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现在的人工智能还只是弱人工智能,不是强人工智能,也不是超强人工智能。现在人工智能的作用,还是用机器代替简单的、重复的以及危险性的劳动,想要解决找不到规律的问题,人工智能还不能做到,也代替不了人。人要尽量用好机器这个助手,自如地运用好机器,这样既可以提高工作效率,也可以保证质量。

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  角色和分类这两个看起来重复的东西其实分别服务于不同的游戏目标。角色是关于玩家,分类则是关于敌人的外观。玩家的能力机制需要有相应的敌人才能施展,但如果仅从这样单一的角度去审视你将会得到一群功能相异但外观雷同的敌人。最终的目标应该是一群多元化的敌人,并由分类来保证他们之间的外观差异。

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我要介绍的第三篇论文基于图卷积神经网络(我们将使用该论文的表示方法,将其写成 GCNN)。如上一篇论文介绍的那样,GCNN 已被用于解决节点和图的分类问题,并且相当成功。但是,当前的实现将不确定性整合进图结构的能力有限,也就是说,GCNN 虽然理解图的节点和边,因为这是其中关系的基本真值描述,但应用中使用的图本身往往源自有噪声的数据或建模假设,得到的图有更高的熵。

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