金融科技进展

一、金融科技进展

金融科技进展：驱动中国金融业的数字化转型

金融科技（Fintech）是近年来快速崛起的一个领域，在中国的金融行业中扮演着越来越重要的角色。随着技术的不断发展和创新，金融科技为金融机构和消费者带来了许多新的机遇和便利。本文将探讨金融科技在中国的发展情况以及它对金融业的影响。

金融科技是指利用先进的技术和创新的商业模式来改善和增强金融服务的领域。它涵盖了多个方面，包括移动支付、区块链、大数据分析、人工智能等。这些技术的应用使得金融服务更加高效、安全、便捷，并且有助于提高金融包容性。

移动支付的普及

中国是全球移动支付领域的领跑者之一。移动支付在中国得到了广泛的应用，成为人们日常生活中不可或缺的一部分。支付宝和微信支付作为两个主要的移动支付平台，凭借其便捷性和安全性，改变了人们的支付习惯。

移动支付的普及使得线上线下的消费方式发生了巨大的改变。无论是购物、用餐还是打车，都可以通过手机完成支付，提高了交易的效率和方便性。此外，移动支付还推动了农村地区金融服务的普惠化，让更多的人能够享受到便捷的金融服务。

区块链技术的应用

区块链技术作为一种去中心化的分布式账本技术，正逐渐应用于中国金融业。它的特点是去除了中间环节，提高了交易的透明度和安全性，减少了操作风险。

在金融领域，区块链技术可以应用于智能合约、数字货币、供应链金融等多个方面。智能合约可以自动执行合约条款，提高合约的可信度和执行效率。数字货币（如比特币）的出现改变了传统货币的交易方式，开辟了新的支付渠道。供应链金融中的区块链技术可以实现对整个供应链的可追溯性和透明度，减少了风险和欺诈。

大数据分析的应用

大数据分析在金融科技中具有重要的地位。金融机构通过收集和分析大量的数据，可以更好地了解客户需求、风险分析和推出个性化的金融产品。

大数据分析可以帮助金融机构进行风险管理，提高风险评估的准确性。同时，金融机构还可以利用大数据分析来提供个性化的金融服务，满足客户的个性化需求。例如，根据客户的消费习惯和信用记录，提供适合其需求的信贷产品。

人工智能的崛起

人工智能是金融科技领域的另一个热门技术。通过人工智能的应用，金融机构可以提高客户服务的质量和效率。

机器学习和自然语言处理等人工智能技术可以帮助金融机构进行客户风险评估和欺诈检测。通过分析客户的历史数据和行为模式，金融机构可以更好地了解客户的风险水平，降低信贷风险。

此外，人工智能还可以在客户服务方面发挥重要作用。例如，通过聊天机器人和语音识别技术，金融机构可以提供24小时在线客服，实时解答客户的问题，提高服务的响应速度和便捷性。

金融科技的未来发展

金融科技在中国的发展势头迅猛，未来仍有巨大的潜力。随着技术的不断进步和创新，金融科技有望在以下几个方面实现更大的突破：

• 更好地服务于普通人群：金融科技可以进一步推动金融包容性，让更多的人能够享受到便捷、安全的金融服务。
• 强化风险管理：随着金融业务的复杂化和风险的增加，金融科技可以帮助金融机构更好地预测和管理风险，降低金融风险。
• 提升金融服务的个性化水平：通过大数据分析和人工智能技术，金融机构可以根据客户需求提供个性化的金融产品和服务。
• 推动金融创新：金融科技为金融机构带来了更多的机遇和可能性，鼓励创新的金融产品和商业模式的出现。
• 加强监管和合规：随着金融科技的发展，监管和合规变得更加重要。金融机构需要与监管机构密切合作，确保金融科技的合规性和安全性。

总之，金融科技的迅速发展正在驱动中国金融业的数字化转型。移动支付、区块链、大数据分析和人工智能等技术的应用为金融机构和消费者带来了许多新的机遇和便利。在未来，金融科技将继续发挥重要作用，推动金融业更加高效、安全、普惠地发展。

