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生命科學小知識范文第1篇

關鍵詞：學籍 管理 是 生命線

我們通常所說的學籍管理，是指學生進校報名注冊編班，由學校統(tǒng)一上報到上級主管部門備案，成為在校學生，如有輟學遷徙或死亡等，就注銷其“戶口”。這種學籍管理，與居民的戶籍管理差不多，只能表明存在與否，在什么地方就學而已，對學校工作中最重要的教育教學的管理和督促的意義不大。而實際上，學籍管理與其它工作的管理一樣，是教育教學工作的守護神，是教育教學質量的生命線。

一、生源的基本情況與教育教學質量的關系

義務教育階段，一個班級的學生，如果沒有按一定的文化考試成績分數(shù)段編班而自然形成的話，以百分制計算，優(yōu)生與差生之間的分數(shù)差距可以是100分。中差生之間，中優(yōu)生之間，也常常多達數(shù)十分。如果以150分制計算，那他們之間的差距就會更大。自然，一個優(yōu)生的分數(shù)就可以抵得上幾個中差生。幾個差生也可以消減班平成績幾分甚至十幾分，從而在較大程度上稀釋教師的工作成績。在這種情況下，一個班文化成績的優(yōu)劣，優(yōu)、中、差生之間的比例，就起著決定性的作用。一所學校里同年級里的兩個班，，每班人數(shù)如果都是四、五十人，中差生的情況也大致相同的話，一個班要是多上三五個優(yōu)生，那這個班的人均成績自然會比另一個班高出好幾分。如果優(yōu)生和中等生的情況差不多，一個班的差生要是多上三五個，那這個班的人均成績，肯定會低幾分，甚至10分以上。這種情況，只要稍有教書經(jīng)歷的人都比較清楚。

當然，“師高弟子強”，學生具有可塑性，教師也有主觀能動性，班級一經(jīng)形成后，經(jīng)過教師的教育教學，學生的情況肯定會發(fā)生變化，不同的教師教育相同的學生，轉化的程度也會不一樣，但是，如果基本情況相差太大，在教師本身的情況差距不是很大的條件下，能轉化得與人差距不大，趕上甚至超過別人的教師，古今中外這樣的實例好像并不多見。而大多數(shù)的情況是學生的基本情況決定著教師教學的基本教學效率，也是就是說基本的學生決定著基本的教師。如有懷疑，請大家倒查一下一所學校，甚至一個地方的教育情況，看看學生的基本情況與教師們后天教育教學效果的關系呈現(xiàn)出一種什么樣的基本狀況，看看有多少“優(yōu)秀”教師是自己“優(yōu)秀”還是學生本來就優(yōu)秀，或者有多少“低能”的教師是自已的“低能”。這并不是“先驗論”或“宿命論”思想的表現(xiàn)，或者故意完全否定學生的可塑性和教師的主觀能動性，抹殺教師的工作成績，把教師的自我能力和工作效率同一化。而是說基本情況對后天的發(fā)展非常重要，不同的基本情況決定著不同的發(fā)展方向，外力的作用雖能使其有所改變，但這種改變在基本情況較差的一方實在太難，要想趕上基本情況較好，特別是優(yōu)勢太大的一方，就像騎自行車追趕摩托車一樣。

這并不是什么高深的學問，天大的道理，而是基本常識。但是，如果我們忽略了它，就勢必給義務教育帶來不小的影響。

二、排差搶優(yōu)的危害

如果一個班的人數(shù)是五十人，某科成績以150分制計算，期末人平是90分，比另一班的人平少5分，班上有三個差生，每人只考了20分以下，在本班和另一個班其它情況基本不變的情況下，下期把三個差生趕走，這自然就能與別人持平了。要是設法弄來一兩個優(yōu)生，那就輕松地超過了別人。

這不是假設，這是多少年以來，千千萬萬的教師和學校挖空心思、使出渾身解數(shù)所進行的一項“高智力”的“轉化差生”、“提高質量”的“先進性”教育活動。也許你會說有《義務教育法》罩著，誰敢？可實際的情形是的確有那么多的學生在校外流著。據(jù)2012年6月29日《文摘周報》第49期第3版上《虛實輟學率》一文中報道，甘肅隴南“農(nóng)村初中的流失率普遍在百分之三十乃至百分之四十”。在分析“孩子輟學的真正原因”時，文中指出“仍然是老師和管理的問題”。即使不流向社會，可以校內它校之間流動??！總會有一些晦氣的教師與學校遭殃。

