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  很多人刚入市,或者入市已经有两年了,对于股票入门基础知识还是一知半解,看公司K线图,年报等都非常吃力,今天在这里梳理下这方面系统知识,供大家学习参考。
  基本名词解释
  炒股有一些最基本的名词解释必须要了解,下面列举了一些常用的。
  换手率:某一段时期内的成交量/发行总股数×100%,通过换手率可以知道一只股票交易的活跃度,一般来说,当换手率达到10%-50%,就是非常活跃了,换手率低于1%的股票就说明股性很差,没有大资金介入。
  流通股本,先说下股本吧,就是一个公司上市后的股票数量,流通股本就是可以在市场上交易的股票数量,选股时最好不要选股本太大的,这类股股价不容易推动,咱们也就很难赚钱。
  PE:市盈率,市盈率=(当前每股市场价格)/(每股税后利润),PE越高,则说明公司有被高估的可能,越低说明公司盈利能力比较强,银行股市盈率基本在个位数。
  庄家:操控中小市值个股的财阀,往往在一年内在低位吸收足够多的筹码,拉升后出货。
  买卖档:股票盘口上会出现买一,卖一,买一代表有多少资金在买,比如说买一是100,就是可以买100手该股票的资金等待交易,卖一,就是有多少筹码在卖。
  K线知识
  K线知识比较多,建议看日本蜡烛图,整本书都在讲解K线,我这里提示几点
  一,日本蜡烛图并不是看完了就可以活用赚钱,有时候里面提到的上涨形态在实战里却总是下跌,因为往往上涨的形态都是在行情好的前提下才有,所以,你要注意大环境,大盘趋势是涨还是跌,在熊市,个股是很难被你挖掘出机会的,就算有上涨的票,也是因为新闻面出利好,这种消息你是很难知道,比如说雄安新区的设立。
  二,K线组合结合成交量去看,效果会更好,比如一只股票涨停,如果是温和放量,那么最好,说明资金看好,筹码也不是很分散,如果巨量,说明市场抛盘重,后面有很强的调整需求,如果是无量,这种情况也不是很好,有主力用很小的资金拉高诱多的嫌疑。

人工智慧成长爆发 投信:分批加码相关基金

(AI)发展迅速,推升相关基金表现。预期,今年将进入AI成长爆发期,后势看好,建议投资人「买黑不买红」,适时分批加码,并优先选择具有高关联度的投资商品。

元大全球人工智能ETF研究团队发现,根据创新扩散理论,新科技普及率达到16%后,将迎来成长爆发期,例如1996年的网际网路与2009年装置,普及率皆越过16%门槛,后续主题个股皆随之大涨,而美国于2018年时AI的应用普及率超越16%,更加证明AI后势可期。

随着AI应用面日趋广泛,越来越多标榜人工智能的公司吸引投资人。然而元大投信表示,近期英国MMCVentures研究2830家号称使用AI的欧洲公司后发现,这些公司中高达40%实际上没有任何人工智能技术,代表投资人要掌握具有AI投资价值的公司,其实非常困难。

此外,目前已有许多投信业者推出AI相关主题基金,吸引投资人布局。投信业者指出,选择AI基金的关键在于「纯度」(关联度),与AI紧密度愈高的商品,愈能随着AI的应用与发展一同成长,投资人事前应留意各基金与AI的关联度。

元大全球人工智能ETF研究团队分析,国际目前最新投资技术,是以公司的「营业收入」来判断其与AI主题的关联度,藉由AI分析全球公司财报的营业收入组成,判别该公司与人工智能关联度的高低,找出具高度人工智能含金量的公司。

选AI基金 兼攻技术、运用

AI发展突飞猛进,在国内锨起一股AI基金投资热潮。统计目前已成立的AI相关基金累计已达15档,为近来快速兴起的股票型基金。投信法人指出,AI技术已开始获各行各业採用,渗透率突破16%,跨入爆发成长阶段,投资甜蜜点到来,因此,AI基金将是未来几年投资人必备的核心资产。

然而,面对市场上众多的AI基金,投资人如何投资?第一金全球AI人工智能基金经理人陈世杰表示,投资AI相关产业的基金主要有二大类:一是运用AI技术的产业,如:制造业导入AI创造及自动化产业;金融业导入AI,开展FinTech金融科技产业;医疗业导入AI,打造的精准医疗产业等。

