山东平度征地纵火案一审宣判 6从犯领刑主犯王月福判死
平度“3·21”纵火案致守地农民1死3伤，青岛市中级人民法院19日对此案作出一审判决，被告人王月福被判处死刑，剥夺政治权利终身。
法院审理查明，平度凤台街道办事处杜家疃村部分村民因征地纠纷，去年3月初在一房地产项目施工工地搭建帐篷阻止施工。时任杜家疃村村主任的被告人杜群山与时任平度市经济开发区吴家疃村村委会主任的被告人崔连国商议，由崔连国找人对阻止施工的村民进行恐吓，后崔连国让被告人王月福与杜群山联系。
3月20日，杜群山和王月福商定用汽油放火破坏帐篷，以此恐吓村民。21日，王月福纠集李青、柴培涛、李显光、刘长伟具体实施。当日在帐篷内值守的被害人耿某某被烧死，被害人李某甲、杜某某、李某乙被烧伤。
法院一审判决，被告人王月福犯放火罪、寻衅滋事罪，判处死刑，剥夺政治权利终身;被告人杜群山犯放火罪，判处无期徒刑，剥夺政治权利终身;被告人李青犯放火罪、寻衅滋事罪，撤销假释，与前罪未执行的刑罚并罚，判处无期徒刑，剥夺政治权利终身，并处罚金人民币800元;被告人刘长伟犯放火罪、寻衅滋事罪，判处有期徒刑19年，剥夺政治权利5年;被告人李显光犯放火罪、寻衅滋事罪，判处有期徒刑18年，剥夺政治权利5年;被告人柴培涛犯放火罪、寻衅滋事罪，判处有期徒刑18年，剥夺政治权利4年;被告人崔连国犯放火罪，判处有期徒刑6年。(据新华社)（来源：舜网-济南时报）
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只赢围棋还不够？他们在让“阿尔法狗”学会赚钱！
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又一个新型的智能投资算法进入了股票市场，3个月之内...
“又一个新型的智能投资算法进入了股票市场，3个月之内，这个程序从股市上赚取了10亿美元……”2030年的美国华尔街，当年的基金经理们早已失业，变成了程序员们的跟班，天天溜须拍马，端茶倒水，巴望着程序员们哪天心情好，赏赐他们几百行代码，去股市上赚个盆满钵满。
这个听起来有点像程序狗们YY的故事，也许很快就会实现了。阿尔法狗（AlphaGo）与韩国棋手李世石的人机大战，当总比分定格在4：1时，一场关于人工智能的猜想犹如火山喷发：既然人工智能可以深度思考，可以在博弈游戏中战胜人类，那么，在金融这个最需要博弈和深度思考的领域，人工智能离战胜人类还远么？
华尔街的巨变
美国华尔街，世界的金融中心，人工智能正在掀起一阵新的变革。
“到2026年，有33%-50%的金融业工作人员会失去工作，他们的工作将被电脑所取代。Kensho开发的程序，做分析工作只需一分钟，而拿着高达35万美元年薪的分析师们，需要40小时才能做完同样的工作。”2014年成立的金融数据服务商Kensho“用AI取代金融分析师”的口号引发了华尔街的巨震。
一群来自哈佛、麻省的数学博士加上硅谷极客，创立了大数据智能分析处理工具Kensho，它从Google那里获得了灵感，你可以向Kensho提问，比如“iPhone6发布后哪些股票会涨”，他就会在一秒钟之内给你精确的答案，而且准确率非常高。
通过将大量的经济数据、政治事件，以及金融交易信息交给人工智能系统，并迅速做出准确的预测，这一技术的目的就是用算法承担金融分析这一金融业的核心工作，就连华尔街王者高盛也对此项技术大惊失色，联合Google Ventures共同入股Kensho，布局人工智能金融领域。
Kensho只是众多力图改变华尔街的智能金融企业之一， 创业公司Aidyia将他们管理的对冲基金里的所有股票交易完全交给了人工智能。AI领军人物Ben Goertzel带领的团队所创造的这个名为“基因进化”的系统，由多个AI引擎构成，在自动分析所有的股票价格、交易量、宏观数据、上市公司账目之后，所有的AI引擎会“聚在一起”做市场预测，然后投票选出最佳的市场决策，进行股票交易，没有任何人类干预行为。
在成熟的海外市场，领先的智能理财服务公司们经过几年的发展，已经具备了成长为独角兽公司的潜质，他们完全依靠智能运算和数据分析来取代传统的理财顾问，通过在云端低成本、快速的各种数据运算，再根据用户的特点个性化地提供资产配置组合方案，从而让更多人低门槛、低成本地管理自己的投资行为。
