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CBA第七輪：上海外援明納拉斯神準，新疆客場6分惜敗
原標題：CBA第七輪：上海外援明納拉斯神準，新疆客場6分惜敗
新疆晨報快訊 （記者 李智偉）北京時間11月12日晚，CBA常規賽第7輪，新疆男籃客場104：110惜敗上海。本場比賽，上海“寂寞大神”弗雷戴特命中率不高，不過，明納拉斯手感火熱，全場三分12中9。新疆這邊，雖然亞當斯全場拿下46分8板7助攻，但新疆全隊配合沒有打出，憑借一人也無力回天。
首節比賽，一上來，阿不都拉沙木空切上籃得分，隨後俞長棟三分命中，和上場比賽一樣，5：0開局。開場新疆防守積極，給上海造成不小的麻煩，然而，上海調整的很快，雖然“寂寞大神”弗雷戴特手感沒開，但是外援明納拉斯神準，幾個三分彈無虛發，幫助上海反超比分，15：19，新疆暫停。比賽回來，新疆失誤增多，上海明納拉斯手感依然發燙，有將分差擴大趨勢，這時新疆外線射手群爆發，西熱、可蘭、亞當斯外線開花，亞當斯還打成一記神奇的3+1，將比分反超，31：29，首節比賽結束，新疆領先2分。
第二節，肖恩·朗的搶斷幫助新疆率先得分，然而上海明納拉斯外線三分“開掛”，上海又將比分反超，新疆這邊則憑借亞當斯突破和外線三分將比分咬住。此後一段時間比分膠著，這時“寂寞大神”弗雷戴特爆發連續得分，55：60，上半場比賽還有1分55秒，新疆落後5分暫停。比賽繼續，西熱力江三分命中，這邊明納拉斯快攻上籃得手，回來亞當斯三分線外兩步命中超遠三分，61：62，新疆落後1分，上海暫停。比賽回來，雙方都沒有得分，新疆落後1分進入下半場。
第三節比賽，上海比賽節奏加快，“寂寞大神”外線三分開張，明納拉斯手感續上，新疆幾次進攻不進，上海打出10：0小高潮，61：72，新疆暫停。比賽回來，俞長棟三分命中止血，隨後新疆奮起追分，將分差縮小到3分，不過西熱力江也因為5犯下場休息。比賽繼續，上海又將比分拉開到6分，不過新疆肖恩·郎籃板球控制的不錯，將比分快速追上，75：77，上海暫停。比賽回來，亞當斯和肖恩·郎一次漂亮的空中接力暴扣打成，不過，對面明納拉斯外線又是兩記三分，這已經是他個人第9個三分球瞭。俞長棟三分回敬幫助新疆咬住比分，不過明納拉斯外線投籃造成俞長棟罰犯，三罰全中，又將比分拉開，83：90，新疆落後7分進入最後一節。
最後一節比賽，“寂寞大神”弗雷戴特連得7分，將分差拉大到14分，西熱力江也因為6犯下場。比賽繼續，亞當斯頂著防守隊員三分命中，幫新疆續命。88：99，弗雷戴特在一次連續晃動下騎馬射箭打板命中，這時李秋平指導抗議認為弗雷戴特走步，而且小計時器也沒有走表，比賽暫時中斷。
比賽繼續，弗雷戴特的進球上海沒加分，新疆亞當斯三分命中，將分差縮小到6分，弗雷戴特迅速還以顏色，94：104，又將分差拉大到10分，比賽還有5分49秒，新疆暫停。比賽回來，弗雷戴特三次三分沒有，新疆將分差追到5分。比賽繼續，亞當斯外線頻繁失準，但是新疆前場籃板控制的不錯，關鍵時刻阿不都沙拉木外線三分命中，104：106，新疆將分差追到2分，比賽還剩1分42秒，上海暫停。比賽繼續，弗雷戴特中投命中，過來可蘭白克三分不中，隨後新疆一次搶斷，但進攻沒有打進，上海這邊控制時間，新疆犯規，104：108，比賽還剩24.9秒。比賽回來，新疆險些搶斷，上海急叫暫停。比賽回來，上海出現失誤，新疆短暫停，此時比賽還有21.8秒，新疆落後4分。比賽繼續，新疆前場發球，但兩次三分不中，比賽失去懸念。
比賽數據辦公室健康零食：
新疆隊：亞當斯46分8板7助攻，肖恩-朗17分12板，俞長棟11分4板2助攻，阿不都拉沙木10分8板，可蘭白克5分1板2搶斷，孫桐林4分4板，西熱力江8分3板2助攻，王子瑞3分4板3助攻。
上海隊：弗雷戴特35分7板4助攻，明納拉斯三分球12中9，三節拿到42分6板2搶斷，羅漢琛10分6板，盧偉10分3板，張兆旭2分7板，董瀚麟8分10板4助攻2搶斷，翟逸3分1板
