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20181023 18:30

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那么,如果被人工智能攻克下被称为人类最后的智力优势的围棋,是否预示着人工智能就此崛起了呢?我觉得完全不用那么悲观。回答:我们是从零开始一点点滚起来的,但是当时有很多遗憾。第一,当时我们进攻的是海外市场,海外市场在2003年的时候我们确实拿了不少份额,而且有几十家运营商跟我们合作,而且我们的产品好、价格低,同类产品不多。后来你会发现单机版的游戏有很强的制约性,它必须每一次都要重复它的营销过程,成本非常好,而且它还需要本地化的能力,还需要文化的配合。举个例子,我们做了一个摩托车的游戏,是我们的拳头产品,做得非常好。还有一家公司叫THQ也做了一个摩托车游戏,比我们滥得多,但是它能拿到MOTO GP的抬头。我们的公司在跟大牌前十名的游戏公司竞争处于非常强的劣势。我们后来在04、05年的时候在海外收入下降非常厉害,发现你跟不上。为什么我们现在做网游呢?我们发现最近一两年,海外游戏公司生存状况普遍非常差,而且处于挣扎的状态,如果让他们做网游,成本在200万-300万美元。但是对于我们这样的公司,我们只需要200万人民币。所以,我们估计了各个公司这个产品的密集度上没有这样的布局。比如说Iphone第一阶段属于中小规模的产品,到第二阶段是把传统单机版的游戏一直到上面,我觉得这是一个很好的空白点。而且网游产品生命周期比单机板长。而且营销过程不是每次都从零开始,所以我们认为这是非常重要的机会。所以我们想对于海外市场、对于我们公司来讲有很大的不同。对于这家公司的预期,06年的时候我把公司卖掉,是看到手机市场没有什么可做,因为对于我这样的公司在这个市场中并不能展现我的优势,我的产品做得最好,但是收入并不是最好,很多垃圾产品赚的钱比我多,那我做这个公司还有什么意义呢,所以套现是最有价值的产品。另外,中国移动还给我们很多的政策,比如说编139社区我们是绑定的,信息是通的,广东移动给我的政策是所有玩儿这个产品的玩儿家是不收流量费的,1K都不收。中国移动开始慢慢明白了,优秀的产品对于自己的平台和3G时代能带来什么样的推动。

截至2003年12月31日,网易2003年年度净收入总额达亿人民币(6,550万美元),较2002年的亿人民币(2,670万美元)增长了%。网易2003年实现了毛利和营业利润分别为亿人民币(5,520万美元)和亿人民币(3,950万美元),与2002年亿人民币(1,800万美元)的毛利和400万人民币(49万美元)的营业利润相比有了显著的提高。2003年网易实现净利润达亿人民币(3,900万美元),即每股(美国存托凭证)净利润美元(基本),去年的净利润1,630万人民币(200万美元)。在业内流传着一个看似幽默,其实并不幽默的笑话:许多用户在百度上搜索资料时,会直接点第二页去找真正需要的资料,因为第一页全是竞价排名的结果。但是随着越来越多的中国企业意识到搜索引擎的价值,现在搜索一些热点商业词汇,经常会发现3页以上全是推广内容越来越常见,于是许多网民开始尝试在输入关键词并回车后,直接点第5页……加拿大3.5分彩开奖结果唐纳德·诺曼:我有一个比特币储蓄账户和一个支付账户,如果比特币继续升值,正常人都会保留直到它贬值。“去中心化”货币是不受控制的,但早期价格波动无疑是最大的问题之一,当然,我认为它的很多优点可以弥补不足。我不知道比特币是不是会在实体经济扎下根,但我认为,我们应该拥有一种“去中心化”货币,它会使经济更好。߻ɹָɾ̸ϣ