二、科技金融进展

科技金融进展正以惊人的速度改变着我们的金融行业。在过去几年中，随着互联网和移动设备的普及，科技公司对金融领域的影响日益增强。如今，人们可以通过手机应用完成银行转账，借贷平台为小微企业提供融资服务，虚拟货币技术正在重塑支付行业，人工智能和大数据分析正在改进风险评估和投资决策方法。

科技与金融的融合为我们带来了巨大的机遇，同时也带来了一系列的挑战。在这篇博文中，我们将探讨科技金融的最新趋势，了解其对金融行业的影响。

移动支付和虚拟货币

移动支付已经成为我们日常生活中的重要组成部分。使用智能手机付款已经变得非常普遍，而且我们越来越依赖于移动支付应用来完成购物和支付账单。科技金融公司正在不断改进移动支付技术，使其更加安全、便捷且普及化。

与此同时，虚拟货币正在逐渐改变我们的支付方式。区块链技术为加密货币提供了安全的交易环境，如比特币和以太坊等数字货币已经开始走进日常生活。虚拟货币的普及推动了金融界对于数字资产管理的关注，并为投资者提供了新的投资机会。

借贷平台和融资服务

科技金融行业中的借贷平台为个人和小微企业提供了融资和借贷的便利方式。传统金融机构可能对于小微企业的贷款需求持谨慎态度，但科技金融公司通过使用大数据分析和智能算法快速评估借款人的信用风险，为他们提供了更多的借贷机会。

借贷平台的兴起也促进了互联网金融的发展。通过在线借贷平台，借款人和投资人可以直接进行交易，节省了传统金融中介的时间和成本。这种去中心化的模式使得融资更加高效和透明，并为投资者提供了更多的选择机会。

人工智能和大数据分析

人工智能和大数据分析技术是科技金融行业的重要驱动力。通过分析庞大的数据集，金融机构可以更好地了解客户需求和市场趋势。人工智能算法能够自动化执行交易操作和投资策略，提高投资回报率。

同时，人工智能还可以改善风险管理和识别欺诈行为。通过高级算法的应用，金融机构可以快速发现潜在风险，减少损失。人工智能的运用极大地提高了金融业的效率和安全性。

金融科技的挑战与机遇

虽然科技金融带来了许多机遇，但也面临一些挑战。首先，技术安全性是关键问题。随着金融科技的发展，黑客攻击和数据泄露的风险也相应增加。科技金融公司需要不断提升网络安全技术，确保用户的资金和个人信息安全。

其次，监管政策也需要跟进科技金融的进展。科技金融相对于传统金融机构更加灵活和创新，但也容易引发监管方面的挑战。相关政策和法规需要及时更新以适应金融科技的发展，保护用户权益同时促进科技金融行业的健康发展。

最后，科技金融的普及程度还需进一步提高。尽管科技金融在一些发达国家已经取得了重大突破，但在一些发展中国家，金融科技的普及程度仍然相对较低。为了让更多人从科技金融的便利中受益，科技金融公司需要加强对消费者和企业的教育，提供更加普惠的金融服务。

结论

科技金融的进展为金融行业带来了巨大的变革。移动支付和虚拟货币的普及让我们的支付方式变得更便捷和安全，借贷平台和融资服务为小微企业提供了更多的机会，人工智能和大数据分析技术提高了金融机构的效率和安全性。

然而，科技金融也面临一系列的挑战，包括技术安全性、监管政策和普及程度等问题。科技金融公司需要持续创新和改进，解决这些挑战，以实现金融行业的可持续发展。

三、金融工程与人工智能：探索未来金融领域的革命性进展

引言

金融工程和人工智能是当今两个充满了前景和活力的领域，它们正在以惊人的速度迅速发展和革新整个金融行业。本文将介绍金融工程和人工智能的相关概念，并探讨它们在金融领域中的应用及其带来的挑战和机遇。

