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红包雨下完了，下次早点来噢~患有阅读障碍症，却获得八次记忆世界冠军，他是怎么做到的？
患有阅读障碍症，却获得八次记忆世界冠军，他是怎么做到的？
【一】十八天画出维多利亚港VS三天画出纽约天际线不知道大家有没有看过江苏卫视的《最强大脑》这个电视节目，第二季第一集的主题是肉眼记忆一个地方，再用笔把这个地方画下来。来挑战的是中一个叫辛哲的小伙子，他用了1天时间记忆香港维多利亚港，然后用18天的时间画出将近十米长的画卷；而对方选手则是英国斯蒂芬威尔夏，他用20分钟的时间记住纽约天际线，再用3天的时间画出十米长的画卷。上部分为纽约天际线下部分为维多利亚港不讨论最后的结果，但是这两人的超凡记忆力着实震惊了许多人。换作很多人，这都是难以想象的。可是，我们不禁要发问，为什么有些人的记忆这么强大，有些人却怎么也记不住东西呢？无论你是那个过目不忘的人还是那个怎么也记不住东西的人，都来看看精读君今天推荐的这本书——来自英国的世界记忆大师多米尼克·奥布莱恩所著的《多米尼克的记忆魔法书》。【二】一位世界记忆大师的养成在了解这本书之前，我们先来了解下这本书的作者多米尼克。1991年，他参加了由“世界大脑先生”托尼·布赞发起的第一届世界记忆锦标赛，凭其独创的“多米尼克记忆系统”，38秒记住一副扑克牌的顺序，30分钟记住2385个随机产生的数字，1个小时记住110种元素的原子序数、符号、类别和精确到4位小数的原子量。这些举动一时技惊四座，横扫所有对手，获得第一届世界记忆锦标赛的总冠军，从而被托尼·布赞誉为“人类迄今为止发展开发得最为深入的大脑！”此后十余年间，他先后获得8次世界记忆冠军，几乎打破所有记忆领域的世界纪录，成为举世公认的“世界首席记忆大师”。然而，令人感到吃惊的是，在多米尼克的孩提时代，他患有阅读障碍症。医生也认为他不可能集中注意力，也不可能会记住老师教的任何东西。多米尼克对此也曾说到：当我是学生时，我从来都没考过好成绩，对我来说，学校从来都不是个快乐的地方。于是，十六岁那年，他结束了自己的学生时代。1987年，30岁的多米尼克偶然在电视上看到一个记忆表演的节目，3分钟之内记住52张扑克牌的神奇记忆力让他羡慕不已。多米尼克立即坐下来，拿出一副扑克牌开始了自己摸索的记忆训练。他充分地运用了自己右脑想像力的优势，把一张张扑克牌经过想像力的加工之后转变成一个个生动鲜明的图像。逐次翻开这一副洗匀的扑克牌，也就意味着逐渐打开了一个生动、有趣、夸张的故事。当他在想像之中像看电影一样地看完这个故事之后，扑克牌的排列顺序也就深深地印在脑海之中了。从此以后，他的记忆训练一发不可收拾，最终让他成为了一位世界级的记忆大师。【三】你会积极参与脑力活动吗？上文我们了解了多米尼克的记忆之路，现在就来了解这本书的内容。这本书为多米尼克的2016年新作，内含26种记忆技巧，24套记忆练习题。全书分为七部分讲述：记忆力简史：从古代到今天记忆迷宫：记忆是如何工作的记忆和智商如何提升你的记忆力你的记忆地图你会用到的记忆技巧提升记忆力好处多这七个部分从记忆的历史出发，到提升记忆的好处为止一步步让我们了解记忆，学习记忆，运用记忆。多米尼克用亲身经历告诉我们，记忆力好坏跟脑子无关，只要加以训练，人人都可以成为记忆大师。提升记忆力好处多多，因此健脑应该像健身一样普及。拥有聪明的头脑，可以让学习更轻松、工作更顺利、生活更美好。在书的第一页只写了这十八个字：谨以此书献给所有积极参与脑力运动的人。所以，如果你也希望积极参与脑力运动的话，不妨来看看精读君接下来对这本书的内容的介绍吧。【四】如何把记忆技巧运用进生活？上文说到，本书共有七个章节组成，今天精读君就来详细描述你会用到的记忆技巧这一章节。这一章节作者将讨论如何把各种记忆技巧运用于日常生活，包括如何记住人名和长相、如何解决话到嘴边却忘记的问题等。现在精读君详细介绍这两个记忆技巧，读友们可以边看边想象。①如何记住人名和长相书中谈到，大多数人都很容易记住一个人的长相，但却很难记住其姓名。但是如果提升了记忆力，哪怕这个人只是你几年前见过一面的人，也可以轻松牢固地记住对方的名字。而方法就是把对方的长相、姓名和你们见面的地点联系起来。当你第一次见到对方时，首先要好好研究下对方的长相。假设自己是个漫画家，要给对方画幅卡通画，你会夸大他脸上的哪个部分？这么一想，你就很容易就对对方的某一特征产生深刻的印象，自然就不容易忘记了。②如何解决“话到嘴边”的问题相信很多人有过这样类似的经历，明明话到嘴边了，可就是想不起来。我们很确定自己知道某个名字、地点、数字等，可就是一时想不起来那是什么。过了几分钟、几小时突然又想起来了，可是那时候答案通常没有多大意义了。