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本文首發於微信公眾號：新智元。文章內容屬作者個人觀點，不代表和訊網立場。投資者據此操作，風險請自擔。
新智元專欄作者：鄧侃
【新智元導讀】AlphaGo Zero 令人驚艷。不過，有些評論似乎渲染過度，把它的算法說得神乎其神。大數醫達創始人，CMU計算機學院暨機器人研究所博士鄧侃在本文中，嘗試用大白話，通俗地解釋 AlphaGo Zero，弄清楚蒙特卡洛樹搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）、深度學習啟發函數和置信上限這三大核心概念。
l AlphaGo Zero 引起巨大社會轟動
隻告訴機器圍棋的基本規則，但是不告訴它人類摸索瞭上千年才總結出來的定式等圍棋戰術，台灣零食必買讓機器完全依靠自學，打敗人類。這個題目不僅新鮮，而且熱辣。
上周 DeepMind AlphaGo 人工智能圍棋團隊的一篇新論文，題目是“Mastering the Game of Go without Human Knowledge”。
這篇論文不僅被頂級學術期刊 Nature 發表，而且立刻被媒體反復報導，引起社會熱議。
這篇論文讓人驚艷的亮點有四，
隻告訴機器圍棋規則，但是不告訴它定式等等人類總結的圍棋戰術，也不讓它讀人類棋手比賽的棋譜，讓機器完全自學成才。
機器完全靠自己摸索，自主總結出瞭定式等等圍棋戰術，而且還發現瞭人類上千年來沒有發現的定式。
從零開始，機器自學瞭不到 40 天，就超越瞭前一版 AlphaGo（AlphaGo Master），而 AlphaGo Master 幾個月前，曾以 60 : 0 的戰績，戰勝瞭當今幾乎所有人類圍棋高手。
AlphaGo Zero 的算法，比 AlphaGo Master 簡練很多。
不過，有些關於AlphaGo Zero 的評論，似乎渲染過度，把它的算法，說得神乎其神。本文嘗試用大白話，通俗地解釋一下 AlphaGo Zero 的算法。
AlphaGo Zero 的算法，說來並不復雜。理解清楚 Monte Carlo Tree Search、深度學習啟發函數和置信上限，這三個概念就行瞭。
Monte Carlo Tree Search：不窮舉所有組合，找到最優或次優位置
圍棋棋面總共有 19 * 19 = 361 個落子位置。假如電腦有足夠的計算能力，理論上來說，我們可以窮舉黑白雙方所有可能的落子位置，找到最優落子策略。
但是，如果窮舉黑白雙方所有可能的落子位置，各種組合的總數，大約是 250^150 數量級。這個數太大瞭，以至於用當今世界最強大雲計算系統，算幾十年也算不完。
有沒有不窮舉所有組合，就能找到最優或者次優落子策略的算法呢？有，Monte Carlo Tree Search 就是這樣一種算法。
剛剛開始教機器下圍棋的時候，機器除瞭規則，對圍棋一無所知。讓兩臺機器對弈，分別執黑子與白子。隻要不違反規則，以均等概率，在所有合法的位置上，隨意選擇一個地點落子。
黑方先行，它有 361 個合法投子位置。黑方先隨機考慮一個候選位置，譬如天元（9，9）。開局是否投子在天元呢？取決於假如投子在此，是否有可能贏得勝利。如何估算贏得勝利的可能性呢？黑方模擬對局。
假如黑方第一手投子天元，那麼白方的第二手會投子哪裡呢？根據均等概率的初步策略，白方有 360 個合法位置，在任何一處投子的概率均等。假如白方的第二手投子在棋盤的最邊緣（0，0）。
接下去，黑方在剩餘的 359 個合法位置中，隨機選擇一個落子位置。接下去白方投子。如此重復，直到終局。
完成這樣一次對局模擬的過程，上限是 361 手，計算成本很低。
假如黑白兩個機器，以黑方投子天元開局，一路亂走，最終以黑方勝利。那麼根據 Monto Carlo Tree Search 算法，投子天元的開局，有可能獲勝，那麼第一手，就真的投子天元。