什么是金融工程？

金融工程（Financial Engineering）是一门综合性的学科，结合了金融学、数学和计算机科学的理论和方法，并应用于金融产品的设计、风险管理和投资决策等方面。它的目标是通过深入了解金融市场的本质和行为规律，利用数学模型和计算机算法来分析和解决金融问题。

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，AI）是模拟和复制人类智能的一种技术和方法。它运用计算机科学和统计学的理论和算法，通过机器学习、深度学习和自然语言处理等技术手段来模拟人类的思维和决策过程，并实现自主学习、自主思考和自主决策的功能。

金融工程与人工智能的结合

金融工程和人工智能的结合为金融领域带来了前所未有的机遇和挑战。在金融工程中，人工智能技术可以被应用于以下方面：

• 风险管理：人工智能可以通过分析大量的金融数据，预测市场风险和投资风险，帮助投资者和金融机构做出更明智的决策。
• 交易策略：人工智能可以利用机器学习算法和大数据分析，在金融市场中发现规律和趋势，并构建有效的交易策略。
• 金融产品创新：人工智能可以通过智能合约和区块链等技术手段，实现金融产品的自动化和去中心化，提高金融服务的效率和安全性。
• 客户服务：人工智能可以通过自然语言处理和机器人技术，实现智能客服和智能投顾，为客户提供更便捷和个性化的金融服务。

金融工程与人工智能的挑战和前景

金融工程与人工智能的结合在为金融行业创造了巨大的机遇的同时，也面临着一些挑战：

• 数据安全和隐私保护：金融行业涉及大量的敏感数据，如何保障数据的安全和隐私成为一个重要的问题。
• 算法透明和解释性：人工智能技术的决策过程往往是黑盒子，如何保证算法的透明和解释性，使决策过程具有可解释性和可信度。
• 人机合作和监管：如何实现人工智能和人类金融专业人员的有效合作，以及如何建立相应的监管框架和政策，成为需要解决的难题。

尽管存在一些挑战，但金融工程与人工智能的结合仍然为金融行业带来了广阔的前景。它可以提高金融市场的效率和稳定性，降低风险和成本，促进金融产品的创新和发展，为投资者和消费者带来更好的金融服务。

结论

金融工程与人工智能的结合正在推动金融行业的变革和升级。它不仅为金融机构和投资者提供了更好的工具和方法，也改变了金融服务的模式和方式。随着科技的不断进步和金融工程与人工智能的不断发展，我们有理由相信，金融领域的未来将充满更多机遇和可能性。

感谢您阅读本文，希望通过这篇文章，您对金融工程与人工智能的结合有了更深入的了解，并对未来金融领域的发展充满期待。

四、腾讯金融科技进展

腾讯金融科技进展

腾讯金融科技的发展历程

腾讯金融科技是中国领先的互联网科技公司之一，在金融科技领域取得了长足的进展。自成立以来，腾讯金融科技始终致力于利用先进的技术和创新的思维来推动金融行业的改革和进步。

腾讯金融科技的发展历程可以追溯到20XX年，当时腾讯公司决定在金融领域投入更多资源，并成立了专门的金融科技部门。这个部门的主要任务是通过技术和创新，将互联网金融和传统金融相结合，为用户提供更好的金融服务。

在开始阶段，腾讯金融科技主要专注于支付领域。他们推出了一系列创新的支付产品，如微信支付和QQ钱包。这些产品不仅方便了用户的支付需求，还为商家提供了更多的交易方式和机会。

