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生命科學(xué)小知識范文第1篇

關(guān)鍵詞：學(xué)籍 管理 是 生命線

我們通常所說的學(xué)籍管理，是指學(xué)生進校報名注冊編班，由學(xué)校統(tǒng)一上報到上級主管部門備案，成為在校學(xué)生，如有輟學(xué)遷徙或死亡等，就注銷其“戶口”。這種學(xué)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(xué)而已，對學(xué)校工作中最重要的教育教學(xué)的管理和督促的意義不大。而實際上，學(xué)籍管理與其它工作的管理一樣，是教育教學(xué)工作的守護神，是教育教學(xué)質(zhì)量的生命線。

一、生源的基本情況與教育教學(xué)質(zhì)量的關(guān)系

義務(wù)教育階段，一個班級的學(xué)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(xué)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(dāng)然，“師高弟子強”，學(xué)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(xué)，學(xué)生的情況肯定會發(fā)生變化，不同的教師教育相同的學(xué)生，轉(zhuǎn)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(zhuǎn)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(xué)生的基本情況決定著教師教學(xué)的基本教學(xué)效率，也是就是說基本的學(xué)生決定著基本的教師。如有懷疑，請大家倒查一下一所學(xué)校，甚至一個地方的教育情況，看看學(xué)生的基本情況與教師們后天教育教學(xué)效果的關(guān)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(xué)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(xué)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(xué)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(wù)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(shè)法弄來一兩個優(yōu)生，那就輕松地超過了別人。

這不是假設(shè)，這是多少年以來，千千萬萬的教師和學(xué)校挖空心思、使出渾身解數(shù)所進行的一項“高智力”的“轉(zhuǎn)化差生”、“提高質(zhì)量”的“先進性”教育活動。也許你會說有《義務(wù)教育法》罩著，誰敢？可實際的情形是的確有那么多的學(xué)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(xué)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(xué)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(nèi)它校之間流動?。】倳幸恍┗逇獾慕處熍c學(xué)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(xué)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(zhì)量，不利于普九工作的順利進行。

三、科學(xué)的學(xué)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(nèi)的學(xué)籍管理，讓它科學(xué)合理。一所學(xué)校的教育教學(xué)質(zhì)量，是這所學(xué)校里的學(xué)生共同表現(xiàn)出來的。學(xué)生的共同表現(xiàn)，又是眾多教師主要在教育教學(xué)上共同努力的結(jié)果。眾多教師在教育教學(xué)上共同努力的結(jié)果怎樣，取決于他們在教育教學(xué)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(xué)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(dāng)然在教育教學(xué)上就不可能人盡其才，各盡所能。這樣，學(xué)?？傮w的教育教學(xué)質(zhì)量就不會發(fā)出應(yīng)有的光芒。所以，只有在在教育教學(xué)上為廣大教師創(chuàng)設(shè)出公平競爭的環(huán)境，才能提高整體的教育教學(xué)質(zhì)量。在教育教學(xué)上能否公平競爭，在學(xué)籍管理上必須做到科學(xué)合理。

四、合理編班，把好進出關(guān)

（一）、按一定的標(biāo)準(zhǔn)，比較公平地編班。

這當(dāng)然不是劃分劃分重點班或差班,而是把收來的學(xué)生由學(xué)校統(tǒng)一分配，讓同年級每個班里的學(xué)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(xué)生，趕學(xué)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(guān)。

生命科學(xué)小知識范文第2篇

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

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

【輔導(dǎo)介紹】根據(jù)不同孩子的基礎(chǔ)知識及接受能力制定針對性的學(xué)習(xí)方案，配備輔導(dǎo)經(jīng)驗豐富的課程老師全程指導(dǎo)，各機構(gòu)收費標(biāo)準(zhǔn)、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(dǎo)】