假如一路亂走，最終黑方失敗，那麼黑方就換一個候選位置，再次模擬對局。假如第二次模擬對局以黑方獲勝，就投子在第二個位置。假如失敗，那就再換到第三個候選位置，第三次模擬對局。如此重復。
這樣反復亂走，收集到瞭第一批棋譜，當然，這些棋譜的水平，慘不忍睹。
水平之所以慘不忍睹，是因為 “以均等概率，在所有合法的位置上，隨意選擇一個地點落子” 的下棋策略。
如何通過自學，不斷改進下棋策略？
AlphaGo Zero 用深度學習神經網絡來解決這個問題。
用深度學習網絡實現啟發函數
AlphaGo Zero 用 CNN 來改進圍棋投子策略。具體到 CNN 的系統架構，AlphaGo Zero 用的是 Residual 架構 ResNet。而 Residual 架構是其時任職於微軟亞洲研究院的中國人 Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun，於 2015 年發明的。
ResNet 的輸入是當前的棋面 S_{t} 。它的輸出有兩個，
當前棋面 S_{t} 的贏率，v( S_{t} )，贏率就是最終獲勝的概率，是一個數值。
下一手投子的位置及其概率，P( a_{t+1} | S_{t} )，這是一個向量。投子的位置可能有多種，每個位置的概率不同，概率越高，說明在以往的棋譜中，經常投子在這個位置。
用先前收集到的棋譜，來訓練 ResNet，擬合輸入 S_{t}，以及輸出 P( a_{t+1} | S_{t} ) 向量和當前棋面的贏率 v( S_{t} )。
AlphaGo Zero 隻用機器自我對弈的棋譜，來訓練 ResNet。
當然，也可以用人類棋手的棋譜來訓練 ResNet。理論上來說，用人類棋手的棋譜來訓練 ResNet，AlphaGo Zero 的水平，會在更短時間內，獲得更快提升。
但是，即便不用人類棋手的棋譜，隻用機器自我對弈的棋譜，來訓練 ResNet，在短短 40 天內，AlphaGo Zero 就已經超越人類棋手的水平。這個速度，實在讓人驚艷。
ResNet 訓練好瞭以後，仍然用 Monte Carlo Tree Search，繼續讓機器自我對弈。隻不過把投子的策略，從均等概率的隨機投子，改為根據 ResNet 的指導，來決定下一手的投子位置。
論文配圖：MCTS 使用神經網絡模擬落子選擇的過程
具體策略如下，
根據當前棋面 S_{t}，讓 ResNet 估算下一手可能的投子位置，a_{t+1}，及其概率 P( a_{t+1} | S_{t} )。
下一手的投子位置，a_{t+1} 有多種，每一種位置的贏率 v(S_{t+1}) ，和投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) 不同。贏率和投子概率越高，得分越高。
贏率 v(S_{t+1}) 和 投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，是對以往棋譜的總結。而置信上限（Upper Confidence Bound，UCB ），是來鼓勵探索新的投子位置，越是以往很少投子的位置，UCB( a_{t+1} ) 得分越高。
綜合考慮下一手的棋面的贏率 v( S_{t+1} )，投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，和置信上限 UCB( a_{t+1} )，給下一手的各個投子位置打分。取其中得分最高者，來指導 Monto Carlo Tree Search，決定下一個投子的位置。
用改進瞭投子策略的 Monte Carlo Tree Search，繼續讓機器自我對弈，這樣得到更多棋譜。然後，用這些棋譜，再次訓練 ResNet，提高贏率和投子概率的估算精度。如此循環重復，不斷提高 ResNet 的精度。