那么该如何避免这种现象呢？多米尼克认为，记忆就像是一个特别害羞的小动物，你越呼唤它，它越躲。所以要将它引出来的最好办法是忽视它：遇到“话到嘴边”的情况时，你可以先暂停一下，处理其他事情。此外，我们还可以尝试记忆模板——就是运用模糊的记忆去搜寻你要的答案。比如你要记起某个名字，那你肯定是出于某种原因才会想起找这个名字的。知道原因后，再给自己设定一个搜素范围，然后可以在范围内尝试，直到找到正确答案。你可以问自己：我为什么会想要找这个名字？它是电影明星的名字吗？这个明星是男的还是女的？他的名字会让你想到什么？……就这样，通过用信息模板不断缩小搜索范围，很快就能找到答案。看完了这两个，你是否尝试了一下？精读君尝试着跟着步骤去想象，发现确实挺有效的，画面在脑海里很清晰。作者在后记中说到，虽然越来越多的智能软件可以用来存储信息，但是人脑依然是世界上最精密、最强大的智能工具。人脑的潜能，远远超出你的想象，所以我们可以加以训练，挖掘大脑的潜能，不让大脑生锈，保持年轻。你们的大脑是否依旧活跃？各位读友们有自己特殊的记忆方法吗？欢迎分享。
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简介: 选好书，读好书，用好书，促成长
作者最新文章人工智能击败欧洲围棋冠军， AlphaGo 究竟是怎么做到的？
人工智能击败欧洲围棋冠军， AlphaGo 究竟是怎么做到的？
[导读]Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或得了极大的突破。随着AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李世乭。
　　近日，《自然》杂志发表了一篇GoogleDeepMind团队&&程序AlphaGo的创造者撰写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序中录入了大量职业棋手的棋谱&&加起来多达3000万步&&他们用增强学习的方法训练AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的成绩，研究员随后让系统进行自我博弈，计算出比基础棋谱更多新的打点。也就是说，战胜人类就要靠这些新的东西。
　　&这其中最重要的是，AlphaGo不仅记录着大量的棋谱，还有一系列规则来指导&思考&，&DeepMindCEODemisHassabis说道，&事实上，该程序能够通过机器学习的方式掌握比赛技巧。&
　　DeepMind的技术核心结合了&强化学习&及其他人工智能手段，这种技术能够用于解决现实机器人执行物理任务和对环境作出回应的技术问题。就是说，要让机器人变得更&自然&。
　　▌ &&视觉判断
　　2014年初，Coulom的围棋程序&疯石（Crazystone）&在一次比赛中战胜九段棋手依田纪基。但是当时是在人类棋手让出4子的情况下赢得比赛，而这次AlphaGo并没有被让子，可以说比赛很公平。
　　人工智能战胜人类围棋到底有多难？即使是最强大的计算机系统也无法在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机&深蓝&则利用了蒙特卡洛搜索树的方式做到了这一点。&深蓝&能够预测出对手下一步会怎么走，而且计算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法，但是围棋呢&&在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大致是1047。
　　使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉&&做棋除了需要计算，还有棋感&&棋手能够根据棋形分析攻防线路。&好的棋形看起来顺手多了，&Hassabis本身也是一名围棋手，&这其中不只有计算角力，还有审美。这也是围棋几千年来都让人着迷的原因。&
　　因此，从2014年至2015年间，包括Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队都将围棋人工智能系统的突破方向瞄准为&&使得程序能够模仿人类的直觉式思维。
　　▌ &&自我强化
　　深度学习要依靠神经网络技术，它是可以模拟人脑中神经元网络的软硬件网络。神经网络不会依靠蛮力或预先输入的规则，而是会分析大量数据，&学习&特定的任务。给神经网络提供足够的喵星人照片，它就能学习识别喵星人；提供足够的语音，它也会学习理解人类的语言；提供足够的围棋走法，它也会学会围棋。