另一类就是提供上述产业AI技术的公司,主要营业服务范围包括:大数据分析、资料演算、云端运算、系统软体平台整合,而且以软体公司占大宗,少数为硬体元件公司。

陈世杰指出,许多人认为,AI基金投资在新创行业,所以风险极大,但这样的想法不完全正确。AI基金确实属于创新产业,但标的公司有一部分是新创公司,更多是既有中大型公司转型,如:亚马逊、微软、谷歌、脸书、英特尔等,都是投入AI技术领域的代表。

其次,上述公司多数集中在美国等成熟国家,其风险等级介于RR3~RR4,相较于新兴市场股票型基金属于RR5,显示波动度相对低。积极、稳健或保守型投资人,若能透过适当的资产配置,并挑定期定额方式,设定3~5年的时间,仍可参与AI产业未来的发展契机。

至于AI基金怎么挑?陈世杰认为,无论AI应用或技术,只要中长期趋势没有改变,都值得投资。惟AI技术为应用的基础,可跨入任何产业。若投资人资金有限,建议可以「AI技术基金」搭配1~2档「AI应用基金」,同时掌握AI新技术带来的商机与因AI而受益的产业升级机会。

国泰AI+Robo (00737)经理人游日杰指出,现阶段AI投资标的偏重科技类股,但其实AI及机器人应用相当广泛,例如AI医疗或是智能生活设备等商机,也是目前AI发展中相当有成果的一环,投资前宜留意其投资布局面向是否完整,才能真正聚焦AI大趋势。

根据估计,目前全球追踪人工智能及机器人ETF相关的资金,初估已达约1,500亿台币。根据投信投顾公会最新资料显示,国泰投信推出第一档AI及机器人主题的国泰AI+Robo ETF(00737;追踪NQROBO指数),受益人数亦自去年6月挂牌时的3,800人,至2018年12月底已超过11,000人,半年时间快速成为国内海外原股型(除陆股)ETF受益人数最多者,显见投资人对于智能趋势之关注。

安联AI人工智能基金产品经理黄诗琴认为,自金融海啸以来,单笔投资科技指数3年之报酬率多数时候正报酬,但单笔投资的涨跌总是令人心情跟着起伏,因此,建议可考虑以定期定额参与AI趋势,举例而言,定期定额投资MSCI世界资讯科技指数三年,正报酬机率达100%,若考虑定期定额布局主动式AI基金,中长期报酬颇值得期待。

从AI三大趋势看台湾厂商的发展策略

【吴碧娥╱北美智权报 编辑部】

台湾科技产业过去藉由半导体及制造业奠定硬体基础,在人工智能(AI)时代下,台湾光靠市场规模难以与其他国家竞争,创新应用是AI时代的发展关键。台湾在AI晶片具备独特优势,伴随着边缘运算(Edge Computing)正在兴起,短期可集中发展边缘运算+AI晶片,搭配台湾软体与硬体系统业者,形成完整供应链关係;长期则可观察类脑神经晶片的发展动态,适时寻找切入的机会!

全台四大AI创新研究中心成形

为加速台湾人工智能人才培育与技术发展、吸引尖端技术优质人才,科技部以五年为期,推动AI创新研究中心专案,第一期计画自2018年1月开始执行,分别在台湾大学成立「人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心」、清华大学「人工智能制造系统研究中心」、交通大学「人工智能普适研究中心」与成功大学「AI生技医疗创新研究中心」,研究主题包括AI 核心技术、智能制造、智能服务及生技医疗,开发AI核心关键技术及深耕智能应用领域,并建置相关大数据资料库,今年已迈入第二年,并新增「AI人社计画」,探讨AI与人文社会的交互影响。

日前科技部工程科技推展中心与数位经济前瞻技术研发与应用专案计画办公室共同主办「AI人工智能创新与应用研讨会」,安排跨界讨论产业AI化的机会与挑战。台湾大学人工智能中心主任陈信希指出,2018年1月1日在台大设立的AI创新研究中心,全名为「人工智能技术暨全幅健康照护联合研究中心」(简称「台湾大学人工智能中心」),包括智能技术和生技医疗两个主题,总共涵盖12大研究领域,分属「人工智能技术」及「全幅健康照护」两个子中心,目标除了要打造国际级的研究中心,还要扮演产业界的桥樑、培育AI人才。今年以来,科技部补助全台四大AI创新研究中心共80项计画,其中有21项智能技术计画及12项生技医疗计画隶属台湾大学人工智能中心,佔比超过全部计画的四成(41.25%),但其中只有三分之一属于台大,其他计画主持人来自清大、交大、中央研究院、台师大与元智大学等单位。

