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新华社上海2月24日新媒体专电（记者吴振东）当下，共享单车已成为城市短距离出行的新选择。但随着其快速发展，不按规定乱停放、单车破损扔在路边等，逐渐成为城市交通文明的新问题，也是社区治理和交通整治的空白点。
记者日前从上海普陀区了解到，该区真如镇街道近日携手摩拜科技有限公司，推出了以“最优社区治理”“最美公益服务”“最佳资源配置”三个模块为内容的文明停车社区行动，力争优化社区共享单车出行生态，打造...
用微信扫一扫14岁女生获世界跳棋冠军 水土不服未上台领奖
来源：人民网
作者：陈玲 耿红芳
　　带着方便面和大米，远赴乌兹别克斯坦，小小年纪就夺得世界跳棋比赛的冠军。在本月6日结束的2015年亚洲国际跳棋锦标赛上，来自武汉市铁四院学校的14岁女生耿协铭拿到了世界级的荣誉。12日，耿协铭对这个冠军仍有些遗憾：因为水土不服，她错过了亲自上台去领金牌的机会。
　　耿协铭6岁开始接触国际跳棋，随着时间的推移，她越来越爱上了这个有趣的运动。
　　除了周末在校外接受跳棋培训，每天耿协铭至少要在家里练习半个小时。虽然至今她已经参加过全国不少场次的比赛，也拿了多个全国奖，但这次出国比赛却很难得。1号至6号，耿协铭和亚洲多个国家10多名选手大战21场，输掉了一两场，最终获得14岁组第一名。
　　出国前，因为怕吃不惯乌兹别克斯坦当地的伙食，耿协铭带了15袋方便面和一大袋大米，她的其他同伴选手有人带了锅子，比赛晚了就在宿舍里自己做饭吃。尽管这样，6号颁奖当天，她还是出现了呕吐和拉肚子的情况，错过了下午两点的颁奖时间。虽然后来锦标赛主席又专门为她一个人举行了一次颁奖仪式，但没能听到中国国歌在现场奏起，她还是有些遗憾。(记者陈玲 通讯员耿红芳)
　　(来源:武汉晚报)
(责任编辑：UN654)
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客服邮箱：人机博弈的前世今生：跳棋第一个接受挑战
来源：综合
原标题：这只“狗” 咬痛全人类
记者在媒体间通过屏幕观看人机大战第三场对弈。 新华社发
　　又输了，大比分0比3！李世石昨天仍没带给大家期待中的惊喜。比赛结束，李世石还没有从棋局中缓过神，这个曾比柯洁年少轻狂上百倍的顶尖高手，接受采访时居然话音颤抖，透露出他内心的震惊。“首先要抱歉，无论内容还是结果，我都显得很无力。”言毕，李世石的目光盯着地面，思绪万千。
　　在五番棋中，0比3算得上一败涂地。一场人工智能和人脑之间的对抗，其实已画上了句号，虽然还要继续下完最后两盘，但无论最终比分是多少，获胜者都是AlphaGo。然而，许多人、特别是棋迷们仍心存期待，认为当李世石没有了赢棋压力后，在他逐渐熟悉了AlphaGo的特质后，最后两局放手一搏，或许仍有连扳两盘的可能性。据说，从昨天的对局也有端倪显现出来。
　　昨天李世石执黑先行，开局双方在左上角战斗中，李世石处于下风，AlphaGo对全局的把握和掌控一如既往地强大。甚至此前有人分析AlphaGo可能不擅长打劫，可它偏偏在左下角“故意”选择了一个可能留下打劫的变化。最终，李世石做如愿走出复杂的劫争，不过，AlphaGo此后的应对非常准确，李世石没有就此讨到任何便宜。
　　一盘一种战术，不断尝试不同的下法和思路，从科学测试的角度看，李世石很好地扮演了“高级程序测试工程师”的角色，从各种角度给人工智能机器人提出了考验。这么做的用意是什么？李世石给出了这样的答案：“第1局非常难，因为我对AlphaGo没有任何了解。与它的胜负感是从第2局开始建立的，序盘阶段我走得还不错，但错失了很多机会。虽然我有很多大赛经验，但从来没像今天第3局这样感到紧张和压力，输掉这盘后，总的胜负也分出来了。现在我可以抛开所有心理负担，在后两盘中，真正评判一下我与AlphaGo的实力。”
　　从比赛本身而言，3比0意味着人工智能获得了胜利。但对李世石而言，紧接着的第4盘和第5盘可能才是真正较量的开始。问题是：李世石能找到AlphaGo的弱点吗？
　　人机博弈的前世今生
　　李世石输了，然后就得出“人类输给了智能机器人”？逻辑是这样讲的吗？从本质上说，这不就是一个不会犯错的、由人类设计的程序，击败了一个会犯错的棋手吗？
　　然而换一个角度看，这次逻辑确实是可以这样讲的。纵使人类心有不甘，但是走进人工智能和棋牌的前世今生，人们才会懂得这当中的无力感。
　　前世：1949年的小跳棋
　　人工智能和棋牌的前世大约可以追溯到1949年。那是在纽约，计算机问世还不到4年，一切都还是刚刚起步，大家甚至对于计算机处于一知半解阶段，但就是那时，智能机器就已萌发出了令人敬畏的种子。