腾讯金融科技的使命和愿景

腾讯金融科技的使命是利用科技的力量促进金融的发展和创新。他们希望通过技术的进步，为更多人的生活带来便利，提升金融服务的质量和效率。

腾讯金融科技的愿景是成为全球领先的金融科技公司。他们希望通过不断的创新和合作，成为金融行业的引领者，推动行业的变革和突破。

腾讯金融科技的产品和服务

腾讯金融科技的产品和服务涵盖了多个领域，包括支付、借贷、投资和风险管理等。

• 支付：腾讯金融科技的支付产品包括微信支付和QQ钱包。这些产品支持在线支付、扫码支付等多种支付方式，为用户提供了更加便捷安全的支付体验。
• 借贷：腾讯金融科技合作伙伴提供了借贷服务，包括个人贷款、信用卡分期等。这些服务通过创新的风控模型和数据分析，为用户提供了个性化的借贷解决方案。
• 投资：腾讯金融科技通过合作伙伴提供了多样化的投资产品，包括基金、理财产品等。用户可以通过腾讯金融科技平台进行投资，享受更高的收益。
• 风险管理：腾讯金融科技致力于为用户提供安全可靠的金融服务。他们通过先进的风险管理系统和技术手段，保障用户的资金安全和隐私保护。

腾讯金融科技的发展战略

腾讯金融科技的发展战略可以总结为三个关键词：创新、合作和生态。

创新是腾讯金融科技最重要的竞争力之一。他们不断投入资源和精力，推动技术的创新和发展。通过引进最新的技术和合作伙伴，腾讯金融科技不断推出新的产品和服务，满足用户的需求。

合作是腾讯金融科技的另一个关键战略。他们和国内外众多金融机构、科技公司合作，共同推动金融科技的发展。通过合作，腾讯金融科技能够更好地整合资源，提供更全面的金融服务。

生态是腾讯金融科技的长远发展目标。他们希望通过打造一个完整的金融科技生态系统，连接用户、商家和金融机构，实现资源的共享和优化。这样，腾讯金融科技能够为用户提供更广泛的金融服务，为合作伙伴带来更大的商业价值。

腾讯金融科技的社会影响

腾讯金融科技的发展对于中国金融业和社会经济具有重要意义。他们在推动金融科技创新的同时，也促进了金融行业的发展和升级。

首先，腾讯金融科技的产品和服务提升了金融服务的质量和效率。用户通过腾讯金融科技的平台可以更方便地进行支付、借贷和投资等操作，享受更好的金融服务。

其次，腾讯金融科技的发展推动了金融行业的数字化转型。他们通过引入云计算、大数据和人工智能等先进技术，改变了传统金融机构的运营方式，提升了金融行业的效率和创新能力。

最后，腾讯金融科技的发展也带动了相关产业的发展。腾讯金融科技与合作伙伴共同推动金融生态的建设，为其他企业提供了商机和发展空间。

结语

腾讯金融科技作为中国金融科技领域的领军企业之一，在金融创新和发展方面取得了显著的成绩。未来，随着技术的发展和应用的深入，腾讯金融科技有望进一步拓展金融科技的边界，为用户带来更好的金融服务。

同时，腾讯金融科技也面临着挑战和机遇。他们需要持续投入创新，抓住市场机会，保持竞争力和领先地位。相信在腾讯金融科技的努力和合作伙伴的支持下，中国金融科技行业会迎来更加美好的未来。

五、人工智能进展

人工智能进展

什么是人工智能？

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）是计算机科学的一个分支，旨在使计算机系统能够模拟人类智能的一种技术。它涉及到可以自主学习、规划、推理、理解和进行决策的机器。

人工智能的历史

人工智能的概念最早出现于1956年，由于其独特的潜力和前景，人工智能一直是计算机科学领域的热门研究方向。然而，由于计算能力和数据量的限制，人工智能的发展一度陷入了低谷。

随着计算机处理能力的提升和大数据的出现，人工智能进入了一个崭新的时代。逐渐出现了许多令人瞩目的人工智能应用，如语音识别、图像识别、自然语言处理、智能推荐和自动驾驶等。

人工智能的应用

人工智能的应用十分广泛，涵盖了几乎所有领域。以下是一些重要的人工智能应用领域。

• 医疗保健：人工智能可以辅助医生进行诊断，提供更有效的医疗服务。
• 金融行业：人工智能可以帮助银行和保险公司进行风险评估和欺诈检测。
• 交通运输：人工智能可以改善交通系统的效率，提供智能交通管理和自动驾驶技术。
• 教育领域：人工智能可以个性化教学，提供智能辅助学习和虚拟教师等。
• 电子商务：人工智能可以为用户提供个性化的购物推荐和客户服务。