流是流得讓人悲喜交加，可就因此失去了考核教師和學校的公正尺度，讓巧取豪奪、占著生源優(yōu)勢者輕而易舉地名利雙收了，而艱苦卓絕，費力不計好的則只好泄氣乏力，這就自然消極了廣大教師的工作積極性，比較嚴重地影響了整體的教育質量，不利于普九工作的順利進行。

三、科學的學籍管理的作用

怎樣才能改變這種現(xiàn)狀呢？

那就是做好校內的學籍管理，讓它科學合理。一所學校的教育教學質量，是這所學校里的學生共同表現(xiàn)出來的。學生的共同表現(xiàn)，又是眾多教師主要在教育教學上共同努力的結果。眾多教師在教育教學上共同努力的結果怎樣，取決于他們在教育教學上是否能人盡其才，各盡所能。要人盡其才，各盡所能，在教育教學上，就必須得有公平競爭的環(huán)境。如果讓人毫無顧慮地排差搶優(yōu)，憑著生源吃飯，人們就會把不少的心思精力放到邪門歪道上，或者找不見邪歪不了道就自覺無力而泄氣，當然在教育教學上就不可能人盡其才，各盡所能。這樣，學?？傮w的教育教學質量就不會發(fā)出應有的光芒。所以，只有在在教育教學上為廣大教師創(chuàng)設出公平競爭的環(huán)境，才能提高整體的教育教學質量。在教育教學上能否公平競爭，在學籍管理上必須做到科學合理。

四、合理編班，把好進出關

（一）、按一定的標準，比較公平地編班。

這當然不是劃分劃分重點班或差班,而是把收來的學生由學校統(tǒng)一分配，讓同年級每個班里的學生相對差距不大，基本保持平衡。切不可讓教師私自招生，拉學生，趕學生，以造成生源基本情況的差距較大，給考核帶來困難。

（二）、把好進出關。

生命科學小知識范文第2篇

【輔導對象】小學一年級到高中三年級學生(個別機構校區(qū)差異輔導范圍有所不同，建議家長撥打電話了解情況)

【輔導科目】語文 數(shù)學 英語 物理 化學 生物 政治 歷史 地理 奧數(shù) 小升初 中高考

【輔導介紹】根據(jù)不同孩子的基礎知識及接受能力制定針對性的學習方案，配備輔導經(jīng)驗豐富的課程老師全程指導，各機構收費標準、課程安排等方面存在一定差異，詳情請家長們撥打電話詳細了解。

【熱門輔導】

小學：小學各年級奧數(shù)拔高、舉一反三的解題思維及應變能力提升;小學語文基礎知識串講、作文框架脈絡梳理提高、閱讀理解答題技巧講解;小學數(shù)學重點難點查缺補漏等;

初中：初二物理力學、電學等重點難點基礎夯實;初中英語語法、數(shù)學基礎知識鞏固提高;初中語文作文及閱讀理解等得分點提升;中考重點難點輔導、各科基礎夯實;

高中：高考理綜、文綜重點科目得分點突破講解，針對基礎薄弱的考生給出合理的學習建議;藝考生、特長生文化課針對性輔導;高中各科重點知識點梳理，高考沖刺輔導。

【溫馨提示】家長您好，請結合所在城區(qū)位置，尋找離家就近的機構和校區(qū)，先輸入前10位總機號碼，根據(jù)語音提示輸入后5位分機號碼，稍等片刻即可接通校方顧問老師，把您孩子的學習情況跟老師詳細描述一下，老師會給您做針對性分析。

【吉林市】

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吉林市龍?zhí)秴^(qū)學大教育化工校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64061

【濟南市】

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濟南市市中區(qū)學大教育桿石橋校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64039

濟南市天橋區(qū)大智培訓學校無影山校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64301

濟南市天橋區(qū)大智培訓學校翡翠郡校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64301

濟南市天橋區(qū)加譽教育天橋校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 91764

濟南市天橋區(qū)聚智堂名師教育天橋校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64450

濟南市長清區(qū)大智培訓學校長清校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64301

【金華市】

金華市婺城區(qū)學大教育雙龍江南校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64054

金華市義烏市學大教育稠城校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64054

金華市永康市學大教育永康華豐校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉分機 64054

【晉中市】

生命科學小知識范文第3篇

關鍵詞：概念圖；生物化學；教學；學習

概念圖(Concept map)最早是由美國康奈爾大學教育系的諾瓦克教授在20世紀60年代提出的一種科學的教學策略。自開展研究概念圖以來，國外有關概念圖在理論研究和應用兩方面都取得了豐碩的成果。然而，我國有關概念圖的研究卻非常少，即使是介紹性的文章也不多。

