1997年，IBM的人工智能Deep Blue打败了当时的象棋世界冠军 Garry Kasparov。Deep Blue让人类认识到：就算象棋这种大家认为人类专属的活动也可以被AI侵略。但其实，这并不能说明科技取得了突破性的创新，因为说到底，机器人下象棋就是由快速的计算机和聪明的算法驱动，而围棋并非如此。围棋要求更加复杂的算法、更完整的策略思考，蕴含更多的交互和策略分析，对于AI的挑战更大。围棋依赖更多的模式认知，需要对全局和细节进行更微妙的评估。围棋的下一步很难预测，几乎没有哪种算法能够成功预测围棋的每一步。在本世纪之前，围棋的AI机制进步得非常缓慢，可以被业余选手打败。而深度网络是神经网络的转换方式，它从1960年代就开始测试，现在已经变得更便宜、更强大、拥有更多的数据，来训练学习算法。到今年，“机器人世界杯”已经举办了20次了，其目标一直是提升和挑战AI和机器人的能力

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莱万多斯基接受路透社记者采访时表示，到今年年底，个体卡车司机和大型商业合作伙伴将开始使用Otto的无人驾驶系统，并表示该公司的目标是到2017年该系统将拥有数千位测试者。Otto于今年5月成立，专注于最大限度地提高长途卡车的效率和安全性。目前，当司机休息时，长途卡车只能长时间地停在路边。无人驾驶更适合于公路，因为在公路上卡车不需与行人抢道，也不要面对城市街道复杂的路况。目前Otto的员工数比5月份时增加了一倍以上......

现在情况变了，有的东西学会回答我了，更厉害的甚至能按照我的要求做事。而她就是整个设备的“灵魂”。如果你装了飞利浦Hue智能灯泡，Echo就可以控制它们。他们研究了让Alexa告诉你下一班公交还有多久能到的功能。”如果我们所有的智能设备都能像Alexa这样谦虚而礼貌该有多好。......

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