家独大的领军企业,让这些中小创业公司看到了希望。王啸分析,国内的投资机构很多喜欢跟风,例如一旦出现O2O热就会蜂拥而至。而一些to B的项目业务形态还不错,但因为市场不成熟,导致很多人不愿意投。可以说,企业消费市场的想象空间正在蓄势待发,未来极有可能出现像新美大那样的百亿美元市值规模的公司。因为在创业大潮下,这样的平台也是所有面向企业用户的产品和服务的重要入口,这或许是移动互联网的下一个万亿级别的红利市场。创投回归常?014年下半年?015年上半年,创投市场经历了泡沫期,那时候资金多,创业公司估值也高的惊人?015年年中的股市剧烈调整使得一级市场濒临冬天,也刺穿了这一泡沫。随后在下半年创投市场开始回归正常,市场经过疯狂上涨后,投资机构和创业者也趋于理性。在王啸看来,对于创业者来说反而是件好事。第一,创业者的融资心理预期没那么高。第二,能够更务实地去做一些有盈利、有收入的创业方向,而不是一种上来靠烧钱去做规模。第三,有投机心理的创业者会变少,真正有价值的人创业会容易凸显出来。另外,对投资来讲,市场冷一点是好事。王啸最后表示,“无论是投资估值还是成本,第一性价比会提高,第二准确率会提高,好项目最终还是能够胜出的。?
推广:微信搜索关注“好多娱”公众号,聚焦新文娱领域,聊八卦、看趋势。你的娱乐圈,我的科技圈?[摘要]科技公司员工满意度调查显示,Facebook的员工满意度最高,谷歌排第三,苹果第八,特斯拉?1名?腾讯科技?3?日消息,据外电报道,新的数据显示,社交网络Facebook的绝大多数员工对自己的工作感到非常满意。求职网站Payscale调查?8家主流科技公司的员工满意度,结果发?6%的Facebook员工均表示对自己的工作感到非常满意。在周三发布的排行榜中,Facebook的员工满意度百分比最高,达到?6%。其中谷?微博)排在第三位,苹果排在第八名,特斯拉排在第11名,亚马逊排在第13名。而且,Facebook的员工压力百分比也是最低的,仅?4%。Payscale网站称,这些数据来自于对3.35万名科技行业从业者的问卷调查,它们的误差可能?0%左右。招聘网站Glassdoor刚刚发布了它的最佳工作单位排行榜,其中Facebook排在第五名。而在《财富》(Fortune)杂志发布的最佳工作单位排行榜中,Facebook却名落孙山。优厚的薪资待遇当然能让员工满意了。但是,Facebook员工的满意度远不止体现在这个方面。据Payscale网站的统计数据,在Facebook工作的头五年,员工的平均工资?1.6万美元;工作年限超过10年的员工,他们的平均工资会涨?4.9万美元。相对而言,在谷歌工作超过10年的员工,他们的工资会达?5.16万美元;在职业社交网站LinkedIn工作超过10年的员工,他们的工资会达?5.96万美元。当然,Facebook的这些数字不包括员工们持有的股票。最近Facebook的股票表现不错,员工们的股票收入自然也会水涨船高。与谷歌具有传奇色彩的福利待遇相比,Facebook的福利待遇也毫不逊色。Facebook的员工可以享受免费的午餐和零食。该公司还提供啤酒、游戏室和园区内理发店。Facebook还提供了可以帮助员工大大减压的福利待遇:四个月的带薪亲子假。而且,该公司还给每个员工免费办理健康保险。“在Facebook,你不必担心任何事情。”Glassdoor网站?月显示的一条评论信息说,“任何可能提供给员工的福利,该公司都替员工办到了。”而且,在一家极其成功的公司工作,自然也能让你省掉不少烦心事,例如你不用担心裁员或知识老化。在Facebook,绝大多数幸福满满的员工是男性员?年轻的男性员工。Facebook员工的平均年龄是29岁。该公司只有32%的员工是女性。说到底,科技是年轻男性的游戏。在Payscale网站的排行榜上,只有7家科技公司的员工平均年龄是30岁或更低?0家科技公司的女性员工比例不?0%。Facebook已公开承诺要招聘更多女性员工和少数族裔员工。(乐学?[摘要]全球移动互联网大会北京站将在4月末举行,腾讯创业现为项目报名通道?腾讯科技?G-Startup创新创业大赛是移动互联网行业内最有极客精神的创新平台。自2011年至今,已走?个春秋,参赛项目近千个。