研究表明應用概念圖進行教學，能夠顯著地改善教師和學生教與學的效果。具體包括(1)學習者通過制作概念圖，可以對所學知識進行整合，建立新舊知識間的聯(lián)系。在此過程中，學習者必須搜集多方面的信息，并對其進行選擇綜合，從而確定它們之間的關系，因此避免了被動學習，加強了主動學習，提高了學習者的學習能力；(2)教師制作概念圖，有助于其梳理教學內容之間的關系，更加準確地把多知識有效而系統(tǒng)地聯(lián)系起來，展示給學生。這種實踐有助于教師提高自身素質，更好地為學生服務等等。

生物化學課程是生物學專業(yè)類學生的基礎課程，學好生物化學是學好其它生物學課程的基礎。生物化學課程涉及的概念非常之多，其間的聯(lián)系也甚為復雜。傳統(tǒng)的教學方法基本屬于教師講，學生聽，結果是大部分學生處于被動學習狀態(tài)，學生掌握的知識要么是清楚的、零散的、分割的，要么是完全概念不清而且混亂。只有部分學生能夠通過自己的努力，對所學知識進行整理，找到知識點之間的聯(lián)系，從而擁有系統(tǒng)的、完整的知識體系。如何幫助學生克服學習中存在的問題，提高學生的學習效率和改善學習效果是困擾教師的一個難題。充分利用概念圖，開展生物化學教學有利于解決上述教學中的難題。

概念圖在教學上具有以下三個含義，我們將嘗試其在生物化學教學中的應用。

一、概念圖作為一種教學的技能

概念圖作為一種教學的技能已經(jīng)被許多教師廣泛認可和接受。教師通過制作概念圖，對所教知識進行梳理、綜合，在原有將眾多知識點單獨、零散地展現(xiàn)的基礎上，以包含各知識點以及其聯(lián)系的體系以概念圖的方式呈現(xiàn)給學生，從而使學生系統(tǒng)掌握所學的知識，擺脫眾多概念無序地堆放在一起的局面。例如：糖代謝包括幾個部分：糖原的合成與分解、糖酵解、三羧酸循環(huán)、糖異生以及磷酸戊糖途徑等部分。對于初學者而言，每個代謝途徑的反應以及催化反應的酶，以及酶的調節(jié)過程，需要花費大量的精力去理解記憶。平時在記憶這些小知識點的同時非常容易忽略各代謝途徑之間的聯(lián)系，產(chǎn)生“只見芝麻不見西瓜”的現(xiàn)象或者即使注重了代謝途徑問的聯(lián)系，也會忽略其中某一途徑與另一途徑的聯(lián)系。如何找到各代謝途徑間的相互關系，幫助學生在掌握各單個代謝途徑的基礎上，將糖代謝的途徑聯(lián)系起來形成整體概念，在學生完成糖代謝的學習任務之后，教師通過梳理總結制作了以下概念圖來解決上述問題。

通過制作概念圖，教師可以將生物化學中的難點和重點內容簡潔明了的方式呈現(xiàn)給學生，幫助學生系統(tǒng)完整地掌握生物化學的知識。

二、概念圖作為一種學習的策略

國內外研究結果指出，概念圖可以有效地改變學生的認知方式，大面積的提高學生的學習成績和自學能力。學生的認知方式主要有：記憶、規(guī)則、質疑和應用四種形式。然而，普遍認為選擇規(guī)則方式進行認知的學生，比選擇其他認知方式的學生，在進行有意義學習時更具優(yōu)勢。運用概念圖進行學習的策略，學生采用的是規(guī)則的認知方式，即在學習新概念時，總是試圖去分析概念之間的關系，并加以理解與記憶；而在傳統(tǒng)教師講，學生聽的學習系統(tǒng)中，學生主要采用的是記憶認知方式。因此，概念圖是一種有效的學習策略，能夠調動學生主動學習的積極性。在教學過程中，教師的感受是只有調動學生主動學習的積極性、教會學生如何學習，才能有效地改善教學效果。例如：針對蛋白質的合成部分，教師可以要求學生制作概念圖以幫助他們全面理解和掌握本章的內容。在概念圖的繪制過程中，學生不得不主動地思考、總結和綜合所學知識，這一過程使他們對蛋白質合成的理解不再局限在蛋白質的合成場所核糖體(rRNA)、合成的信息模版(mRNA)以及合成原料的攜帶者tRNA和合成所需要的因子等單個知識點，而是在掌握單個知識點的基礎上更加注重了他們之間的聯(lián)系，從更深層次理解蛋白質合成的全過程。