陈信希表示,因为智能技术的产生,为人类带来很多意想不到的问题,台湾大学人工智能中心最大宗的计画领域为机器学习与深度学习(43%),处理海量多媒体资料、资料安全、资料隐私与标记资料不足等问题,其他重要主题包括资料探勘与巨量资料分析、人工智能知觉、自然语音语言处理、人工智能与法律人文等议题。

AI发展三大重点趋势

根据工研院发布的《亚洲十国2030前瞻科技调查》,未来十年亚洲最看重的Top 10技术发展项目,首选是人工智能技术╱机械学习技术,将是台湾未来发展的重要关键。工研院产业科技国际策略发展所所长苏孟宗指出,AI未来发展有三大趋势值得注意,首先是。全球AI运算发展重点从云端转往边缘,边缘运算将解决频宽有限、通讯延迟、资料隐私和网路覆盖的四大问题。2018年已有近四成企业规划在终端处理资料,2020年则有高达75%资料都会在终端完成处理。由于边缘运算是在终端感测器或周边零组件先行运算的特性,台湾产业链具备电子零组件及晶片优势,预料边缘运算加上AI晶片将是台湾下一波新机会。

第二趋势是,2017~2020年年均复合增长率为63.5%,预计2020年商机将达到158亿美元。从AI晶片市场的国际布局观察,台湾短期机会在专用晶片,长期仍须开发新兴架构晶片。建议台湾AI晶片产业可快速使用国际大型云端平台厂商(如Google、Amazon或Microsoft)提供的AI服务,云端平台厂商目前已将部分云端工作下放至边缘端或装置端,边缘端晶片效能提升加上耗电降低,将可大幅减少大系统的建置成本。

第三个趋势是,意味着宽松的AI资料规范时代即将结束。由于FaceBook先曾爆发因委外造成资安漏洞的争议,各国陆续成立专责的AI道德规范管理单位,欧盟在2018年5月已实施「欧盟通用资料保护规则」(GDPR),严格规范可能阻碍AI的应用发展,资安议题渐成AI产业所共同面临的产业趋势,也为台湾AI产业带来新的机会。苏孟宗强调,以法规保护资安与隐私已是各国常态,而法令保护的焦点,已从个资保护(GDPR)、关键基础设施保护(NIS Directive)转移到物联网设备安全,2019年各国政府关注与业者竞争的重点将是物联网设备的安全防护,台湾业者要採取更主动防护的思维,加强隐私与数据保护的设计。

创新应用是AI时代的发展关键

苏孟宗分析,台湾电子产业供应链在边缘运算与AI晶片的优势高于云端运算,短期可集中发展边缘运算+AI晶片,搭配台湾软体与硬体系统业者,形成完整供应链关係;长期则可观察类脑神经晶片的发展动态,适时寻找切入的机会,但光靠单一厂商的力量,很难长期投入大量研发资源,建议政府、法人可辅以资金和相关技术共同投入推动AI发展,才能产生长远的效益。台湾应用端厂商目前普遍不了解AI,必须优先让有意愿和有能力的业者发展示范应用,可考虑透过产业联盟的形式,由政府和大型企业共同投资AI研发。AI新创业者部分,可发展人工智能的应用服务,法人则投入利基型应用,耕耘人工智能的基础技术,带头投入前瞻应用,推动学研单位的开放协作平台,整合学界的技术加速商品化脚步。苏孟宗也提醒,政府除了推动AI产业发展,还要注意AI可能为社会安全、道德、法律层面带来的负面影响,在国际制订隐私与资安的法治趋势下,台湾必须即时制订相关法规,并辅导产业了解国际法规,才能避免厂商不慎踩雷。

机器人画画、开无人机当机长 学校亲职日超好玩

有别以往的亲职教育日,桃园市八中今年结合永丰高中、新兴高中,于亲职教育日中举办「嘉年华」,结合AI机器人等科技应用,让学生家长体验智能科技成果,不少家长第一次见到智能机器人,和孩子玩得不亦乐乎,透过亲手操作更加了解人工智能相关知识。

AI嘉年华于桃园市八德国中举行,活动设计5个闯关任务,分别为第一关「奇迹世代」,利用遥控器操控自走车完成任务;第二关「左滚右滚」,使用光速球完成绘画;第三关「眼明手快」,使用虚拟互动笔操控zSpace完成指定拆解动作;第四关「夹好夹满」,透过遥控器操控云教授机械手臂夹起目标物;第五关则是。为了吸引更多民众参与,主办单位准备精美礼物,赠给前150名完成任务的民众。