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

初中：初二物理力學(xué)、電學(xué)等重點難點基礎(chǔ)夯實;初中英語語法、數(shù)學(xué)基礎(chǔ)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(dǎo)、各科基礎(chǔ)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(chǔ)薄弱的考生給出合理的學(xué)習(xí)建議;藝考生、特長生文化課針對性輔導(dǎo);高中各科重點知識點梳理，高考沖刺輔導(dǎo)。

【溫馨提示】家長您好，請結(jié)合所在城區(qū)位置，尋找離家就近的機構(gòu)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(xué)習(xí)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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濟南市長清區(qū)大智培訓(xùn)學(xué)校長清校區(qū)免費咨詢電話：400 0066 911 轉(zhuǎn)分機 64301

【金華市】

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【晉中市】

生命科學(xué)小知識范文第3篇

關(guān)鍵詞：概念圖；生物化學(xué)；教學(xué)；學(xué)習(xí)

概念圖(Concept map)最早是由美國康奈爾大學(xué)教育系的諾瓦克教授在20世紀60年代提出的一種科學(xué)的教學(xué)策略。自開展研究概念圖以來，國外有關(guān)概念圖在理論研究和應(yīng)用兩方面都取得了豐碩的成果。然而，我國有關(guān)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(yīng)用概念圖進行教學(xué)，能夠顯著地改善教師和學(xué)生教與學(xué)的效果。具體包括(1)學(xué)習(xí)者通過制作概念圖，可以對所學(xué)知識進行整合，建立新舊知識間的聯(lián)系。在此過程中，學(xué)習(xí)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(guān)系，因此避免了被動學(xué)習(xí)，加強了主動學(xué)習(xí)，提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)能力；(2)教師制作概念圖，有助于其梳理教學(xué)內(nèi)容之間的關(guān)系，更加準(zhǔn)確地把多知識有效而系統(tǒng)地聯(lián)系起來，展示給學(xué)生。這種實踐有助于教師提高自身素質(zhì)，更好地為學(xué)生服務(wù)等等。

生物化學(xué)課程是生物學(xué)專業(yè)類學(xué)生的基礎(chǔ)課程，學(xué)好生物化學(xué)是學(xué)好其它生物學(xué)課程的基礎(chǔ)。生物化學(xué)課程涉及的概念非常之多，其間的聯(lián)系也甚為復(fù)雜。傳統(tǒng)的教學(xué)方法基本屬于教師講，學(xué)生聽，結(jié)果是大部分學(xué)生處于被動學(xué)習(xí)狀態(tài)，學(xué)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(xué)生能夠通過自己的努力，對所學(xué)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(xué)生克服學(xué)習(xí)中存在的問題，提高學(xué)生的學(xué)習(xí)效率和改善學(xué)習(xí)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(xué)教學(xué)有利于解決上述教學(xué)中的難題。

概念圖在教學(xué)上具有以下三個含義，我們將嘗試其在生物化學(xué)教學(xué)中的應(yīng)用。

一、概念圖作為一種教學(xué)的技能

概念圖作為一種教學(xué)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(chǔ)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(xué)生，從而使學(xué)生系統(tǒng)掌握所學(xué)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(xué)者而言，每個代謝途徑的反應(yīng)以及催化反應(yīng)的酶，以及酶的調(diào)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(guān)系，幫助學(xué)生在掌握各單個代謝途徑的基礎(chǔ)上，將糖代謝的途徑聯(lián)系起來形成整體概念，在學(xué)生完成糖代謝的學(xué)習(xí)任務(wù)之后，教師通過梳理總結(jié)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(xué)中的難點和重點內(nèi)容簡潔明了的方式呈現(xiàn)給學(xué)生，幫助學(xué)生系統(tǒng)完整地掌握生物化學(xué)的知識。

