Как набить себе плюсиков 2
по мотивам поста "Как набить себе плюсиков" (http://pikabu.ru/story/kak_nabit_sebe_plyusikov_4596415)
Нужно создать пост о том как набить плюсиков в старых постах. Профит!
по мотивам поста "Как набить себе плюсиков" (http://pikabu.ru/story/kak_nabit_sebe_plyusikov_4596415)
Нужно создать пост о том как набить плюсиков в старых постах. Профит!
Находишь старый пост, автор которого уже неактивен, пишешь комментарий и ставишь себе плюсик. Профит
Много видел однотипных тем о девственности за 20, то и 30. Но блин, хочу написать свою! В детстве, надо мной пошутили мальчики старше меня, ну знаете, дали за щику было мне лет мб 6-7, после просто все глумились, а девочки хихикали за спинами, мол да он походу голубок! Ну в итоге я закрылся от всех людей без разбора, в классе ни с кем не общался, в институте тоже не общался, пашол в армию таже фигня, ну в итоге теперь я вырос, но только физически, моральный портрет это такой неразвитый в социальной сфере ребенок, обиженный на весь мир и всех живущих в нем людях((( нет ни точки зрения, ни понимани как работают эмоции, хотя знаю я из них только (злость, обиду, зависть, ненависть и т.д.) В общем целых 14 лет из 20 я прожил изгоем который постоянно унижался. Сейчас просто засыпаю со слезами на глазах, с соделением об этой жизни. Ну и с тоской фантазируя что после всего этого, не то что бы девушка будет, а вообще смогу когданибудь ужится с кемто! После сотен и сотен попыток, а точнее сначало через соц сети, потом в живую, забил на всякую попытку, ведь получается так, что наверное абсолютно все люди развиты лучше меня! Ну а всетаки пытаясь с кем то поговорить то целые 14 жалких прожитых в пустую лет берут и дают о себе знать, в итоге что? Ну ладно, тут понятно, девушки у меня точно никогда не будет, рано или поздно все ломаются, а я уже развалился по кусочкам. Но в чем мой вопрос в этой теме, я решил заплатить ночной бабочке, а психологической травмы я еще большей после этого не получу? Мол сколько я всего потерял, ведь не именно секса, а всего остального!
Сегодня прошла третья партия. На игре присутствовали бывший глава Google Эрик Шмидт, один из важных инженеров компании Джефф Дин и прилетевший на днях в Сеул Сергей Брин. Очевидно, что покорение го символизирует важность технологий машинного обучения, которые являются сердцем Google.
Как и в первой игре, Седоль ходил чёрными, то есть первым. Также к числу хороших моментов можно было бы отнести знакомство с системой — у инженеров DeepMind вряд ли есть ресурсы менять что-то в дни матча. По крайней мере, слух утверждает, что Седоль и команда экспертов го провела ночь в поисках слабостей AlphaGo. Первые ходы чёрных были агрессивными. Похоже, что Седоль пытался увести игру в другое направление, пытаясь надавить на слабые места системы.
На 19 ходу AlphaGo повергла оппонента в ступор. Седолю потребовалось пятнадцать минут на обдумывание следующего хода. В процессе игры ИИ продемонстрировал умение работать со сложными моментами в виде позиций ко. Считается, что системы компьютерного го слабо справляются с ко. К концу третьей игры у чёрных кончилось время, поэтому ходы человеку пришлось обдумывать по минуте.
Через 176 ходов партия закончилась победой системы AlphaGo. У ИИ на часах оставались 8 минут и 31 секунда.
Это уже третья подряд победа AlphaGo в серии. Определён общий исход исторической серии из пяти игр. Определена судьба денежного вознаграждения — очевидно, что теперь он уйдёт на благотворительность и развитие го, как и задумывалось в случае поражения человека. Определять глубину демонстрации преимущества AlphaGo будут две последние игры в воскресенье и вторник — несмотря на ясный вывод серии, её всё равно доиграют.
источник - Geektimes
Искусственный интеллект может продемонстрировать своё превосходство над человеком в виде выигрыша в логическую игру. Такие игры делятся на те, в которые ИИ уже играет сильнее лучших из людей, и те, которые ещё не поддались. Сегодня в результате первой из пяти игр азиатская игра го стала на шаг ближе к попаданию в первую категорию.
Британская компания по разработкам искусственного интеллекта DeepMind была приобретена Google в 2014 году. DeepMind уже привлекала внимание СМИ разработкой системы DQN, которая самостоятельно научилась играть в 49 старых игр Atari. Последние два года группа сотрудников компании работала над AlphaGo. Это система искусственного интеллекта для игры в го, которая демонстрирует отличные результаты. Добивается она этого с помощью комбинации метода Монте-Карло и нейросетей политики и ценности. Нейросети программы учили на 160 тысячах партий с сервера KGC.
Правила го могут варьироваться, но их основа примерно одинакова. Два игрока размещают камни двух цветов на доске определённого размера, стандартное поле — это 19×19 линий. Цель игры проста: нужно отгородить на доске камнями своего цвета территорию большего, чем соперник, размера.
Го считается трудной для компьютерных систем игрой. Так получается из-за огромного пространства поиска и сложности выбора ходов. Возможных позиций камней на стандартной доске более чем в гугол (10100) раз больше, чем в шахматах. Число возможных позиций больше, чем атомов во Вселенной. Существующие программы умеют играть в го на уровне любителей. Какое-то время считалось, что до появления систем сильнее человека ещё десятилетие.
источник: geektimes.ru/post/272330
Зачем приходил - не понятно.