前世这一生定义互联网推算这一(前世这一生比喻什么)
AlphaGo 的“前世这一生”
1996 年 2 月，在美国费城举行了一项别开生面的国际象棋比赛，报名参加比赛者包括了“深蓝”计算机 和 那个时候世界棋王 卡斯帕罗夫。
比赛末尾一天，世界棋王卡斯帕罗夫对垒“深蓝”计算机。在这场人机对弈的6局比赛中，棋王卡斯帕罗夫以 4：2 战胜计算机“深蓝”，获得 40 万美元高额奖金。人胜计算机，首次国际象棋人机大战落下帷幕。比赛在 2 月 17 日结束。其後研究小组把深蓝加以改良。
次年，亦即1997 年 5 月 11 日，在人与计算机之间挑战赛的历史上可谓是历史性的一天。
计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第1的棋手。加里·卡斯帕罗夫以 2、5:3、5 （1胜2负3平）输给 IBM 的计算机流程 “深蓝”。机器的胜利预示着国际象棋历史的新时代。
其中，比赛的转折点出此刻第2局。
卡斯帕罗夫第1局获胜，感觉很好。但在第2局中，双方却打得不可开交。在第 36 步棋时，电脑的做法让卡斯帕罗夫不寒而栗。在那个时候的情形下，几乎所有顶尖国际象棋流程都会攻击卡斯帕罗夫暴露在外的皇后，但深蓝却走出了一步更为狡猾的棋，最后的效果也更佳。这令卡斯帕罗夫对电脑另眼相看。
对卡斯帕罗夫和所有旁观者来说，深蓝突然不再像电脑一样下棋（它顶住诱惑，没有攻击皇后），反而采取了只有最聪明的人类大师级选手才有可能使用的策略。通过在卡斯帕罗夫面前深藏不漏，IBM成功使人类低估了它的水平。
他的斗志和体力在随后3局被拖垮，在决胜局中，仅 19 步就宣布丢弃。
之后的日子，IBM拒绝了卡斯帕罗夫的再战请求，拆卸了“深蓝”。卡斯帕罗夫固然后来数次挑战电脑战平，却无法找“深蓝”“复仇”，留下永远的遗憾。
在今天看来，“深蓝”还不能算是智能，它主要依靠强大的计算能力穷举所有路数来选择最佳策略：“深蓝”靠硬算可以预判 12 步，卡斯帕罗夫可以预判 10 步，两者高下立现。
在 AlphaGo 诞生之前，计算机在除围棋之外，几乎所有棋类游戏上战胜了人类，偏偏围棋没有被攻克，为啥呢？
围棋游戏只有两个特别容易的规则，而其复杂性却是难以想象的，一共有 10 的 170 次方种可能性，这样一个数字之大，以至于用当这一世界最强大的计算系统，算几十年也算不完，是没有办法穷举出围棋所有的可能结果的。因 此，计算机需要一种更加聪明的方式方法。
直到 2016 年，AlphaGo 第1版发表在了 Nature 自然杂志上，这可是牛逼得不需不需要的期刊。
而刚过去一年，Google DeepMind 又在 Nature 上发表了一篇 AlphaGo 的改进版——AlphaGo Zero，同样的围棋 AI，居然在自然杂志上发了两次！！！可见他们的实力！！！
AlphaGo 战胜过欧洲冠军樊麾，韩国九段棋手李世石，而后又赢了世界冠军柯洁，种种迹象表明，人类已经失守最拿手的围棋了。这几个围棋高手一个个都预示 AlphaGo 走到了他们想未到的地方，战胜了人类的生物极限。那 AlphaGo 又是怎么在策略上战胜人类的呢？很简单，它会做计划。
阿尔法狗（AlphaGo）是通过两个不同神经互联网合作来改进下棋。这就好像有两个导师，每个都是多层神经互联网。它们从多层启发式二维过滤器开始，去处理围棋棋盘的定位，就好像图片分类器互联网处理图片一样。经过过滤，13 个完全连接的神经互联网层产生对它们看见的局面判断。这几个层可以做分类和逻辑推理。
这几个互联网通过反复训练来检查最终，再去校对调整参数，去让下次执行更佳。这个处理器有大量的随机性元素，所以人们是没有可能精确知道互联网是怎样“思考”的，但更加的多的训练后能让它进化到更佳。
导师1号：策略互联网（Policy network）
AlphaGo 的第1个神经互联网大脑是“策略互联网（Policy Network）”，观察棋盘布阵与布局企图找到最友好的下一步。实际上，它预测推算每一个合法下一步的最佳概率，那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这能够想象为“落子选择器”。
AlphaGo 团队first of all利用几万局专业棋手对局的棋谱来训练系统，得到初步的“策略互联网”。训练“策略互联网”时，采用“深度学习”算法，基于全局特征和深度卷积互联网 (CNN) 来训练，其首要功能是给定当前盘面状态作为输入，输出下一步棋在棋盘其它空地上的落子概率。
接着下面，AlphaGo 采用左右互搏的模式，不同版本的 AlphaGo 互相之间下了 3000 万盘棋，利用人工智能中的“深度增强学习”算法，利用每盘棋的胜负来学习，不断优化和升级“策略互联网”，同时建立了一个可以对当前局面估计白棋和黑棋胜率的“价值互联网”。
导师2号：价值互联网（Value network）