　　那一年，计算机技术的先驱萨缪尔在IBM第一批商用计算机IBM701上，编写出了世界上第一款国际跳棋的程序。这款闻所未闻的智能程序，虽然下棋水平不那么高明，但它却是一款能够自我“学习”的程序，“人工智能”的概念就这样呈现在了人类的面前。
　　智能的种子既然已经种下，生出丰硕的果实就只是时间问题。在反反复复的兜转中，萨缪尔和他招募的程序员们通过不断改进程序，最终在1962年，这个程序击败了人类玩家。当时就如同今天，各种媒体的新闻编辑们制作出这样的头条大标题：“机器在下跳棋上已经超越了人类”。从此，人工智能挑战棋牌的号角正式吹响。
　　疑问：被选中的棋牌
　　战胜人类的标准中，为什么参考物是棋牌？这是一个耐人寻味的问题。它的关键之处在于智力。棋类博弈自古被视为一种关乎人类智力的高级挑战。和其他智力测试相比，弈棋具有直接对抗的特点，在紧张对局中，对手一手精妙招法，更能体现人类智力上的刺激和挑战。弈棋随机和不可控因素更小，因此对局双方的决策能更直接地控制整个局面的走势，进一步增强了智力的对抗性。正是棋类具有这样的特质，因而在每次有更好的人工智能程序面世时，被挑战的对象往往都是棋牌。智能机器人真正开始通过棋类挑战人类智力，最早可追溯到1958年，当时美国麻省理工学院率先在电脑中设计出了国际象棋程序，几年后，人与电脑下棋的新生事物就出现了。
　　分水岭：深蓝和更深的蓝
　　日，一个和今天一样将被历史记住的日子。那一天，“更深的蓝”击败了国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫，人工智能和棋牌的分水岭就这样来临了。要说“更深的蓝”，要从“深蓝”说起。
　　想当年，卡斯帕罗夫可是国际象棋棋坛的神话，自1985年成为世界冠军以来，12年间他在国际象棋领域里的地位一直未受到严峻挑战，曾11次获得国际象棋奥斯卡奖，被认为有史以来最强的棋手之一。1996年卡斯帕罗夫与电脑“深蓝”展开交锋，结果卡斯帕罗夫4比2宣告胜利。随后，经过研制方IBM一年多的改进，“更深的蓝”卷土重来。这一次赢家变成了计算机。可今天看来，“更深的蓝”还算不上足够智能，它当时主要依靠强大的计算能力，穷举所有路数，来选择最佳策略。“更深的蓝”靠硬算可以预判12步，卡斯帕罗夫可以预判10步，双方能力不相上下。
　　比赛第二局的完败，让卡斯帕罗夫深受打击，他的斗志和体力在随后3局也被拖垮，决胜局仅19步他就宣布放弃。此后IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，并拆卸了“更深的蓝”。卡斯帕罗夫虽然后来多次挑战电脑战平，却再也无法找“更深的蓝”复仇。多年后，IBM研制小组透露了他们的秘诀：每场对局结束后，研究小组都会根据卡斯帕罗夫的情况相应地修改特定的参数，“深蓝”虽不会思考，但这些工作实际上起到了强迫它学习的“作用”，这就是卡斯帕罗夫始终无法找到一个对付“深蓝”有效办法的原因。
　　递进：5打1的象棋战局
　　国际象棋之后，轮到了中国象棋。2006年是“人工智能诞生50周年”，一场关乎中国象棋棋手的荣誉大战就此拉开大幕。那一年，“浪潮杯”首届中国象棋人机大战举办。在比赛中，计算机“浪潮天梭”同时迎战柳大华、张强、汪洋、徐天红、朴风波5位中国象棋特级大师。在2局制的博弈中，“浪潮天梭”以平均每步棋27秒的速度，每步66万亿次的棋位分析与检索能力，最终以11比9的总比分获胜。那场人机大战异常激烈，柳大华在两局之间中场休息时，直言“艰苦卓绝”。在这场高强度的消耗战中，电脑最终取胜的关键，被认为是其不知疲倦的稳定性。
　　张强赛后坦承：“输棋的原因主要在体力的过度消耗。以往和人比赛，最后时刻就是各自意志和心态的对决，但是计算机没有这样的问题。”
　　今生：终于请出围棋
　　从跳棋到国际象棋再到中国象棋，围棋始终保持着一份超然。因为在围棋领域，人工智能长期以来举步维艰，顶级程序甚至不能打败稍强的业余选手。原因是：国际象棋中，平均每回合有35种可能，一盘棋可以有80回合；而围棋每回合的可能性有250种，一盘棋可以长达150回合。同时围棋局面多变，几乎无法被算法穷举。更专业点说，围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑，差一个子盘面就可能天翻地覆，同时状态空间大，也没有全局的结构。所以，面对这样一组天文数字，棋手们是乐观的。
　　然而，人工智能和棋牌的故事终于还是走到了围棋这一步。去年10月，谷歌公司研发的AlphaGo，在没有让子的情况下，5比0战胜了欧洲围棋冠军、职业二段棋手樊麾。樊麾出生于中国，目前是法国国家围棋队总教练，已经连续三年赢得欧洲围棋冠军的称号。