定式（Joseki）與投子位置熱力圖
投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，反應瞭下一手投子位置的熱力圖。各個位置被投子的概率非常不均等，其中某些位置被投子的概率，比其它位置顯著地高。
這些位置，加上前面幾手的落子位置和相應的棋面，就是圍棋定式（Joseki）。
論文零食推薦PTT補充材料：訓練中AlphaGo Zero偏好的投子位置熱力圖
AlphaGo Zero 在五天以內，就通過機器自我對弈，總結出瞭常見的定式。
而人類發現這些定式，花費瞭幾百年。
更加令人驚艷的是，AlphaGo Zero 還發現瞭新的定式，而這些定式，人類迄今為止並沒有發現。
點擊查看大圖：在 2 小時時間限制下，AlphaGo Zero (20 個殘差模塊，訓練 3 天) 對戰 AlphaGo Lee 的 20 局，每局展示瞭前 100 步棋。
總結一下，AlphaGo Zero 的算法非常簡潔，Monte Carlo Tree Search + ResNet。
與傳統的 A* 算法比較一下，Monte Carlo Tree Search 隻是 A* 算法中的樹拓展的一種特例，而 ResNet 是 A* 算法中啟發函數的一種特例。
將深度強化學習和蒙特卡洛樹搜索用於智能醫療
除瞭下圍棋，深度強化學習和蒙特卡洛樹搜索已經用於智能醫療，給醫生推薦最佳後續化驗和檢查項目，補充病情描述，用最小的代價，找到診斷金指標，提高診斷精度。
11月8日，新智元AI World 2017世界人工智能大會，鄧侃博士將在 AI Industry 會場發表演講《多模態智能疾病診斷系統的四大技術難點》，該系統把 CNN、RNN、Attention、GAN、RL、MCTR、Knowledge Graph 等多種前沿技術融為一體，構建醫學智能診斷新體系。
鄧侃 大數醫達創始人
CMU計算機學院暨機器人研究所博士
鄧侃，上海交通大學本科及碩士，美國卡內基梅隆大學（CMU）計算機學院暨機器人研究所博士，專攻人工智能及數據挖掘。歷任美國甲骨文公司（Oracle）主任系統架構師，美國泰為手機導航公司（Telenav）北京分公司總經理，百度高級總監並主管網頁搜索和知識圖譜。2015年，鄧侃創建北京大數醫達科技有限公司，旨在將深度強化學習技術應用於醫療健康領域。
《多模態智能疾病診斷系統》演講重點介紹該系統以下 4 個方面的技術難點：
把多模態數據，都轉換成以醫療知識圖譜為軸心的語義向量，在同一個參照系下進行相互比較和交叉操作。
在知識圖譜為軸心的語義向量空間中，融合多模態數據，並使用生成對抗模型提供可行又可靠的質量評估方案。
用卷積神經網絡技術，從病情描述中提煉病情特征，用聚焦機制，從醫學知識圖譜中補充相應病理邏輯，優化疾病的診斷與驗證。
用深度強化學習和蒙特卡洛搜索樹技術，給醫生推薦最佳後續化驗和檢查項目，補充病情描述，用最小的代價，找到診斷金指標，提高診斷精度。
文章來源：微信公眾號新智元
（責任編輯：婁在霞 ）
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CBA第七輪：上海外援明納拉斯神準，新疆客場6分惜敗
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上海隊：弗雷戴特35分7板4助攻，明納拉斯三分球12中9，三節拿到42分6板2搶斷，羅漢琛10分6板，盧偉10分3板，張兆旭2分7板，董瀚麟8分10板4助攻2搶斷，翟逸3分1板
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新智元專欄作者：鄧侃
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黑方先行，它有 361 個合法投子位置。黑方先隨機考慮一個候選位置，譬如天元（9，9）。開局是否投子在天元呢？取決於假如投子在此，是否有可能贏得勝利。如何估算贏得勝利的可能性呢？黑方模擬對局。