二、概念圖作為一種學(xué)習(xí)的策略

國內(nèi)外研究結(jié)果指出，概念圖可以有效地改變學(xué)生的認知方式，大面積的提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績和自學(xué)能力。學(xué)生的認知方式主要有：記憶、規(guī)則、質(zhì)疑和應(yīng)用四種形式。然而，普遍認為選擇規(guī)則方式進行認知的學(xué)生，比選擇其他認知方式的學(xué)生，在進行有意義學(xué)習(xí)時更具優(yōu)勢。運用概念圖進行學(xué)習(xí)的策略，學(xué)生采用的是規(guī)則的認知方式，即在學(xué)習(xí)新概念時，總是試圖去分析概念之間的關(guān)系，并加以理解與記憶；而在傳統(tǒng)教師講，學(xué)生聽的學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，學(xué)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(xué)習(xí)策略，能夠調(diào)動學(xué)生主動學(xué)習(xí)的積極性。在教學(xué)過程中，教師的感受是只有調(diào)動學(xué)生主動學(xué)習(xí)的積極性、教會學(xué)生如何學(xué)習(xí)，才能有效地改善教學(xué)效果。例如：針對蛋白質(zhì)的合成部分，教師可以要求學(xué)生制作概念圖以幫助他們?nèi)胬斫夂驼莆毡菊碌膬?nèi)容。在概念圖的繪制過程中，學(xué)生不得不主動地思考、總結(jié)和綜合所學(xué)知識，這一過程使他們對蛋白質(zhì)合成的理解不再局限在蛋白質(zhì)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(chǔ)上更加注重了他們之間的聯(lián)系，從更深層次理解蛋白質(zhì)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(yīng)用于兒童的原有知識和抽象概念檢測當(dāng)中。傳統(tǒng)的評價方法只是考查學(xué)習(xí)者的離散知識，而概念圖則注重檢查學(xué)習(xí)者對知識結(jié)構(gòu)和知識點之間相互聯(lián)系的理解。生物化學(xué)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(xí)題集就可以看出習(xí)題內(nèi)容涉及的知識點很小，涉及面很廣，相對而言，對學(xué)習(xí)者的要求也很高，導(dǎo)致學(xué)習(xí)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(xué)中適當(dāng)加入以概念圖為基礎(chǔ)的考試題，以彌補傳統(tǒng)考試中存在的不足。

生命科學(xué)小知識范文第4篇

全球關(guān)注的人機世紀之戰(zhàn)

人們總是對未知領(lǐng)域充滿了好奇與敬畏，從計算機誕生之日起，各種有關(guān)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(guān)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(guān)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(dāng)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(jié)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(dāng)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(guān)，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(xué)習(xí)進化的AlphaGo以難以讓人爭議的過程和結(jié)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(xué)習(xí)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(xué)，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(xué)習(xí)的技術(shù)優(yōu)勢為AlphaGo構(gòu)建了一套策略網(wǎng)絡(luò)，機器通過深度學(xué)習(xí)能力，模擬人腦的機制來學(xué)習(xí)、判斷、決策。即AlphaGo可以從大量的棋譜和對局中學(xué)習(xí)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(dǎo)的能力，最終成功擊敗人類棋手李世石。

人類是惟一能夠?qū)⒅庇X（隱式的）和符號（顯式的）知識結(jié)合起來的物種，人類具有這樣的雙重能力，將前者轉(zhuǎn)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(luò)（即深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）進行直覺學(xué)習(xí)，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(fù)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(jié)合，這讓AlphaGo能夠在對局結(jié)束前30分鐘就向Google技術(shù)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(luò)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(shù)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(zhǔn)。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(lǐng)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(lǐng)地。AlphaGo及其背后的AI領(lǐng)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(luò)”去計算局面，用“策略網(wǎng)絡(luò)”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(luò)、快速走子、估值網(wǎng)絡(luò)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?qū)W習(xí)的智慧，最終戰(zhàn)勝李世石。走棋網(wǎng)絡(luò)（Policy Network），給定當(dāng)前局面，預(yù)測/采樣下一步的走棋。快速走子（Fast rollout），目標(biāo)和1一樣，但在適當(dāng)犧牲走棋質(zhì)量的條件下，速度要比1快1000倍。 估值網(wǎng)絡(luò)（Value Network），給定當(dāng)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(luò)