　　AlphaGo与樊麾交手的棋谱一经公开，中国和韩国多名顶尖职业棋手都对它的棋力表示惊讶。中国著名棋手常昊认为，从电脑的表现看，绝对可以算作职业棋手，它的思考方式、布局和应对都有职业棋手的风范。即使如此，大家依然对于职业围棋选手的优势有信心。所以，在李世石和AlphaGo的5回合大战开始前，人们普遍看好李世石，但就在日，阿尔法狗第一次完胜职业顶尖高手李世石，这将像博尔特百米突破世界纪录一样，注定成为人类智能发展的一个新起点。本报记者 李立 J148
(责任编辑：刘峰 UM004)
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客服邮箱：1.3人工智能成功的实例；在形成和第一个兴旺期，人工智能研究出现了一些较有；1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的；1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄；1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Sim；1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学；1959年，IBM公司的Gelernter(格伦；博弈同样是AI第一个时期的研究热点
1.3 人工智能成功的实例
在形成和第一个兴旺期，人工智能研究出现了一些较有代表性的工作（这个时期AI研究的主要方向是机器翻译、定理证明、博弈等）。
1953年，美国乔治敦大学组织了第一次机器翻译的实际实验。
1954年7月，IBM公司在701计算机上做了俄译英的公开表演。
1956年，Newell(艾伦.纽厄尔)和Simon(西蒙)等人首先取得突破，他们编的程序Logic Theorist(应用启发式技术)证明了《数学原理》第二章中的三十八条定理，又于1963年证明了该章中的全部五十二条定理，走上了以计算机程序来模拟人类思维的道路，第一次把求解方法和问题的领域知识分离开。
1958年定理证明方面取得新成就，美籍数理逻辑学家王浩在IBM704计算机上以3-5分钟证明了《数学原理》有关命题演算的全部220条定理，还用了几分钟证明了该书中带等式的谓词演算的150条定理中的85%，1959年再接再厉，仅用了8.4分钟就证明了以上全部定理。
1959年，IBM公司的Gelernter(格伦特尔)研制出平面几何证明程序。
博弈同样是AI第一个时期的研究热点
1956年Samuel研制了跳棋程序，它在1959年击败了Samuel本人，又在1962年打败了美国一个州的跳棋冠军而荣获州级冠军。也在1956年，Selfridge研制出第一个字符识别程序，又在1959年推出功能更强的模式识别程序。
1960年，McCarthy建立了人工智能程序设计语言LISP。从1957年开始，Newell、Shaw和Simon等人就开始研究一种不依赖于具体领域的通用解题程序GPS（持续研究了十年，69年发表最后版本）。
1963年，Green公布了BASEBALL（有关美国棒球赛的问答系统）。
1963年Slagle发表了符号积分程序SAINT，用86道积分题做实验（其中54道选自麻省理工学院的大学考题），结果做出了其中的84道（1967年Mosis以他的SIN程序再创记录，效率比SAINT提高了约三倍）。
1965年Roberts编制了可以分辨积木构造的程序，开创了计算机视觉的新领域。
1965年Robinson独辟蹊径，提出了与传统的自然演绎法完全不同的消解法，当时被认为是一项重大突破，掀起了研究计算机定理证明的又一高潮。
而年轻一代(以斯坦福大学的年轻教授Feigenbaum为代表)认为,万能的逻辑推理体系根本就不可能存在,它最大的弱点是缺
乏知识,它的主要技术(状态空间搜索技术)的主要困难是&组合爆炸&。要摆脱困境只有大量使用知识。总之,在这个波折萧条期,很多国家的人工智能研究人员并没有灰心,而是扎扎实实的做工作,不仅是加强基础理论研究,而且在专家系统、自然语言理解、机器人、计算机视觉等方面作出了很有成效的工作。这个时期出现了不少较有代表性的工作。下面简单介绍这个时期的几个具有代表性的专家系统、自然语言理解系统等应用系统。
ELIEA：1968年J.Weizenbaum在美国麻省理工学院设计的基于&模式匹配&的自然语言系统中最有名的一个。ELIEA模拟一位心理治疗医生(机器)同一位患者(用户)进行交谈.