如果我们比较人类和人类的近亲猩猩,会发现人类并不比后者有更强壮的体魄,但是却有着更加非凡的大脑。最近十年来最激动人心的算法进步无疑是深度学习。从大脑最简单的单元,就是单个的神经元推导数学模型,把数学模型朝各个纬度扩展,从而构建更加复杂的网络,这个就是目前深度学习在做的事情。为什么深度学习的效果会很好?因为深度学习能够随着数据的增长不断的去提升效果,传统的算法由于计算的原因和统计的原因并不适合大数据。AlphaGo里面也用了深度学习。一个基本问题是考虑棋局的复杂性,因为棋局的状态数目大到比宇宙中原子的数目还多。实际上很多人并不了解,卷积神经网络可以把棋局的状态空间做分层的分解,能够充分表达极为丰富的复杂度。今年的麻省理工学院的?Technology Review?杂志讲到了十大突破性技术,其中也提到了语音识别,最近因为深度学习发展使得语音识别每一年都在不断的往前演进。深度学习可以用来刻划一个棋局,也可以用来为自动驾驶建立模型。在一个自动驾驶的环境里面你可以看到,车周边的车道、车道线,行人和交通标志实际上都是构成了整个环境,对车的每个控制决策,导致车的位置发生改变,也会进而影响其他车的状态,从而影响整个环境。基于深度学习的增强学习,将整个系统描述成车和环境之间的博弈,从而我们可以用一个简单的数学框架来解决自动驾驶问题。?机器人大脑的算法架构是什么?我们想第一个方案是完全在云端处理。但对于感知、认知、控制这些人工智能算法,我们是不是需要新的芯片呢?我个人的判断是一定的,因为通用计算效率低。在过去几十万年的时间里面人类大脑不断的进化,专门优化生存所需要的所有技能,所以人类大脑是专用处理器。地平线要做的是构建这样一个大脑平台,第一步基于深度神经网络算法构建一个软件的操作系统;第二步,我们希望能够在底层去做支持深度神经网络的芯片的架构,使得所有的人工智能任务能够达到千倍的效率提升,地平线目前做的面向智能家居的大脑系统叫?Andersen?。也和中国最顶尖的家电厂商推出了多款安装?Andersen?大脑系统的智能家电产品,使得静止被动的设备变成具有智能的?Robot。从事自动驾驶的大脑系统叫?Hugo?平台,相对?Andersen?平台,Hugo?平台要更加高性能。目前也已经跟国内外的著名的汽车?tier one?供应商以及整车厂展开合作。?余凯层向《南华早报》表示,人工智能的功能也许看上去简单,但很难操作。在未来,人工智能芯片可以处理需要更多智能才可以完成的复杂任务,如讲话、声音、图像识别和机器学习算法等。首席赵晓光:对,我觉得估值的问题是一个动态的问题,而且是要区分的,就是说我们过去几年整个成长股,TMT它核心是一个需求推动的逻辑,比如我讲互联网金融,讲互联网医疗,讲互联网教育,那么就把这个板块中所有相关的产业链都炒到100亿市值。一个新兴的行业,大家也是搞不清楚到底什么样的商业模式,什么样的企业最终会胜出。但是我们可以看到TMT行业一个很明显的特征,它一个正反馈的特征,就是一将功成万骨枯,最后这个行业起来了,可能只有一个赢家,或者一到两个赢家,因为它是正反馈的,比如我去做个平台,我做的越多,做的越早,我客户越多,客户越多,产品越好,产品越多之后,客户就更多。那么这样的话往往是赢家通吃。所以在一个产业发展的第一个阶段,往往是鱼龙混杂,每一个相关的企业都会被炒,但是当这个产业真正开始兑现,开始到拐点之后,要看业绩的时候,我们会发现往往只有一到两个赢家。所以我觉得对于目前TMT行业的估值,不能一竿子打死,有这种平台特征,有正反馈的,有互联网合伙人精神,有这种持续的稀缺性和竞争力的企业,它未来会成为赢家,那么目前看可能100亿的市值,它是被低估的。但是我们同时看到二八法则,有80%的企业是被高估的,那么这是我的一个看法。那么在目前的时点上我们要看一个比较正的节点,就是一季度业绩,一季度业绩好的公司,它的业绩开始加快的公司,哪怕它是50倍的估值,但是是可以接受的,但是如果一季度,过去两年这么多估值,业绩还是没有看到,没有看到用户数,没有看到商业模式的兑现,那我觉得它的估值要不断地下移。我最喜欢的奠定了社交网络理论基础的大牛之一Duncan Watts出过一本在国内没啥影响的书,叫《一切显而易见》,用大量的科学研究论证了这样一条看似很简单的真理:不管事实如何,我们总是能找到支持性的理论,并且深信不疑。比如问大家:为什么农村兵比城市兵更能适应军营生活?大家就会说:对呀,因为农村兵更能吃苦嘛!但如果你反过来问:为什么城市兵比农村兵更能适应军营生活?大家就会说:对呀,因为城市兵比农村兵更习惯遵守纪律嘛!问题是,两个论述不可能都正确啊......(国内不知是否做过类似研究,要看美国军营的结论,请自己去读《一切显而易见》)

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