　　在DeepMind，爱丁堡和Facebook，研究人员希望神经网络能像人类选手一样，通过观看棋盘学习围棋。Facebook在最新的研究中表明，这种方法确实可行。结合深度学习与蒙特卡洛树搜索方法，Facebook打败了一些人类选手，虽然并非是Crazystone和其他顶尖选手。
　　但DeepMind走得更远。在经过3000万步人类走法的训练后，它的神经网络能以57%的准确度（此前记录是44%）预测人类的下一步。然后Hassabis和团队通过强化学习技术，让这一神经网络与它自己的另一个稍有区别的版本对战。两者互搏中，系统会评估哪一步效果最好，即占领更多棋盘区域。最终，神经网络在判断哪一步更好时会越来越优秀。
　　DeepMind的研究者DavidSilver表示，&在与其它神经网络和它自己对战数百万局后，AlphaGo学会了自己发现新策略，并逐渐提高了水平。&
　　正是这种方法帮AlphaGo超越了其它围棋AI系统，包括Crazystone。但事情还没完，研究人员随后将结果再反馈给第二个神经网络。了解前任的走法了，第二个神经网络会使用许多相同的技术来判断每一步的后果。这一过程与深蓝等旧系统在国际象棋上的做法类似，只是它会在下棋过程中学习，分析更多数据，而非暴力破解所有可能的步骤。这样，AlphaGo不仅能战胜AI，还能战胜顶尖人类选手了。
　　▌ &&计算机网络
　　与其它神经网络一样，DeepMind的系统运行在配备了GPU的机器上。GPU最初用于渲染游戏图像，但后来有人发现，它们很适合深度学习。Hassabis表示，DeepMind系统在装备了一定数量GPU芯片的单一电脑上也可以用，但与樊麾对战中，他们用上了更大的计算机网络，其包括170个GPU和1200个标准CPU。大的计算机网络训练了同样的系统并进行了实际对战，还借鉴了训练的结果。
　　尽管Hassabiss会不断改善系统，但待AlphaGo与韩国选手李世乭对战时，他们会使用相同的配置。比赛中系统也需要网络连接，而且他们会&自己铺设光纤&。
　　挑战世界冠军比挑战樊麾难得多，但Coulom还是认为DeepMind会赢。他过去数十年一直在开发能打败最好选手的系统，现在他认为这一目标已经实现了，他买GPU会赢。
　　接下来&&
　　AlphaGo的重要性不言而喻。同样的技术还能用于机器人和科学研究，以及类似于Siri的数字助理和金融系统。深度学习创业Skymind的创始人ChrisNicholson就认为，技术&能用于任何对抗性问题，任何类似于游戏且需要策略的事情，包括战争、商业和交易&。
　　对有些人来说，这是一件值得忧虑的事，特别是DeepMind的系统还能自己学会下围棋。它不仅能从人类提供的数学中学习，还能生成自己的数据，在与自己下棋中学习。特斯拉创始人埃隆&马斯克等大佬多次声明，这类AI系统会最终超越人类智能，脱离掌控。
　　幸而DeepMind的系统还在Hassabis等人的控制之下。虽然他们用系统破解了复杂的游戏，但这仍只是个游戏。AlphaGo离人类智能还很远，更不论超级智能了。下棋是一种高度结构化的情景，系统也没有人类级别的理解力。但它代表了一种方向，即如果AI能理解围棋，它也会理解更多事。
& & & &如果宇宙就是一局超大型的围棋呢？
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在这里，读懂智能行业！李涛，水湟是怎么做到凭亚运冠军拿佳男的，简直是佳男之耻
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主题：李涛，水湟是怎么做到凭亚运冠军拿佳男的，简直是佳男之耻[9]
都过去了无所谓啦，反正他现在不咋样
№1&☆☆☆= =于 21:49:33留言☆☆☆　
问下，这次全运会他拿奖牌了嘛
№2&☆☆☆= =于 21:49:50留言☆☆☆　
当时为了捧他
№3&☆☆☆= =于 21:49:51留言☆☆☆　
硬捧啊，还差点送上春晚了
№4&☆☆☆= =于 21:50:08留言☆☆☆　
一金抵百金
№5&☆☆☆= =于 21:52:18留言☆☆☆　
问下，这次全运会他拿奖牌了嘛№2 ☆☆☆= =于 21:49:50留言☆☆☆你应该问这次全运会他有正式下过水比赛吗？
№6&☆☆☆= =于 21:52:26留言☆☆☆　
要不怎么叫水皇呢
№7&☆☆☆= =于 21:53:04留言☆☆☆　
现在不都孽力回馈了么
№8&☆☆☆= =于 21:59:23留言☆☆☆　
当年他还没有那枚世锦金牌吧？
№9&☆☆☆= =于 22:00:10留言☆☆☆　
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