假如黑方第一手投子天元，那麼白方的第二手會投子哪裡呢？根據均等概率的初步策略，白方有 360 個合法位置，在任何一處投子的概率均等。假如白方的第二手投子在棋盤的最邊緣（0，0）。
接下去，黑方在剩餘的 359 個合法位置中，隨機選擇一個落子位置。接下去白方投子。如此重復，直到終局。
完成這樣一次對局模擬的過程，上限是 361 手，計算成本很低。
假如黑白兩個機器，以黑方投子天元開局，一路亂走，最終以黑方勝利。那麼根據 Monto Carlo Tree Search 算法，投子天元的開局，有可能獲勝，那麼第一手，就真的投子天元。
假如一路亂走，最終黑方失敗，那麼黑方就換一個候選位置，再次模擬對局。假如第二次模擬對局以黑方獲勝，就投子在第二個位置。假如失敗，那就再換到第三個候選位置，第三次模擬對局。如此重復。
這樣反復亂走，收集到瞭第一批棋譜，當然，這些棋譜的水平，慘不忍睹。
水平之所以慘不忍睹，是因為 “以均等概率，在所有合法的位置上，隨意選擇一個地點落子” 的下棋策略。
如何通過自學，不斷改進下棋策略？
AlphaGo Zero 用深度學習神經網絡來解決這個問題。
用深度學習網絡實現啟發函數
AlphaGo Zero 用 CNN 來改進圍棋投子策略。具體到 CNN 的系統架構，AlphaGo Zero 用的是 Residual 架構 ResNet。而 Residual 架構是其時任職於微軟亞洲研究院的中國人 Kaiming He、Xiangyu Zhang、Shaoqing Ren、Jian Sun，於 2015 年發明的。
ResNet 的輸入是當前的棋面 S_{t} 。它的輸出有兩個，
當前棋面 S_{t} 的贏率，v( S_{t} )，贏率就是最終獲勝的概率，是一個數值。
下一手投子的位置及其概率，P( a_{t+1} | S_{t} )，這是一個向量。投子的位置可能有多種，每個位置的概率不同，概率越高，說明在以往的棋譜中，經常投子在這個位置。
用先前收集到的棋譜，來訓練 ResNet，擬合輸入 S_{t}，以及輸出 P( a_{t+1} | S_{t} ) 向量和當前棋面的贏率 v( S_{t} )。
AlphaGo Zero 隻用機器自我對弈的棋譜，來訓練 ResNet。
當然，也可以用人類棋手的棋譜來訓練 ResNet。理論上來說，用人類棋手的棋譜來訓練 ResNet，AlphaGo Zero 的水平，會在更短時間內，獲得更快提升。
但是，即便不用人類棋手的棋譜，隻用機器自我對弈的棋譜，來訓練 ResNet，在短短 40 天內，AlphaGo Zero 就已經超越人類棋手的水平。這個速度，實在讓人驚艷。
ResNet 訓練好瞭以後，仍然用 Monte Carlo Tree Search，繼續讓機器自我對弈。隻不過把投子的策略，從均等概率的隨機投子，改為根據 ResNet 的指導，來決定下一手的投子位置。
論文配圖：MCTS 使用神經網絡模擬落子選擇的過程
具體策略如下，
根據當前棋面 S_{t}，讓 ResNet 估算下一手可能的投子位置，a_{t+1}，及其概率 P( a_{t+1} | S_{t} )。
下一手的投子位置，a_{t+1} 有多種，每一種位置的贏率 v(S_{t+1}) ，和投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) 不同。贏率和投子概率越高，得分越高。
贏率 v(S_{t+1}) 和 投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，是對以往棋譜的總結。而置信上限（Upper Confidence Bound，UCB ），是來鼓勵探索新的投子位置，越是以往很少投子的位置，UCB( a_{t+1} ) 得分越高。