中国的步伐
花旗银行预测，未来10年，智能理财管理的资产可能可以呈现指数型增长，有望增至5万亿美元。
中国的公司也注意到了这点，身处互联网金融行业前沿的一些平台也在朝着人工智能领域发力。比如，蓝海财富、弥财等就是国内的类Wealthfront应用，他们效仿的Wealthfront是全球智能投顾平台的标杆，其主要投资于股权和债权类的ETF产品，业务模式大致为通过在云端低成本、快速的各种数据运算，再根据用户的特点个性化地提供资产配置组合方案，从而让更多人低门槛、低成本地管理自己的投资行为。
与此同时，智能理财平台神仙有财推出的“啸天犬”智能理财引擎也引来了不小关注。“阿尔法狗”的胜利，亮点在于自我学习，而“啸天犬”便是采用了与“阿尔法狗”类似的机器学习算法，通过金融大数据分析和用户行为学习，并通过人工智能优选来自证券、资管、银行、金融资产交易所等正规金融机构的优质金融资产，为用户提供个性化的理财方案。
尽管“啸天犬”本周刚刚结束测试并上线，但其“豪华”的研发团队阵容早已让外界对“啸天犬”充满期待。这个团队中包括了前IBM研究院的人工智能专家、主导发布了中国第一个机器学习平台DTPAI的前阿里人工智能专家、前摩根大通首席风险官及来自摩根士丹利的明星基金经理。
据“啸天犬”产品经理韦啸介绍，一个理财方案的形成，“啸天犬”需要经过三个步骤，分别是大数据优选、人工智能匹配和分散化投资。其中，通过智能算法，“啸天犬”会根据每位用户的投资偏好、期限要求、收益要求、个人财务情况等因素，从海量理财产品中匹配6-12只产品供用户进行组合。同时，“啸天犬”通过深度学习算法，参考该用户的社交属性，如同事、同学、近似职业背景、近似理财偏好人群的投资行为，为用户提供一个最优参考组合。
崭新的打法
“阿尔法狗”判断棋局的方式是反复计算每一个点落子的胜率。面对复杂的围棋棋局如此，面对复杂的金融市场同样也是如此。“阿尔法狗”四胜李世石，其背后是对复杂数据的处理能力、快速准确的机器学习能力，在面对复杂的金融市场时，这些技术能力同样可以应对多样的场景，甚至具备“大脑”的能力。这也正是阿尔法狗仔打败李世石之后，给理财智能化带来的全新想象。
很显然，金融领域正在朝着越来越“技术范儿”的方向大步前行，现在“阿尔法狗”会下围棋，不久后它就会帮你理财，再来一场与股神巴菲特的炒股PK也不是没有可能。
以上文字仅代表作者个人观点，并不代表金评媒()立场，禁止转载。
作者：惠轶
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为什么李世石赢不了谷歌阿尔法狗？
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毕竟，中国的国粹——麻将还等着阿尔法狗不服来战呢！
3月9日，备受瞩目的人机围棋大战拉开序幕，下午3点30分，世界围棋冠军李世石中盘认输。谷歌人工智能系统AlphaGo赢得了这场世人瞩目的“人机大战”首局胜利。
3月10日，李世石与谷歌AlphaGo人机五局大战第二局比赛中，李世石再次中盘告负，AlphaGo目前2-0领先。
二局告负后，李世石坦言：“我真的很吃惊自己输掉了，说不出话来。对手下得比昨天更完美，我没什么机会。”（爆哥点评：毕竟0比2，我上我也行）
在人机大战前夕，被先知附体的爆哥，就已经预测了比赛的走向：人机大战在即，人类是如何被一步步攻陷的？5局2负，按这个趋势，爆哥不禁为李大师接下来的两轮捏把汗。
诚然，谷歌的阿尔法狗确实有一套，可是作为一个大写的人类，爆哥难免有些不爽：难道，我们会像美国大片《终结者》里演的那样，人工智能系统拥有自我意识之后就会把人类毁灭掉？（有点毛骨悚然）
不管人工智能是否能像科幻小说中说的那样，在几十年后统治全人类，单就当前的人机大战而言，一些疑点仍然值得讨论
1. 打劫论：李世石为什么要在关键时刻放弃“打劫”？
爆哥百科：“打劫”，围棋术语，是指黑白双方都把对方的棋子围住，这种局面下，如果轮白下，可以吃掉一个黑子；如果轮黑下，同样可以吃掉一个白子。因为如此往复就形成循环无解。