走棋網(wǎng)絡(luò)把當(dāng)前局面作為輸入，預(yù)測/采樣下一步的走棋。它的預(yù)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(xùn)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(luò)（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(luò)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(luò)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(yīng)”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(diào)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(zhǔn)確率。24.2%的意思是說它的最好預(yù)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(luò)在GPU上用2毫秒能達到57%的準(zhǔn)確率。在AlphaGo有了快速走子之后，不需要走棋網(wǎng)絡(luò)和估值網(wǎng)絡(luò)，不借助任何深度學(xué)習(xí)和GPU的幫助，不使用增強學(xué)習(xí)，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(luò)

估值網(wǎng)絡(luò)對盤面的評估應(yīng)用上同快速走子有些重疊，都是通過模擬落子得分評估當(dāng)前及后面布局的優(yōu)劣，但通過估值網(wǎng)絡(luò)和快速走子的互補，在復(fù)雜的死活或?qū)r，也就是進行到中盤階段的時候，估值網(wǎng)絡(luò)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(luò)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(yīng)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(luò)“大腦”合作來改進下棋。這些大腦是多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)跟那些Google圖片搜索引擎識別圖片在結(jié)構(gòu)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(luò)處理圖片一樣。經(jīng)過過濾，13個完全連接的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(luò)大腦科學(xué)全稱應(yīng)該是“監(jiān)督學(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)（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(luò)圍棋對戰(zhàn)平臺）上最強人類對手，百萬級的對弈落子去訓(xùn)練大腦。這就是AlphaGo最像人的地方，目標(biāo)是去學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)，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(luò)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(xué)習(xí)的策略網(wǎng)絡(luò)（Policy Network）”帶來的深層學(xué)習(xí)能力，而棋感和計算則需要深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(fù)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(luò)，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(jié)合蒙特卡洛算法和以上兩個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。在這種結(jié)合下，研究者們結(jié)合參考人類職業(yè)對局的監(jiān)督式學(xué)習(xí)，和AI大量積累自對弈實現(xiàn)的深度學(xué)習(xí)，來訓(xùn)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(wù)、難以破解的查找空間問題和優(yōu)化解決方案如此復(fù)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(luò)與樹搜索結(jié)合起來，AlphaGo終于達到了專業(yè)圍棋水準(zhǔn)，讓我們看到了希望：在其他看起來無法完成的領(lǐng)域中，AI也可以達到人類級別的表現(xiàn)。

當(dāng)然，這一切都是建立在人類千年來在圍棋領(lǐng)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(lǐng)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(xí)慣，需要AlphaGo們擁有更出色的學(xué)習(xí)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(dān)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(biāo)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(yīng)用到現(xiàn)實問題中。以醫(yī)療為例，IBM已經(jīng)依靠認知學(xué)習(xí)平臺“Watson”進入了醫(yī)療領(lǐng)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(jié)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(yīng)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(xué)習(xí)的現(xiàn)有計算機視覺技術(shù)。當(dāng)然，工業(yè)或者服務(wù)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(lǐng)域，當(dāng)AI設(shè)備在可靠性、適應(yīng)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?nèi)祟惖囊靶?/p>

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(lǐng)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(lǐng)域的頂尖公司，把觸角伸到了生命科學(xué)、人工智能、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等等許多的領(lǐng)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(wù)，生命科學(xué)、人工智能、無人駕駛、虛擬現(xiàn)實等新領(lǐng)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?nèi)祟愇磥淼囊靶?。相比之下，國?nèi)BAT三大巨頭在技術(shù)積淀和領(lǐng)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(yù)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(lǐng)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(lǐng)域中，也涌現(xiàn)出不少初創(chuàng)的科技企業(yè)?？梢哉f，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。