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学习心得：
FT中文网：
在过去30年里，信息技术一直高歌猛进、所向披靡。驱动信息技术一路飞奔的是这样一个事实：机器的计算能力、内存大小和通讯速度这三者全部提高了一百万倍。那么，人们很自然要思考这样一个问题：当人工智能（AI）崛起的时候，如果这三者，也就是我们今天所说的算力，再提高一百万倍，当机器已经具备了无以伦比的学习能力的时候，我们该怎样到达人类社会的彼岸？3月13日，“强化学习之父”理查德•萨顿（Richard Sutton）发表了一篇题为“苦涩的教训”（The Bitter Lesson）的博客，其核心观点是：“我们必须吸取惨痛的教训，即从长远来看，直接构建人类大脑的思维模式是行不通的。”萨顿写到：“人类不断试图把自己的知识和思维方式植入到AI之中，”比如用人类的思路教AI下棋、将让AI按照人类总结的思路来识别图像等等。这些做法，“能带来暂时的性能提升，长期来看却会阻碍研究的持续进步。”这种错误的做法已经带来了太多“苦涩的教训”。萨顿相信：“真正的突破，总是来自完全相反的方向。”所谓完全相反的方向就是“摒弃人类在特定领域的知识”，采用“基于搜索和学习进行大规模计算”，只有这样，人类才会“获得最终的胜利” 。这篇文章的确是作者总结了过去70年人工智能发展历程的洞见之作，因而引来一片附议和转发。但也有反对意见，其中比较典型的是牛津大学计算机系教授希蒙•怀特森（Shimon Whiteson）。他在题为“甜蜜的一课”（The Sweet Lesson）的博客中针锋相对地写到：“AI的历史故事并非融入人类知识一直失败。恰恰相反，这是融入人类知识的胜利，实现的路径也正是一种完全符合惯例的研究策略：尝试很多方法，抛弃失败的99%。”萨顿和怀特森两位教授都是业界知名的强化学习专家，但有趣的是，两人的观点却如此背道而驰。这场隔空争论过程中，许多业内知名学者也各抒己见。在国内，也引起了业界相当高的关注。萨顿和怀特森争论的一个焦点是人类的知识与AI是否一定是对立的。萨顿说：“虽然这两者看似没有必要相互对立，但实际上它们往往是对立的。”也就是说，萨顿认为人类的归人类，AI的归AI。在我看来，不必计较AI跟人类的知识是否对立，也不必计较AI在哪些方面能超过人类，而要看到当机器智能化后会成十倍百倍的提升效率，降低成本，优化体验，从而达到推动社会发展的意义，这才是AI的技术价值所在。摩尔定律表明，算力和数据在一段时期内是以指数级数变得更为便宜的，这是现代人工智能技术的驱动资源。任何不能有效利用这些资源的方法都前途有限。不仅如此，当算力和数据成本变得极为低廉的时候，这些因素也会影响算法优先发展的方向。这并不意味着算法不重要，而是说算法需要能适合这样的资源。就像石油的开发使得人类历史上第一次获得了非常廉价的能源，所以能适应这一能源的现代技术就得以飞速发展，比如汽车和飞机就是因为非常好地适应了石油这种能源，才得以在短时间内在全球迅速推广开来。

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1. https://wallstreetcn.com/articles/3499230

2. 标普跌1.9%，道指跌460点，纳指跌2.5%。3月期美债和10年期美债收益率出现倒挂，银行股集体下挫，美国银行跌超4%。美油跌超1.5%，金价上涨。欧元下挫，德国10年期国债收益率跌破零。耐克公布财报，收跌6.6%。10年期美债收益率大跌。

3. 感想： 反弹的够多了，本来基本面就没回复，只是情绪助推

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• I lean on the most vt. 倚靠在⋯上
  

There are as many investment strategies as there are investment opportunities. Some are good; many are terrible. Here’s the one that I lean on the most when I’m looking for low risk and above average returns.

每日计划清单

1.背单词1个-O
2.阅读60分钟-O
3.俯卧撑-X
4.卷腹-X
5.负重行走-X
6.手臂-X
7.肩膀-X

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2019.3.23<br>
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微信抖音的战争才刚开始，先别急着站队

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美团买菜北上，正常与反常

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叮咚买菜，会昙花一现吗？

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