三、概念圖作為評價工具

諾瓦克教授在最初提出概念圖后，曾以此作為評價工具將其應用于兒童的原有知識和抽象概念檢測當中。傳統(tǒng)的評價方法只是考查學習者的離散知識，而概念圖則注重檢查學習者對知識結構和知識點之間相互聯(lián)系的理解。生物化學的知識點繁多，考試題中瑣碎的知識點很多。從目前出版的習題集就可以看出習題內容涉及的知識點很小，涉及面很廣，相對而言，對學習者的要求也很高，導致學習者將主要精力都集中在瑣碎的知識點上，而忽略對知識整體和知識點之間相互聯(lián)系的理解。是否可以考慮在今后的教學中適當加入以概念圖為基礎的考試題，以彌補傳統(tǒng)考試中存在的不足。

生命科學小知識范文第4篇

全球關注的人機世紀之戰(zhàn)

人們總是對未知領域充滿了好奇與敬畏，從計算機誕生之日起，各種有關人工智能的猜想便從終止過。人們一方面希望人工智能能夠超越人類智慧，一方面又害怕被科技超越，矛盾的心態(tài)下，每一次以智慧為焦點的人機對戰(zhàn)都會成為市場關注的焦點。

2016年3月9日至15日，被稱為“世紀人機大戰(zhàn)”的韓國棋手李世石VS谷歌圍棋機器人AlphaGo的比賽最終以AlphaGo贏得四局落下帷幕，雖然本身關注和懂得圍棋的人并不多，但這場人機世紀大戰(zhàn)卻通過各種渠道讓全球億萬計的人們知道了―人類智慧被人工智能打敗了！回顧以往的人機大戰(zhàn)，人類并非永恒的勝者，美國IBM公司的“深藍”超級計算機以2勝1負3平戰(zhàn)勝了當時世界排名第一的國際象棋大師卡斯帕羅夫，但絕大多數(shù)人卻不以為意，除十分接近的勝敗結果外，深藍主要是依靠運算能力窮舉所有路數(shù)來選擇最佳策略，它當時可以實現(xiàn)每秒兩億步的運算。很多人覺得卡斯帕羅夫的落敗與體力有關，深藍的策略多少有些“無賴”。

但AlphaGo卻在“深藍”獲勝十九年后的今天，擁有自主深度學習進化的AlphaGo以難以讓人爭議的過程和結果，在圍棋這一人類智慧競技的高地上戰(zhàn)勝了韓國棋手李世石。

能夠深層學習的AlphaGo

“深藍”之所以能夠有超人的絕佳表現(xiàn)，幾乎純粹是靠運算能力。依靠存儲的數(shù)百萬個國際象棋案例，能在眾多可能性中進行篩選，從而確定下一步棋的最佳位置。這給人感覺在用體力玩智慧游戲了，但AlphaGo卻給人們展示了一個幾乎完全靠自學，并通過觀察成功與失敗案例來掌握得勝技巧的系統(tǒng)。谷歌利用大數(shù)據(jù)與深度學習的技術優(yōu)勢為AlphaGo構建了一套策略網(wǎng)絡，機器通過深度學習能力，模擬人腦的機制來學習、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學習策略，形成一套落子決策判斷與數(shù)據(jù)解讀的能力體系，讓其在沖殺狀態(tài)下懂得一套試探與引導的能力，最終成功擊敗人類棋手李世石。

人類是惟一能夠將直覺（隱式的）和符號（顯式的）知識結合起來的物種，人類具有這樣的雙重能力，將前者轉換成后者，然后通過后者的反饋反過來改善前者，這在以往是人類擁有的特殊性和唯一性。但今天，AlphaGo無縫使用了分層的網(wǎng)絡（即深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡）進行直覺學習，強化，評估和策略，配以強悍的計算能力，它完全不需要解決任何語義復雜性并且可從容地從現(xiàn)實考慮中分離，人的思維模式加上科技的理性結合，這讓AlphaGo能夠在對局結束前30分鐘就向Google技術分析團隊報告自己確信必勝。