八德国中校长林永河指出,过去亲职教育日主要进行亲师座谈,让家长更了解学生在校学习状况,以及校方课程规划方向等,今年特别的是,因应人工智能时代来临,邻近的永丰高中近年来投入大量资源发展AI机器人课程,不仅成果亮眼、也荣获国内外许多奖项,此外新兴高中资讯科也应用IOT物联网智能,结合日常生活应用。

为让更多学生了解AI技术在各领域的应用与成果,3校决定安排AI嘉年华融合升学博览会,让学生能够透过亲自动手操作,进一步瞭解台湾在人工智能各领域的相关知识,今日上午吸引上千名师生家长参与外,包括市议员吕林小凤、朱珍瑶及蔡永芳等民代也出席,试玩AI机器人不亦乐乎。

携手成大要导入AI 永丰金总座:AI将会改变金融业态貌

(AI)运用在已然成为今年的风潮。永丰金也宣布逐步导入AI,以提高服务品质,永丰金总经理朱士廷今(25)日指出,市场有理由相信,「人工智能(AI)将会改变金融业的态貌」,各个金融业、银行都在关注,他相信, AI未来还有很大的发展空间。

子公司永丰银今宣布,携手国立成功大学于举办「AI 金融ing」产学合作成果发表会,揭示从前(2017)年到去(2018)年的合作成果与落地应用。朱士廷领军各高层出席。

根据双方合作内容,为降低人为误判与优化营运效率,永丰与成大未来智能工场团队锁定审查、报告与行销三个领域,以人工智能技术优化「法人金融信评与报告」、「消费金融信评与报告」、「客制化理财投顾报告」、「客户业务与经济关联图」与「客户需求预测与精准行销」五大未来金融应用。

例如永丰与成大透过人工智能建立精准行销分析模型,并优先应用在外币定存行销,成功地将客户商品行销成交率提升近225%,未来将进一步将精准行销分析模型应用到信贷与房贷等业务。

朱士廷指出,金融业希望藉由AI,提供给顾客更好的服务流程,对永丰金来说,也将持续导进自家系统,进一步建构属于永丰金自己的大数据资料库,已利用人工智能加速永丰金各项业务流程,提升各项服务品质。

另外,为提升信用风险管理及营运绩效,以人工智能技术优化风险模型准确率,并降低作业时间。以消费金融信评报告为例,其信用风险模型效力检定显着提升到91.2%,更进一步将自动化产制信评报告的资讯揭露,并大幅缩短报告产制时间。同时,由AI大量阅读投资报告与市场新闻,编撰口语化的分析报告,协助客户轻松掌握市场脉动。

朱士廷表示,每个人读书的进度不一样,有人读得快、有得读得慢,AI就是透过人工智能的电脑学习,可以加速许多流程,对金融业来说,最重要还可以用在监理、行销、风险控管,提供更深入的金融服务。

朱士廷表示,打造以人为本的未来金融服务,永丰银行自前年展开与成功大学的紧密合作,融合人工智能与金融科技,锁定信用审查、自动撰写报告与精准行销等三大领域进行AI金融多元创新应用,成果斐然,奠定永丰银行引领未来金融的关键。

成大校长苏慧贞指出,金融与日常生活息息相关,透过未来智能工场之成立,在科技进步、人工智能发展快速的时代,成大与永丰共同投入金融科技领域,强化研究开发端产出之实体应用,藉由经营测试场域,使AI相关研究得于实际场域中进行资料收集、反馈与修正,突破以往校内进行研究开发时,在资料搜集及专利应用上的限制;此合作将带来更好的金融科技发展与应用的机会,落实研究成果。

南二中AI教室啟用 全台第2個

设在台南二中的「人工智能体验教室」昨天揭幕启用,是全台第二个成立的新兴科技体验教室,以达到的计画目标,希望到明年底所有高中以下学生都有接触、学习新兴科技的经验。

新兴科技计画办公室协同主持人林守仁表示,在教育部补助下,全台在高中职里设立10个新兴科技体验教室,范畴包括(扩增实境)、VR(虚拟实境)、(人工智能)、、智能机械及等,每个教室有不同主题,而设立该主题的学校,要负责设计建构课程内容,并且提供到网路平台,学生可以直接在平台上学习,也可以到体验教室里进阶。

