老铁们，大家好，相信还有很多朋友对于元宇宙v18协议是什么和vr的相关问题不太懂，没关系，今天就由我来为大家分享分享元宇宙v18协议是什么以及vr的问题，文章篇幅可能偏长，希望可以帮助到大家，下面一起来看看吧！

本文目录

1. 努比亚v18有红外线功能吗
2. 阿尔法元自学成才，以100比0完爆阿尔法狗，你怎么看？

努比亚v18有红外线功能吗

该机采用了6.01英寸18:9全面屏，分辨率为2160×1080，屏占比达到了86.25%，背部沿用nubiaaRC弧线设计，视觉厚度薄至6mm，除了星云红外线，还提供曜石黑、太空金、象牙白配色。

阿尔法元自学成才，以100比0完爆阿尔法狗，你怎么看？

非常令人震惊的进展！2016年3月4:1战胜李世石之后，Deepmind就放出风声，要让AlphaGo从零知识开始学习下围棋，当时让人很有兴趣。这种完全靠自学习，不学习人类棋谱的AI，在学成以后会如何下围棋？会不会从天元开始下？能达到什么样的实力？肯定非常有趣。

所谓零知识自学习，就是一开始就随机扔子，就如上图这样黑白等于是瞎下。从这种随机策略开始，慢慢改进，而不是学习人类的棋谱先来个策略网络一开始就下得象模象样。

但是后来这个零知识自学习的事一直没下文。到2017年5月乌镇3:0战胜柯洁时，中间有研讨会，DavidSilver出来讲了不少，也完全没有提这个。我还写文章，说零知识自学习可能失败了，陷入局部陷阱棋力并不太高。特别是2017年8月AlphaGo打星际的论文出来，从0知识开始学习，但是能力非常差，连暴雪最弱的AI都打不过，也不会造兵，更是让人觉得零知识自学习可能不行，人类的先验知识应该还是挺重要的。

但是2017年10月18日Deepmind第二篇AlphaGo论文《MasteringtheGameofGowithoutHumanKnowledge》出来了！论文给出了出乎我的预料的结果：

1.从0知识开始学习，是可以训练成功的！这个成功的程度是”目前所有Alphago版本中最厉害“。100:0战胜AlphaGo-Lee版本，90%胜率胜Master版本（也就是战胜柯洁的那个）。但是还没有”天下无敌“，还是有一定概率输给Master，等级分领先幅度还不算大。下图右是等级分数值。

2.从0知识开始，训练速度非常快！3天就能战胜AlphaGo-Lee，21天能战胜Master。下图左是AlphaGo-Zero等级分随时间提升的曲线。训练没有在早期陷入局部陷阱。

3.让人类还算欣慰的是，虽然AlphaGoZero不需要人类棋谱，但是训练出来下得还是象人的。论文给出AlphaGoZero的83局棋谱，没训练一会就下得有模有样了。也不是从中腹天元开始下，而是象人类一样先占边角。这说明人类的这些行棋方向还不算离谱。实际这也早有征兆，几个围棋AI都这样，如果一开始不下角部，下在中腹或者边上，给出的胜率就会下降。

4.虽然AlphagoZero下得象人，但是很多招为什么这么下，连高手都应该是看不懂了。它到了什么境界，人类还需要领会。

从哲学意义上来说，这说明围棋这种人类看上去很复杂的游戏，在AI看来却是简单的。因为围棋的规则与目标是明确的，甚至是最简单的，围棋几乎是规则最简单的游戏，只需要两个行棋规则：气尽提子，禁止全同。胜负规则，也是行棋规则自然出来的，终局数子。

围棋的规则，让AI可以不需要人类，就判定棋局的结果，这样就完全不需要人类干预进行自学习了。学名叫“无监督”。也就是说围棋是个完全客观的游戏。而人类在这种客观游戏中，确实在几百上千年中加入了不少主观的东西，各种“定式”、“趣向”、“价值判断”，这都是非自然的，肯定有不少错误。人类的经验，对AI的自学习来说，到很高的水平上，应该反而是障碍了。

AlphaGoZero说明，对于完全客观的东西，人类的主观经验很可能是有错的，要勇敢地怀疑与挑战。当然也有不少问题，是依赖人的主观判断的，那对AI又是不同的，需要“监督”，如识别文字。

文章到此结束，如果本次分享的元宇宙v18协议是什么和vr的问题解决了您的问题，那么我们由衷的感到高兴！