每年大赛都将邀请业内专家评选出10家杰出团队进入G-Startup决赛现场角逐年度大奖,曾评选出包括滴滴打车、豌豆荚、SmarTots、Lexxica、Beiz 、Disherence、Placed、Traintracks、Visualead、Open Garden、Foodloop等十多家优秀的创业团队,并帮助创新团队获得了千万美元融资。G-Startup创新创业大赛时间?016??8日地点:北京国家会议中心多功能厅A (一层)本届G-Startup创新创业大赛将作为GMIC 北京 2016中的一个重要板块,聚集全球最酷的创业公司先锋、创新思想领袖,最具创新精神的产品以及最具眼光的投资人。G-Startup创新创业大赛的主角,永远都是极具创新力的创业团队们,生生不息地改变着世界。首批评委沈劲:Qualcomm全球副总裁 & 风险投资部中国区总经理沈劲先生领导了高通向机锋网、汉翔(触宝)、网秦、中科创达、小米科技、易到用车、百纳(海豚浏览器)、爱乐奇、亿动传媒、神州鹰、云知声、触控科技等二十多家公司的风险投资,并负责高通在中国的品牌建设。童士豪:纪源资本管理合伙人想必很多圈内人对童士豪已经耳熟能详,即使你不认识他也肯定知道他投资过的项目:小米、凡客、开心网、蚂蜂窝、返利网、一嗨租车……不仅如此,他还曾在小米初期帮助其吸纳前谷歌(微博)Android产品管理副总裁Hugo Barra加入公司。如此丰功伟绩,可见实力非凡。马睿:500 Startups 合伙人马睿是硅谷知名的科技领域孵化器和种子基金500 Startups的风险投资家,她负责500 Startups在大中华区的所有投资活动?此前,她有十年在私募股权投资和并购领域的经验,曾在硅谷和中国两地的雷恩集团、摩根士丹利和美林投行并购部门工作。铃木亮一:Recruit VP铃木先生是日本最大的信息匹配平台Recruit Holdings集团的中国负责人。同时也是集团旗下海外投资公司Recruit Strategic Partners的VP。目前,铃木先生主要关注招聘以及互联网生活服务领域的早期项目。带领团队在北京,上海不仅设立了共创空间,同时也在设立了人民币投资基金,期待不断地加大在中国的投资力度。邓?:诺基亚成长基金(「NGP」)合伙人及董事总经理邓?,现任诺基亚成长基金(「NGP」)合伙人及董事总经理,投资移动互联网和智能硬件等领域,成功的项目包括UCWeb与赶集网,都达到数十亿美元的估值。并担任两家上市公司金山软件股份有限公司和YY Inc.的独立董事。邓先生在全球市场及中国市场内拥有?0年的IT从业经验,涉及领域包括销售、营销、业务发展、研发与生产。邓?曾负责管理的业务规模达到年销售额700亿元。更多惊喜之一:创业空间免费使用!1.G-Startup 北京TOP10可以享受DayDayUp免费三个月单人工位使用权?.G-Startup 北京TOP20可以享受无界空间国贸、望京南、望京国际、三元桥、朝阳大悦城?000元工位代金券,可自由选择5个空间其中之一体验。更多惊喜之二:E度空间与投资人深度交流机会!主办方将在B1的E度空间为孵化器、VC、创业服务机构与创业者们设置丰富的深度交流、体验空间,欢迎大家预约申请!参赛条?.融资金额:截?016??日,融资不超?50万美金的种子期创业团队?.产品要求:初步产品建立,在本地市场有一定吸引力,在用户数量、活跃度、用户平均收入等有一定要求?.参赛行业:手机、物联网、可穿戴式设备、虚拟现实、无人机、机器人、教育、健康、云技术、社交及商务等一切与移动互联网相关行业?.成立年限:截?016??8日,成立不超?年?.地域限制:不限。成为G-Startup合作伙伴优势1.独享GMIC北京2016展位合作优惠,展示贵方为创新创业者提供的最新产品及服务?2.成为G-Startup创新创业大赛的导师、评委,以专业点评与创业团队亲密互动?.成为G-Startup创新创业大赛支持方,与主办方联合招募创业创新团队,为优秀创新者争取投资机会?.成为G-Startup创新创业大赛媒体合作伙伴,与主办方联合报道大赛的最新进展,发表您对下一个独角兽的独到看法。联系我们王萌:monica.wang@gwc.net林佑贤:kent.lin@gwc.net




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