目前全台10个教室陆续成立,第一个完成的是高雄的海青工商,透过体验无人商店、智能路灯,介绍时下最夯的智能新兴科技;之后台南在台南高工还有绿能体验教室,台北、新北、新竹、台中等地也都将陆续建构。

南二中的人工智能体验教室内有AI机器人、手作物联网智能音箱体验等,昨天在教育部官员、南二中校长郑忠煌等人见证下启用,学生试用后都觉得很有趣。

林守仁表示,教育部国教署去年7月启动前瞻高中以下学校新兴科技认知计画,希望在课纲的内容之外,让高中以下学生接触学习新兴科技,再视学生不同的程度给予不同的教导,首先要克服的是上线密码的问题,上线后,各校老师与学生的程度落差很大,要如何让学校具备师资,并给予不同程度学生适合的教导,满足学生的兴趣,林守仁认为可能还需要一段磨合的时间。

硅谷人工智能科技人士如何看待AI

讨论“人工智能”问题,最好的地点非硅谷莫属。硅谷台美科技产业协会(TAITA)会长吴铭源为上月底召开的TAITA2016年年会选定的主题就是——智慧机器人和自动化对未来人类工作和生活的影响。

早在今年3月份,当一个电脑程序在韩国首尔出人意外地战胜了人类顶尖围棋手的时候,就有预言称:“这种胜利对硅谷的电脑程序员来说是个绝对的好消息。”事实上,目前在硅谷,无论是初创公司、研发机构,还是科技巨头,都在人工智能应用方面投入大量财力,并且对科技人才的竞争也趋于白热化。

年会邀请了湾区的创业者、程序员和投资人等二百多人,机器人的进步使他们对人工智能在未来的发展充满乐观态度。正如印制精美的年会简要说明上所介绍的,人类的自动化始于二百多年前的工业革命,上个世纪机器人被用来执行简单重复的工厂作业,取代蓝领工人。现在,人工智能可以让机器人具备学习能力,取代一些白领工作。

吴铭源认为,机器人不仅将在未来从事更多工作,如:照顾老人和病人、驾驶无人飞机汽车、训练人类大脑、专业的医疗服务、秘书等等,还可以比人类做的更有效率,将对未来的工作数量和性质发生可观影响。他还认为,头脑聪明的华人科技业者,可以在人工智能方面发挥更大作用。

年会上,湾区机器人专家讲解机器人制造技术,Google无人驾驶车总工程师介绍了设计原理。

对人工智能充满热情和兴奋的同时,这些硅谷科技业者也对抵制者们的担忧非常了解,英国科学家霍金甚至发出“人工智能的全面发展可能导致人类灭绝”的警告信号。

“也许,人类正在面临一个尴尬的问题,那就是怎样避免被自己创造出来的东西所取代。”一位年轻创业者说,硅谷的科技人和所有人一样,需要面对人工智能带来的困扰。

比如说,目前全美逾800万人没有工作,同时有540万个工作机会在找人,其中需求量最大的5项是云计算、数据挖掘、移动开发、网络安全及集成软体等科技机能,但是大部分正在找工作的人缺乏雇主要求的技能和背景。

如果大多数蓝领被力大无比的机器人取代,卡车计程车司机、快递员、飞行员都被自动驾驶取代,医生、律师、理财专家、企业管理人员,乃至媒体科技记者的地位被大数据严重削弱,那么,“人类的存在将变成多余!社会该怎样运转?如何面对大量出现的伦理和法律问题?”

这只是种种问题当中的一种。

尽管如此,硅谷科技人士仍然坚信人类不可能被机器人取代。工程师黄俊政认为,人工智能的基础是人,先有人类,再有机器人。吴铭源也谈到,人类是上帝创造的唯一有智慧的生命。

至于那只取得傲人战绩的“阿尔法狗”(AlphaGo),一位工程师说:“机器人只是工具,某一方面肯定要超越人,这正是其被创造的价值所在。但对于具有无穷创造力的人类来说,又算得了什么呢?”