DENDRAL：1970年斯坦福大学计算机科学系费根鲍姆(E.A.Feigenbaum)和化学家C.Djerassi以及J.Leberberg等人研制出的世界上第一个专家系统。该系统具有非常丰富的化学知识,是根据质谱数据帮助化学家推断分子结构,被广泛地应用于世界各地的大学及工业界的化学实验室。
MACSMA：1971年麻省理工学院的C.Engleman,W.Martin和J.Moses研制成的基于知识的数学专家系统。它作为数学家的助手使用启发式方法变换代数表达式,现经过不断扩充，能求解600多种数学问题,其中包括微积分、解方程和方程组,矩阵运算等,目前在麻省理工学院的KL-10计算机系统上运行并可通过美国国防部高级规划局网络(ARPA)被大家使用.
MYCIN：1972年-1974年研制(1976年发表)，肖特立夫(E.H.Shortliffe)等人的医疗专家系统。用于诊断和治疗血液感染和脑炎感染,可给出处方建议(提供抗菌剂治疗建议),不但具有很高的性能,而且具有解释功能和知识获取功能。MYCIN系统是专家系统的经典之作，它的功能是诊断某种血液病，并提供治疗方案。MYCIN的知识表示系统用带有置信度的IF-THEN规则来表示，并使用不确定性推理方法进行推理。MYCIN由LISP语言写成，所有的规则都表达成LISP表达式。MYCIN是一个面向目标求解的系统，使用反向推理方法，并利用了很多的启发式信息.。从MYCIN系统衍生了很多的专家系统，其中EMYCIN是从MYCIN中抽象出来的专家系统工具，在它的基础上产生了许多其它领域的实用专家系统，比如说心脏病诊断领域的PUFF系统等。
LUNAR：1972年W.Woods研制成功的基于知识的自然语言理解系统.LUNAR用于查询月球地质数据,协助地质学家查询分析阿波罗11号在月球采集的岩石标本的成分,回答用户的问题。该系统的数据库中有13000条化学分析规则和10000条文献论题索引,是第一个采用扩充转移网络ATN和过程语义学的思想.也是第一个用普通英语与机器对话的人机接口。
SHRDLU(又称积木世界)：1972年麻省理工学院的T.Winograd研制成功的在&积木世界&中进行英语对话的自然语言理解系统。系统模拟一个能操纵桌子上一些玩具积木的机器人手
臂,用户通过英语人机对话方式命令机器人摆弄那些积木块,系统则通过屏幕来给出回答并显示现场相应情景.SHRDLU具有200个单词和场景知识,利用句法、语义、推理来理解语言,是最早尝试把语言知识和人的推理机制结合起来的系统之一。
STUDENT：1968年美国麻省理工学院的博士生D.Bobrow完成的一个基于模式匹配(加上一些精心设计的启发式信息)的自然语言理解系统。系统能理解和求解用英语表达的中学文字数学题.
MARGIE：R.Schank及其学生们在美国斯坦福大学的人工智能实验室里建立的一个英语的分析、理解和推理系统,由概念分析器、推理器和生成器三部分组成，它采用的概念分析方法的特点是把句法和语义的分析融为一体,即被称为一体化的语言分析方法。
HEARSAY-I：1973年卡内基-梅隆大学(CMU)的L.D.Erman等人设计的自然语言理解系统。1977年发展为HEARSAY-Ⅱ，具有一千多条词汇，能以60MIPSS的速度理解连贯的语言,正确率达85%。该系统对未来的知识系统的发展起着重要的推动作用。
这期间发生的重要事件还有：
1968年奎连(Quilian)提出了语义网络知识表示法,试图解决记忆的心理学模型，后来西蒙(Simon)等人在用语义网络表达自
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