綜合考慮下一手的棋面的贏率 v( S_{t+1} )，投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，和置信上限 UCB( a_{t+1} )，給下一手的各個投子位置打分。取其中得分最高者，來指導 Monto Carlo Tree Search，決定下一個投子的位置。
用改進瞭投子策略的 Monte Carlo Tree Search，繼續讓機器自我對弈，這樣得到更多棋譜。然後，用這些棋譜，再次訓練 ResNet，提高贏率和投子概率的估算精度。如此循環重復，不斷提高 ResNet 的精度。
定式（Joseki）與投子位置熱力圖
投子概率 P( a_{t+1} | S_{t} ) ，反應瞭下一手投子位置的熱力圖。各個位置被投子的概率非常不均等，其中某些位置被投子的概率，比其它位置顯著地高。
這些位置，加上前面幾手的落子位置和相應的棋面，就是圍棋定式（Joseki）。
論文零食推薦PTT補充材料：訓練中AlphaGo Zero偏好的投子位置熱力圖
AlphaGo Zero 在五天以內，就通過機器自我對弈，總結出瞭常見的定式。
而人類發現這些定式，花費瞭幾百年。
更加令人驚艷的是，AlphaGo Zero 還發現瞭新的定式，而這些定式，人類迄今為止並沒有發現。
點擊查看大圖：在 2 小時時間限制下，AlphaGo Zero (20 個殘差模塊，訓練 3 天) 對戰 AlphaGo Lee 的 20 局，每局展示瞭前 100 步棋。
總結一下，AlphaGo Zero 的算法非常簡潔，Monte Carlo Tree Search + ResNet。
與傳統的 A* 算法比較一下，Monte Carlo Tree Search 隻是 A* 算法中的樹拓展的一種特例，而 ResNet 是 A* 算法中啟發函數的一種特例。
將深度強化學習和蒙特卡洛樹搜索用於智能醫療
除瞭下圍棋，深度強化學習和蒙特卡洛樹搜索已經用於智能醫療，給醫生推薦最佳後續化驗和檢查項目，補充病情描述，用最小的代價，找到診斷金指標，提高診斷精度。
11月8日，新智元AI World 2017世界人工智能大會，鄧侃博士將在 AI Industry 會場發表演講《多模態智能疾病診斷系統的四大技術難點》，該系統把 CNN、RNN、Attention、GAN、RL、MCTR、Knowledge Graph 等多種前沿技術融為一體，構建醫學智能診斷新體系。
鄧侃 大數醫達創始人
CMU計算機學院暨機器人研究所博士
鄧侃，上海交通大學本科及碩士，美國卡內基梅隆大學（CMU）計算機學院暨機器人研究所博士，專攻人工智能及數據挖掘。歷任美國甲骨文公司（Oracle）主任系統架構師，美國泰為手機導航公司（Telenav）北京分公司總經理，百度高級總監並主管網頁搜索和知識圖譜。2015年，鄧侃創建北京大數醫達科技有限公司，旨在將深度強化學習技術應用於醫療健康領域。
《多模態智能疾病診斷系統》演講重點介紹該系統以下 4 個方面的技術難點：
把多模態數據，都轉換成以醫療知識圖譜為軸心的語義向量，在同一個參照系下進行相互比較和交叉操作。
在知識圖譜為軸心的語義向量空間中，融合多模態數據，並使用生成對抗模型提供可行又可靠的質量評估方案。
用卷積神經網絡技術，從病情描述中提煉病情特征，用聚焦機制，從醫學知識圖譜中補充相應病理邏輯，優化疾病的診斷與驗證。
用深度強化學習和蒙特卡洛搜索樹技術，給醫生推薦最佳後續化驗和檢查項目，補充病情描述，用最小的代價，找到診斷金指標，提高診斷精度。
文章來源：微信公眾號新智元
（責任編輯：婁在霞 ）
和訊網今天刊登瞭《【一文讀懂AlphaGo Zero算法】白話蒙特卡洛樹搜索和...》一文，關於此事的更多報道，請在和訊財經客戶端上閱讀。
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