科技巨头等纷纷布局医疗人工智能

据8月7日的报道,近年来,人工智能技术与医疗卫生领域的融合不断深化。以人工智能医疗发展最快的美国为例,科技巨头和资本巨头都在积极布局智能医疗产业,大量专注于特定领域的初创企业也在酝酿之中。

近年来,IBM、谷歌和微软等科技巨头都在推出人工智能医疗服务。例如,IBM Watson能够快速筛选癌症患者的记录,为医生提供基于证据的替代疗法;谷歌在糖尿病、神经系统疾病和医疗设备的诊断和治疗中发挥了重要作用,谷歌deepmind正与NHS合作开发新技术。微软发布了个人健康管理平台,整合了不同健康健身设备收集的数据。苹果、facebook等公司通过设立医疗卫生部门、开发医疗卫生应用、收购医疗卫生初创企业,逐步涉足医疗卫生行业。

除了科技巨头的加入,创业公司也纷纷涌现,专注于智能医疗领域。自2013年以来,美国至少有100家初创企业取得了小幅增长,其中医疗成像和诊断是增长最快的领域。

虽然我国人工智能医疗发展起步较晚,但热度并没有降低。数据显示,2017年中国人工智能医疗市场规模超过130亿元,2018年有望达到200亿元。

行业分析显示,人工智能更有可能在医学影像领域实现,在技术突破、数据采集、资源整合等方面具有优势,最有潜力迅速推广具有明显先发优势的平台公司。同时,技术明显领先的公司也希望通过技术授权来实现。

人工智能能成为投资高手吗?

人工智能是怎样自己「学习」的?

人工智能今天的强大,并不意味着他们开始「接近」人脑,刚好相反,他们的优势在于能够完成人脑根本无法处理的大量统计。以下围棋为例,每多一个决策,就增加了一个新的维度,需要计算的可能性也就呈指数级增加,所以在人工智能应用的早期,机器要通过如此大量的统计去「学习」也是困难的。

早期机器学习中,由于数据量过于庞大难以处理,人类采取了提示一些「捷径」的方法。其中最主要的方式叫做「监督学习」,也就是机器在人类提供经验的「监督」下去统计分析数据。俗话说「依样画葫芦」,这就比如一个新员工来到公司,老板就教了他一套自己工作的方法,让他有样学样去做,就是「监督学习」。此前版本的Alpha Go也是通过学习从古到今的大量棋谱数据来学习围棋,并先后打败了人类顶尖高手李世石和柯洁。

然而,经验毕竟是有限的,而且需要大量人力和时间去总结和标签。真实世界的大多数决策毕竟不像围棋,拥有数千年的经验积累和现成棋谱。那么,机器是否能够具备自己去挖掘经验的能力呢?

由此,机器学习进入了「无监督学习」领域,即让机器彻底去自己摸索,人类不给予任何总结的经验,不对任何数据进行标签。当前人工智能中的自然语言处理,让人工智能通过大量的语言输入去理解语言中词语关系的内在规律,就是「无监督学习」的一种应用。更常见的应用则是在网上购物的「推荐商品」中,机器通过分析大量的过往数据,「学习」去推荐买家最有可能感兴趣的商品。

第三种模式则叫做「强化学习」,可以算是「监督」和「无监督」各占一半的方式。

还是用企业新员工来打比方,这一次老板并不具体告员工要怎么做,但是到了年底会发出或多或少的奖金。当然,奖金的多少存在不同的可能性,是员工对客户服务态度好?还是工作特别勤奋?又或是拍老板马屁拍的好?在真实的人生中,这种分析显然是极为困难的。然而理论上,如果这个职员一直通过奖金多少来反省自己的工作,然后持续做同一份工作一百万年时间,那么他会无限逼近「奖金的真相」。

这种通过反馈来修改行动的模型,我们称之为策略-评估(Actor-Critic)模型,随着策略(Actor)所做的决策被评估(Critic)所修正,决策的质量一点一点逐步地改善,机器开始自己去学习,并找到独特的学习方法。人活不了一百万年,当然也就算不了一百万年。但是机器随着计算速度——即所谓「算力」的迅速提高,却有望解决这个看起来荒谬的难题。 2016年的计算机已经比2007年速度快一万倍,今天普通工业级电脑已经可以展开深度强化学习,而且算力的提高速度还在持续加快。

2017年10月,Alpha Go进化为Alpha Go Zero。两者最大区别就是,后者在没有任何棋谱数据和人类经验输入的前提下学习围棋,每一步都由机器自己随机尝试,通过最后胜败的统计分析来判断每一步是「好棋」还是「臭棋」 。算力强大的Alpha Go Zero仅仅用了三天,就从一张白纸成长为以100比0完胜旧版Alpha Go(即击败柯洁的版本)的顶级高手。最妙的是,至今人类也不知道Alpha Go Zero自己摸索开发出的算法是怎样。