人工智能的挑战

虽然人工智能的发展前景广阔，但也面临许多挑战。

首先，数据隐私和安全性是人工智能领域的重要问题。大量的个人数据被用于培训和训练人工智能系统，因此保护数据隐私至关重要。

其次，人工智能的道德问题也备受关注。人工智能系统的决策是否符合伦理和人权原则是一个重要的考量因素。

此外，人工智能的普及和应用也可能导致一些社会问题，例如失业率上升和人类技能落后等。

人工智能的未来

展望未来，人工智能将继续取得突破性进展。

随着技术的发展，人工智能系统将变得更加智能、更加灵活。人工智能将在医疗、教育、商业领域等更加广泛地应用。

同时，人工智能的发展也需要我们注重道德和伦理问题，确保人工智能的应用符合社会价值观和法律法规。

总之，人工智能的快速发展将给我们的生活带来深远的影响，我们期待人工智能能为人类社会的发展带来更多的机遇和进步。

六、人工智能新进展

人工智能新进展

引言

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）作为一门前沿科学技术，近年来取得了许多令人瞩目的进展。它旨在模拟人类智能，实现自主学习、推理和问题解决能力。人工智能领域不断涌现的新进展使得我们探索着一个崭新的未来，本文将介绍近期人工智能领域的新发现和技术进步。

深度学习技术

深度学习（Deep Learning）是人工智能领域的一个重要技术。它通过构建具有多个神经网络层级的模型，可以实现对复杂数据的自动特征提取和高精度的模式识别。最新的研究表明，深度学习技术在各个领域都取得了突破性的进展。

在医疗诊断领域，深度学习已经展现出巨大的潜力。研究人员利用深度学习算法分析医学影像，可以快速准确地检测出患者体内的肿瘤和其他疾病。这项技术的应用为医务人员提供了重要的辅助诊断工具，可以帮助他们提高疾病识别的准确性和效率。

在自然语言处理领域，深度学习技术也取得了巨大突破。通过使用深度学习算法，研究人员可以构建出强大的语言模型，实现自动文本摘要、机器翻译和情感分析等任务。这些技术的发展为自然语言处理的应用提供了更多可能性，为人们提供了更智能化的语言交互方式。

强化学习的新发展

强化学习（Reinforcement Learning）是一种让计算机通过与环境交互学习的方法。近年来，强化学习在人工智能领域受到越来越多的关注，并取得了一系列新的发展。

研究人员提出了一种新的强化学习算法，称为深度强化学习（Deep Reinforcement Learning）。该算法将深度学习和强化学习相结合，可以让计算机在复杂情境下做出更加智能的决策。深度强化学习广泛应用于自主驾驶、机器人控制和游戏策略等领域。

此外，强化学习在推荐系统中也得到了广泛应用。通过使用强化学习算法，推荐系统可以根据用户的反馈动态调整推荐策略，从而提供更加个性化和准确的推荐结果。这种基于强化学习的推荐系统极大地提高了用户的体验，促进了电商行业的发展。

人机交互界面的革新

近年来，人机交互界面也迎来了一系列革新，为人们提供了更加智能、便利的操作方式。

语音助手是当前最热门的人机交互方式之一。随着语音识别和自然语言理解技术的不断提升，语音助手的使用越来越广泛。语音助手可以根据用户的指令，执行各种操作，例如播放音乐、发送短信和查询天气等。它们不仅提高了人们的生活效率，还为各行业带来了更多创新的可能性。

虚拟现实（Virtual Reality，简称VR）和增强现实（Augmented Reality，简称AR）技术也在人机交互领域引起了巨大的关注。通过利用虚拟现实设备，用户可以体验到沉浸式的虚拟世界，与计算机生成的场景进行互动。增强现实技术则将计算机生成的图像与现实世界进行融合，为用户提供更加丰富的信息展示方式。虚拟现实和增强现实技术的兴起，将进一步推动人机交互界面的创新和发展。