下一步是理解

沒有人性弱點的AlphaGo讓我們看到了人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡的前景在于它在不斷縮小機器和人類之間的差距，而且隨著技術開發(fā)者的跟進，人工智能將會對理解人類語言，揣摩人類情感。

理解人類，這對于巨頭們的想象空間在于，基于用戶需求的商業(yè)決策會因此更加精準。人機對戰(zhàn)讓我們看到，推理、判斷、分析問題等功能處理之外，識別人的情感與情緒與對人的語言理解力將是未來發(fā)展的高地。

圍棋大戰(zhàn)，只能體現(xiàn)出，在封閉規(guī)則的計算領域，機器比人類聰明得多，因為我們的心算能力本身與計算器相差甚遠；但是思維、對話、情感等都是不確定的。而前面說到，機器沒有情緒，只有它懂得了人類的語言，逐漸了解人類表達的意思甚至是情緒，才意味著人工智能達到了更高的領地。AlphaGo及其背后的AI領域真的能實現(xiàn)，而這一切都是建立在搜索的原理與算法的未來改進上。

小知識：它不是一條狗

阿爾法圍棋（AlphaGo）是一款圍棋人工智能程序，由位于英國倫敦的谷歌（Google）旗下DeepMind公司的戴維 西爾弗、艾佳 黃和戴密斯 哈薩比斯與他們的團隊開發(fā)，這個程序利用“價值網(wǎng)絡”去計算局面，用“策略網(wǎng)絡”去選擇下子。2015年10月阿爾法圍棋以5：0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾；2016年3月對戰(zhàn)世界圍棋冠軍、職業(yè)九段選手李世石，并以4：1的總比分獲勝。

四位一體的AlphaGo系統(tǒng)

歸根到底，AlphaGo系統(tǒng)目前還是一件科技產(chǎn)物，其本身由走棋網(wǎng)絡、快速走子、估值網(wǎng)絡和蒙特卡羅樹搜索四個部分組成，正是這四個部分的協(xié)同與融合，讓AlphaGo擁有能夠學習的智慧，最終戰(zhàn)勝李世石。走棋網(wǎng)絡（Policy Network），給定當前局面，預測/采樣下一步的走棋?？焖僮咦樱‵ast rollout），目標和1一樣，但在適當犧牲走棋質量的條件下，速度要比1快1000倍。 估值網(wǎng)絡（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。蒙特卡羅樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS），把以上這三個部分連起來，形成一個完整的系統(tǒng)。

讓電腦擁有棋感的走棋網(wǎng)絡

走棋網(wǎng)絡把當前局面作為輸入，預測/采樣下一步的走棋。它的預測不只給出最強的一手，而是對棋盤上所有可能的下一著給一個分數(shù)。棋盤上有361個點，它就給出361個數(shù)，好招的分數(shù)比壞招要高。以往的科技只是單純基于規(guī)則或者基于局部形狀，利用簡單的線性分類器訓練完成走子，整個過程是不可能形成類似人類圍棋選手的棋感。

AlphaGo去利用更高效的、寬度為192的網(wǎng)絡（正常棋盤上有361個點，電腦給出361個數(shù)，好招的分數(shù)比壞招要高。），下出有最高置信度的落子。這樣的做法一點也沒有做搜索，但是大局觀非常強，不會陷入局部戰(zhàn)斗中，說它建模了“棋感”一點也沒有錯。但是走棋網(wǎng)絡會不顧大小無謂爭劫，會無謂脫先，不顧局部死活，對殺出錯等等，更多像是高手憑借“自覺”在下棋，因而需要加入搜索功能，讓電腦做出有價值的判斷。

追求效率的快速走子

作為人類智慧競技的高地，圍棋用用天文數(shù)字般的局面數(shù)，走棋網(wǎng)絡能讓AlphaGo達到3毫秒的下子速度，但想要進一步提高AlphaGo的“反應”及“思考”能力，就需要快速走子系統(tǒng)的幫助了。