AlphaGo 的第2个大脑相比于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步，它预测推算每一个棋手赢棋的可能，在给定棋子位置情况下。这个局面评估器就是 “价值互联网（Value Network）” ，通过整体局面判断来辅助落子选择器。
紧接着，AlphaGo 通过吸收人类 几千年 来出色的棋谱，不断学习优化 策略互联网 和 价值互联网，从而战胜了欧洲冠军樊麾，韩国九段棋手李世石，而后又赢了世界冠军柯洁。
实际对局时，AlphaGo 通过“蒙特卡罗树搜索”来管理整个对弈的搜索过程。
first of all，通过“策略互联网”，AlphaGo 可以优先搜索本方最有可能落子的点（通常来讲低于10个）。对每种可能再通过“估值互联网”评估胜率，剖析需要更进一步展开搜索和演算的局面。综合这几种工具，辅以超级强大的并行运算能力，AlphaGo 在推演棋局变化和寻找妙招方面的能力，已经远超人类棋手。
依据资料，最高配置的 AlphaGo 分布式版本，配置了 1920 个 CPU 和 280 个 GPU，同时可以跑 64 个搜索线程，如此的计算速度就像有几十个九段高手同时在想棋，还有几十个三段棋手帮着把一些难以判断的局面直接下到最后，拿出结论，某一位人类棋手要与对抗，确实难以企及。
不过，这并不是重点。
终于说到重点了~~
Zero 英文意思是：零。除了围棋最基本规则（棋盘的几何学定义，轮流落子规则，终局输赢计算，打劫等），它就是一张白纸。丢弃参考每个人类棋谱，完全自我学习。
假如你和一个有人类老师的 AlphaGo 交手，那可能还会在它背后看见人类下棋的影子。不过 AlphaGo Zero，完全是一个无师自通的家伙，和它下棋，你可能闻到很浓烈的机械味。但从另一边想，如此的 AlphaGo 打破了数千年来人类下棋思维的限制，探索了人类想未到的下棋境界，学会了一个崭新的下棋方式。
仅仅经过 3 天的训练后，这套系统已经可以击败 AlphaGo Lee，亦即击败韩国顶尖棋手李世石的那套系统，而且比分高达100：0。经过 40 天训练后，它总计运行了大概 2900 万次自我对弈，使得 AlphaGo Zero 击败 AlphaGo Master，亦即击败世界冠军柯洁的系统，比分为 89：1一、要晓得职业围棋选手毕生中的正式比赛也就一千多局， 而 AlphaGo Zero 却进行了 2900 万次对局。
在技术层面来说，AlphaGo Zero 使用的不再是之前提到的两套神经互联网系统，而是将它们融合成一个神经互联网系统，这样做能更有效利用资源，学习效果更佳。其重点在于采用了新的 Reinforcement Learning（强化学习） ，并给该算法带了新的发展。
并且，它不再仅仅使用 GPU，转而添加了自家的专门为机器学习打造的 TPU，而且使用的硬件个数也在一步步降低，然而学习的作用却不断上升。在短短 40 天没有老师教的训练中，AlphaGo Zero 超越了他所有的前辈，在这一时刻，我相信它真真正正做到了在围棋场上没有人能敌了。
最后，正如 AlphaGo 之父 David Silver 所说，一个无师自通 AlphaGo 的产生，并不但仅象征着我们的 AI 可以在围棋场上战胜人类，放眼未来，它还象征着，在更加的多方面，我们能用如此的 AI 建造出更加的多人类历史上的新篇章。
围棋场上，不管谁赢，最终获胜的都是人类自己。
假如这一生是前世修来的，则是否象征着穷人前世都是恶人?
对看的见的生这一世来理解，三十以前可以理解为当世的、“”前生、“”三十到五60岁为“”这一生、“”以后的时间为，这一生的“”来世“”。自己对号入座，就解了个大约
人真的有前世这一生吗，可以穿越过去未来吗
我坚信，这是可以的！！！
我认为人有前世这一生好恐怖，大家有啥观点?
没有前世这一生，只有这一生和复活审判。
前世这一生有啥关系呢?
我认为人的人生中会遇见什么人，都是命里已经定好的，有的人就是上天派来教你一些道理的，他和我也许就是上辈子没有在一起的，这 一生老天又给了一个机会，还是没能走到最后，有缘无分吧，就这样吧。
这一生种种皆是前世因果。前世因，这一世果，每一次相遇都是冥冥中注定的因果。
人生是一场漂泊的旅行，旅途中，不管遇到谁，皆不是意外，而是一份美丽的缘，那份缘，是前世的因，这一生的果。
缘分
缘分，亦作缘份；远者为缘，近者为因。缘与因之间没有质变，只是量变。它是一种人与人之间无形的连结；是某种必然存在相遇的机会和可能，包括所有情感感情。爱情中，二人相爱的缘分是由许多巧合、许多阴差阳错、许多突然、一些偶然、一些必然组成的。
后世缘喻为命运纠缠的丝线，它是出自一个概念，儒家与道家并不突出缘分这个先导性，不过也会有机会缘分、机遇这种论调。
什么事前世这一生
人有这一生，亦有过去世，即前世，还有未来世，亦即来世，这便是三世。
前世这一生广义指过去世和这一世。
南无阿弥陀佛