“打劫”是围棋战术中较难掌握的一部分，职业高手往往能通过“打劫”把局面搅乱并在乱中取胜。李世石一向是个善于“打劫”的高手，在年与柯洁争夺梦百合杯时，就几度通过“打劫”成功搅乱局面。
我国围棋职业选手常昊说：“在输定的情况下，李世石依然没有选择‘打劫’，这在职业棋手看来是不可思议的，属于‘安乐死’。对李世石来说，这是说不过去的。”
有不少传闻说，李世石与谷歌在赛前签订了保密协议，有不允许“打劫”这一条规定。因为AlphaGo系统无法处理“打劫”的情况发生。
常昊说：“如果真是这样，那严格意义上说，这场比赛就不算真正的围棋比赛，下棋人的职业操守也就值得商榷了。”
针对李世石对局中本有机会与对方开劫但他没有做出这样选择的问题，赛后有记者问他是否与谷歌签署保密协议，不能选择开劫，李世石委婉地回答说：“我中间确实有胜机，以后比赛会尽力下好。”
韩国IT专家田石镇批评称，谷歌需要对李世石和整个围棋界道歉，因为此次博弈本身就不公平。他表示，“阿尔法围棋(AlphaGo)”通过网络可随时无限收集利用相关信息，这意味着它有无数“指教者”。
在比赛前一天，谷歌这支一股就要接近700美元的昂贵股票微微跌了0.17%。比赛胜利后，在美国时间正式开盘之前的盘前交易中，已经涨了0.77%。截止昨日收盘，已经涨了0.93%。
谷歌股票飞涨，围棋之外，早已沦为一场资本的博弈。
李世石两次败北之后，在围棋大师的名号之外，他又有了一个崭新的头衔——google高级软件测试师。
许多计算机的毕业生在找工作的时候，软件开发的工作往往比软件测试的工作更受欢迎，因为一般软件测试的工资会低一些， 可是看看人家李世石，花四五个小时帮谷歌测试下程序收费三万刀，要是找出bug来奖金两万刀，所以说三百六十行，行行出状元啊！不是工作不好，是你不够牛逼！
尽管作为谷歌高级软件测试工程师的李世石，为了100w美金的工资努力，心理上受的煎熬还是蛮伤的。。。如果他输了以后掀桌子发觉阿尔法狗机箱里藏着的是柯洁怎么办。。。
李世石和阿尔法狗的比赛一共有五局，这才输了两局，人类就已经按捺不住了，连人民日报都发文《思想的尊严只属于人类》，强调人类的思想智慧是不能被任何人工智能取代的。
在爆哥看来，李世石输给阿尔法狗，并不意味着所谓“人类智力最后的防线被冲破”，毕竟，中国的国粹——麻将还等着阿尔法狗不服来战呢！
本文系IT爆料汇（ID:baoliaohui）原创，转载请注明出处。扫描下方关注作者公众号。
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观看更多百家精彩新闻“阿尔发狗”为什么敢下围棋却不敢打麻将？
在围棋人机大战激斗正酣之时，人工智能“阿尔法狗”前三局吊打世界冠军李世石，却又在第四局走出超级烂招，引发世人猜测“电脑也会故意输棋？”时，我们约请在美国大学任教的计算机专家，撰写系列评论，从阿尔发狗的前世今生揭开它表现反常的秘密！敬请关注。
总题目：阿尔发狗为啥连胜三局却第四局崩溃？计算机专家从身世揭秘密！
文/梅俏竹（美国密歇根大学信息学院和计算机系副教授，长年从事大数据分析研究）
系列报道第一篇：
《“阿尔发狗”为什么敢下围棋却不敢打麻将？》
一，“阿尔发狗”为什么盯上围棋，而不是麻将？
传说尧作围棋以教丹朱，如此算来围棋就有4000多年历史了。2009年LG杯决赛，即被善于造势的韩国人渲染为“四千年之战”。当时对局的是李世石和古力，颇有中韩围棋此消彼长的天王山之战的意思。如今李世石又站在了历史的关头，肩负着人类四千年的高傲和尊严，只是对面坐着的是谷歌的计算机棋手阿尔发狗(AlphaGo)。谷歌，古哥，莫非前定。
围棋是什么？在计算机的眼里，其无非是一个桌面游戏。19*19的棋盘，黑白轮流走棋。一块棋没有气了，就得从棋盘上拿掉。最后无处可下了，谁占的地方大谁就赢。规则如此简单。
但在人类的眼里，围棋早就超越了游戏的范畴。其中有历史，有礼仪，有美学，有人生哲理。本能寺变，淮上信至，十番棋，擂台赛，见证了多少历史；新布局，宇宙流，美学的大竹，石佛与妖刀，蕴含了多少风雅；入界宜缓，弃子争先，早成了无数人的人生信条。当计算机真的坐到自己对面时，人是五味陈杂的：我说这是人生，你却说这只是一场游戏。
