Grakn Labs 盘点了2016年最重要的深度学习领域的突破性进展。2016年对深度学习来说是突破性的一年，尤其对 Google 和 DeepMind 来说更是如此。
AlphaGo 在围棋对弈中战胜人类棋手
今年3月，AlphaGo 战胜围棋高手李世石绝对是一件大事。根据围棋评论员的解说，第二回合中黑子是纯粹由“机器”下的，当 AlphaGo 走了视频中1:18:22的一步时，它的对手，人类专家完全被困扰了。对人类专家来说这样的一步完全是史无前例的。但接下来 AlphaGo 才是真的显露它的围棋天分。最终AlphaGo与李世石对弈5盘，以4：1的成绩获得了胜利。虽然我们对掌握所有领域知识的“通用AI”(general AI)持怀疑态度，但 AlphaGo 仍让我们印象深刻。
机器挑战星际争霸
星际争霸 + DeepMind 会是怎样的结果?我想 DeepMind 一定是 geek/nerd 的天堂。这次 DeepMind 看上另一个游戏，与暴雪娱乐达成协议，允许 DeepMind 的 AI 研究人员在星际争霸II游戏中部署bots。从前 IBM 的“深蓝”在国际象棋中战胜人类，以及前述 AlphaGo 在围棋对弈中战胜人类，虽然都令人震撼，但像“星际争霸”这样的游戏更具挑战性——游戏中的信息是不完整、动态的，机器需要学习在更长的时间范围里规划和适应。结果让人期待。
用深度学习 DIY 井字棋游戏
作为一个开源公司，我们希望让更多的人接触技术。在伦敦的一次聚会上，Daniel Slater 向我们展示了如何使用 TensorFlow，利用强化学习来教一个名为“AlphaToe”的机器玩井字棋(Tic Tac Toe)。Github 上的仓库地址：https://github.com/DanielSlater/AlphaToe
Google 的多语言神经机器翻译系统
不需直接的训练数据，韩语翻译成英语的“first shot”图示
作为一个国际化的团队，我们团队的17人使用着至少14种语言，可以说我们都或多或少地使用着 Google 翻译。Google 的多语言神经机器翻译现在能够对系统从未遇到的语言进行翻译。研究人员将该功能归功于其中的 interlingua 系统——一种实际上用来编码语义的元语言(meta language)。这个系统现在已经用到 Google 翻译中了。了解更多可以参考 Google 的研究论文和博客文章。
用 DeepDrumpf 模仿特朗普发推
图：上面哪个是真正的川普的推?
今年的美国选举一直是我们办公室里的热门话题，因为我们打算在美国扩大业务。自从3月份 DeepDrumpf 推出以来，中国直播网 ，我们一直很喜欢它的推文。DeepDrumpf 是 MIT 博士后 Bradley Hayes 创建的 Twitter bot。DeepDrumpf 是使用深度学习技术，用几个小时的演讲文稿和总统选举辩论记录训练的。DeepDrumpf 受到模仿莎士比亚语录的递归神经网络的启发。虽然这不是非常复杂的深度学习的使用例子，中国直播网，但它的原创性以及对时事的敏感值得推广。
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