利用傳統(tǒng)的局部特征匹配（local pattern matching）加線性回歸（logisticregression）的方法，AlphaGo在吸納了眾多高手對局之后就具備了用梯度下降法自動調參的能力，從而實現(xiàn)了2微秒的走子速度和24.2%的走子準確率。24.2%的意思是說它的最好預測和圍棋高手的下子有0.242的概率是重合的，相比之下，走棋網(wǎng)絡在GPU上用2毫秒能達到57%的準確率。在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋網(wǎng)絡和估值網(wǎng)絡，不借助任何深度學習和GPU的幫助，不使用增強學習，在單機上就已經(jīng)達到非常高的水平了。

錦上添花的估值網(wǎng)絡

估值網(wǎng)絡對盤面的評估應用上同快速走子有些重疊，都是通過模擬落子得分評估當前及后面布局的優(yōu)劣，但通過估值網(wǎng)絡和快速走子的互補，在復雜的死活或對殺時，也就是進行到中盤階段的時候，估值網(wǎng)絡的重要性就會得到提升。前面提到AlphaGo能夠提前30分鐘知道自己必勝，估值網(wǎng)絡就起到了很大的作用。

盡量選擇更好的蒙特卡羅樹搜索

“蒙特卡洛樹搜索”是一種啟發(fā)式的搜索策略，能夠基于對搜索空間的隨機抽樣來擴大搜索樹，從而分析圍棋這類游戲中每一步棋應該怎么走才能夠創(chuàng)造最好機會。

一位名叫蘇椰的知乎用戶舉了這樣一個例子，以通俗的語言進行了解釋：假如筐里有100個蘋果，讓我每次閉眼拿1個，挑出最大的。于是我隨機拿1個，再隨機拿1個跟它比，留下大的，再隨機拿1個……我每拿一次，留下的蘋果都至少不比上次的小。拿的次數(shù)越多，挑出的蘋果就越大，但我除非拿100次，否則無法肯定挑出了最大的。這個挑蘋果的算法，就屬于蒙特卡羅算法：盡量找好的，但不保證是最好的。

擁有兩個大腦的AlphaGo

AlphaGo是通過兩個不同神經(jīng)網(wǎng)絡“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結構上是相似的。它們從多層啟發(fā)式二維過濾器開始，去處理圍棋棋盤的定位，就像圖片分類器網(wǎng)絡處理圖片一樣。經(jīng)過過濾，13個完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡層產(chǎn)生對它們看到的局面判斷。這些層能夠做分類和邏輯推理。

AlphaGo的第一個神經(jīng)網(wǎng)絡大腦科學全稱應該是“監(jiān)督學習的策略網(wǎng)絡（Policy Network）”，觀察棋盤布局企圖找到最佳的下一步。團隊通過在KGS（網(wǎng)絡圍棋對戰(zhàn)平臺）上最強人類對手，百萬級的對弈落子去訓練大腦。這就是AlphaGo最像人的地方，目標是去學習那些頂尖高手的妙手。這個不是為了去下贏，而是去找一個跟人類高手同樣的下一步落子。AlphaGo這個大腦的出色之處在于不單要模仿學習，更要追求速度，不斷模擬計算圍棋局面變化，最終選擇正確率最高的落子。

價值評估則可看做AlphaGo的第二個大腦，通過整體局面判斷來輔助落子選擇器。AlphaGo能夠決定是否通過特殊變種去深入閱局面和落子，如果局面評估器說這個特殊變種不行，那么AI就跳過閱讀在這一條線上的任何更多落子。

深度神經(jīng)網(wǎng)絡的運用

人類在下圍棋時，通常會經(jīng)歷常識-棋感-計算-判斷四個過程，AlphaGo的常識源于其“監(jiān)督學習的策略網(wǎng)絡（Policy Network）”帶來的深層學習能力，而棋感和計算則需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡同蒙特卡洛算法的融合，兩者的融合讓AlphaGo整個運作方式更接近人類。通過對比使用蠻力計算的“深藍”眼中的國際象棋落子思路和AlphaGo眼中的圍棋落子思路會發(fā)現(xiàn)，圍棋的復雜度需要更“聰明”的AI才能完成了。

兩個大腦加上深度神經(jīng)網(wǎng)絡，AlphaGo以Value networks來評估大量的選點，而以Policy networks來選擇落子，并且開發(fā)了一種新式算法來結合蒙特卡洛算法和以上兩個神經(jīng)網(wǎng)絡。在這種結合下，研究者們結合參考人類職業(yè)對局的監(jiān)督式學習，和AI大量積累自對弈實現(xiàn)的深度學習，來訓練和提高AI的圍棋實力。