在浩如烟海的人类智力游戏中，围棋不过是一粟而已，其在民间的影响力，未必能比得上麻将和扑克。相比中国寻常巷陌的麻将桌子和赌城成千上万的扑克台子，下围棋多少有点曲高和寡的意思。
那么为什么人工智能如此青睐围棋呢？为什么不是“AlphaMajo”挑战四川麻将高手，或者“AlphaHoldem”挑战德州扑克冠军呢？其原因有三：
其一，围棋有简单的输赢规则 (explicit winning condition)。这一点非常重要，因为电脑需要对每一个决策的好坏做精确、量化的评估。把围棋下好可能需要十年，但初学者就可以判断一盘下完的棋谁输谁赢。如果规则本身比较模糊，可以去想象电脑和人类比拼现代诗或者抽象派绘画，会出现什么样的结果。
其二，围棋是信息对称的。面对棋盘，电脑和其人类对手看到的是完全一样的信息。象棋和国际象棋亦是如此。麻将、扑克和四国军棋则不同：每个玩家只能看到自己一方的信息，而必须通过对手的行为去推测他的底牌。这就不难解释，为什么久经沙场的麻将老手往往输给不按常理出牌的新手，以及为什么德州扑克里有层出不穷的骗术与心理战。信息的对称，让电脑可以做绝对理性的决策：不管你为什么这么下，我只要下当前局面下最好的一手就行了。
其三，围棋广阔的搜索空间，带来的挑战和诱惑是电脑无法抗拒的。人类下象棋和国际象棋早已沦为电脑的手下败将，而围棋至少还能期待柯洁。
二，电脑学下围棋，到底有多难？
围棋究竟有多难呢？对人类棋手来说，这很难量化。聂卫平曾谦虚地表示“围棋境界高不可及，我也只能算是刚刚入门。”职业棋手经常被问到与“围棋之神”的差距，有人说让两子，有人则认为围棋的发展接近尽头，众说不一。人类的视野总是被眼前的山挡住，等爬到山顶，才知道山外又山。
对计算机来说，这个问题就好回答得多。围棋究竟有多少种变化呢？如果对每一种变化我都能判断局面好坏，那岂不就是每步都能走到最优的围棋之神了吗？早期的人工智能的设计者们的确是这样想的。
设想我们玩一个Tic-Tac-Toe（见上图。连直线、圈叉棋）的游戏：3*3的棋盘，玩家分别在空格中填入棋子，最先连成一行、一列、或一对角线者胜。如果考虑每个空格只有黑子、白子、无子三种状态，那么一共只有3^9（3的9次方，即9个3相乘）＝19683种状态。就算考虑到落子的顺序，也不过是9! = 362880种变化。评估不到一百万种变化的优劣，对当今的计算机来说，自然是小菜一碟。
但是这个办法用得围棋上，一下子就傻眼了，变化太多！
那么围棋的变化有多少呢？如果也考虑每个交叉点有黑子、白子、无子三个状态，那么一张围棋盘的状态是3^361种，除去实际不可能出现的状态，大约是10^170。相比起来，国际象棋的状态数只有不到10^50，这与围棋的复杂度相比较，完全可以忽略不计。如果考虑行棋的顺序，那么围棋有大概361!种变化，或者说是10^768（实际上没有这么多，因为总有不能落子之处）。无论哪一个，都是天文数字，因为宇宙中可观测的所有原子个数，也无非是10^80。
或许有人说，围棋之神也不一定每手都算到底吧，往后推算个三五十步差不多了。好，序盘的时候（按60手以内）推算50步大概有超过10^120种变化。10步？10^24。就算只推5步也有超过2*10^12种变化。何况对计算机来说有更严肃的问题：不走到底怎么知道谁好谁坏？
看起来太难了！那么棋盘小一点会不会简单一点呢？答案是肯定的。在13*13的棋盘上，变化的个数降低到了10^304。9*9的棋盘上则只有10^120。张栩自创的四路棋，变化数只有10^13，而状态数更降低到了几千万个：仍然很多，但对计算机来说完全可以处理。
好了，现在我们知道围棋之神和宇宙之神大概是同一位。“她”既然能洞悉棋盘上所有的变化，大概也熟悉宇宙中所有的原子。AlphaGo真的能穷尽每一个变化吗？没关系，就算如此也并不恐怖。我们明天就把棋盘扩大到21路，那就算全宇宙所有的原子都变成AlphaGo也不行了。
看了半天，您一定会说，原来电脑学围棋，并不比学麻将简单嘛。这些看似不可能完成的计算任务，计算机专家是怎么解决的呢？怎样才能教会电脑下围棋呢？请继续关注系列报道第二篇：《电脑下围棋，蠢蠢地背棋谱是没有出路的》
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