AI的進步與期望

圍棋代表了很多人工智能所面臨的困難：具有挑戰(zhàn)性的決策制定任務、難以破解的查找空間問題和優(yōu)化解決方案如此復雜以至于用一個策略或價值函數(shù)幾乎無法直接得出。通過將策略和價值網(wǎng)絡與樹搜索結合起來，AlphaGo終于達到了專業(yè)圍棋水準，讓我們看到了希望：在其他看起來無法完成的領域中，AI也可以達到人類級別的表現(xiàn)。

當然，這一切都是建立在人類千年來在圍棋領域積累上的，沒有積累就不會圍棋AI的今天。AlphaGo讓世人看到了AI領域的巨大進步，但想要真正理解人類和語言，其還有一段很長的路要走。相比圍棋，人類在生活上的行為習慣，需要AlphaGo們擁有更出色的學習能力以及判斷能力，無論是存儲容量還是搜索算法，都需要幾何倍數(shù)的遞增，從這個角度看，現(xiàn)在擔心AlphaGo們擁有自己的意識或情感，都太早了一些。

滲透進入人們生后的AI

AlphaGo不是DeepMind惟一項目，也不是最大的項目。DeepMind的最終目標是智能助手、醫(yī)療和機器人。另外，盡管AlphaGo只是針對圍棋開發(fā)的系統(tǒng)，但其原理可以被應用到現(xiàn)實問題中。以醫(yī)療為例，IBM已經(jīng)依靠認知學習平臺“Watson”進入了醫(yī)療領域，Watson在泰國和印度的兩家醫(yī)院協(xié)助醫(yī)生診斷乳腺癌、肺癌和結腸直腸癌。盡管Watson自身不會診斷疾病，但它能夠找到醫(yī)生應該進一步認真檢查的地方，并提出治療方案。

而無人駕駛汽車其實也可以看做具備了身軀的AI，家喻戶曉的特斯拉汽車便使用了基于深度學習的現(xiàn)有計算機視覺技術。當然，工業(yè)或者服務用機器人都是AI滲透進入人們生活的表現(xiàn)。AI公司們正在努力晚上其產(chǎn)品，爭取能夠無縫進入人們生活的各個領域，當AI設備在可靠性、適應性和靈活性等方面都有長足進步時，人們未來的生活也將變得更美好。

谷歌改變人類的野心

AlphaGo很強大很厲害，但對于近年來谷歌的謀劃而言，AlphaGo無非是其在人工智能領域的小玩具而已。改組Alphabet的谷歌，瘋狂地在全球收購各個尖端前沿領域的頂尖公司，把觸角伸到了生命科學、人工智能、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等等許多的領域。AlphaGo背后的英國Deepmind公司，只是他們收購的許許多多家公司中的一個而已。

除了傳統(tǒng)Youtube、Gmail和地圖等等互聯(lián)網(wǎng)業(yè)務，生命科學、人工智能、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等新領域其實谷歌并沒有賺到什么錢，更多是對未來的投資和布局，但今天，AlphaGo的表現(xiàn)已經(jīng)讓我們看到了谷歌的投入回報，再加上眾多具有顛覆性或者劃時代意義的谷歌黑科技，讓我們清楚看到了谷歌改變人類未來的野心。相比之下，國內BAT三大巨頭在技術積淀和領域格局方面，就顯得有些小氣了。

人工智能的競賽

在2010年到2015年期間，企業(yè)對人工智能創(chuàng)業(yè)公司的投資增長了15倍。BBC預測，人工智能市場將繼續(xù)保持高速增長，2020年全球市場規(guī)模將達到183億美元，約合人民幣1190億元。龐大的數(shù)據(jù)和潛力，足以讓企業(yè)們瘋狂。

在硅谷，截至2015年初就有超過1700家創(chuàng)業(yè)公司加入人工智能浪潮―這一數(shù)字過去1年還在不斷增加之中。谷歌、Facebook、亞馬遜等科技巨頭們的巨大投入都推動AI整個領域取得巨大進步。圖像識別、語音識別已經(jīng)成為蘋果、微軟、Google、IBM等科技大公司激烈競爭的焦點，而在醫(yī)療識別、模擬大腦圖像等細分領域中，也涌現(xiàn)出不少初創(chuàng)的科技企業(yè)。可以說，一場席卷全球的AI競賽正在展開，誰能讓科技變得更聰明，誰就有望在未來的競爭中占據(jù)有利位置。