结语

人工智能领域的新进展为我们展示了未来的可能性。深度学习技术、强化学习的发展，以及人机交互界面的革新，为社会生活带来了诸多改变和便利。然而，人工智能技术仍然面临着挑战和未知。我们期待未来的发展，人工智能将在更多领域发挥作用，为人类创造更美好的未来。

七、庆阳金融中心最新进展？

1. 是什么？2. 目前，庆阳金融中心的最新进展是正在进行土地征收和规划设计阶段。这是因为庆阳市政府决定建设一个现代化的金融中心，以促进经济发展和吸引投资。土地征收和规划设计是建设金融中心的前期准备工作，需要时间和资源来完成。3. 庆阳金融中心的最新进展还包括与相关企业和金融机构的洽谈和合作，以确保项目的顺利推进。此外，金融中心的建设还将涉及到基础设施建设、建筑设计和招商引资等方面的工作。预计在未来几年内，庆阳金融中心将成为该地区的重要金融中心，为当地经济发展做出贡献。

八、孝感东城区金融中心项目进展？

孝感市金融创新科技产业园项目是市级重大投资项目之一，项目选址位于东城区复兴大道与福源路交汇处，按照一次规划、分期实施的原则，规划方案涵盖公园、全民健身中心、金融产业园及配套居住。

其中金融产业园建设内容为两个超高层建筑及相应配套裙房，项目总占地102亩，项目建成后将进一步完善城市功能，提升城市形象。

九、人工智能金融最好的方向？

人工智能在金融领域的发展前景非常广阔。以下是人工智能金融最好的方向：

1. 风险管理和欺诈检测：人工智能可以帮助金融机构更准确地评估和管理风险，包括信用风险、市场风险和操作风险等。同时，人工智能技术也可以用于欺诈检测和预防，提高金融安全性。

2. 个性化金融服务：人工智能可以通过分析大量的数据和用户行为，提供个性化的金融服务和产品。通过智能推荐和定制化建议，金融机构可以更好地满足客户的需求，提高客户满意度和忠诚度。

3. 自动化交易和投资决策：人工智能技术可以用于开发自动化的交易系统和投资决策模型。通过机器学习和大数据分析，金融机构可以利用人工智能算法进行准确的市场预测和交易执行，提高交易效率和投资收益。

4. 金融服务的智能化：随着智能语音助手和聊天机器人的发展，金融机构可以利用人工智能技术提供更便捷和智能化的客户服务。客户可以通过语音或文字与机器人进行交流，查询账户信息、完成交易等。

5. 风险模型和预测：人工智能可以帮助金融机构构建更精确和准确的风险模型和预测。通过机器学习和深度学习算法，金融机构可以识别并预测潜在的风险和市场趋势，提高决策的准确性。

尽管人工智能在金融领域的发展前景广阔，但也面临一些挑战，如数据隐私和安全性、不确定性和解释性等问题。然而，随着技术的不断进步和金融行业对人工智能的不断探索，可以预见人工智能在金融领域的应用将会得到更多的发展和应用。

十、人工智能 AI 不断提升，有哪些新进展？

英国人工智能公司DeepMind在最新一期《科学机器人》杂志上发表了一项最新研究成果，一个人工智能足球运动员。要知道，著名的AlphaGo围棋程序就是DeepMind开发的。这个AI足球运动员是一个比AlphaGo更高级更复杂的AI程序。为什么这么说？ 战略上，围棋是1V1，只需要考虑两个人的博弈；而足球是多对多，不能只考虑个人技术，还要考虑所有成员之间的配合。即时性方面，围棋是回合制，一方移动，另一方只能旁观；足球是实时比赛，双方都在运动，反应慢一秒就可能错过机会。操作上，围棋只需要考虑下棋的步骤，而足球涉及很多动作，比如带球突破、身体对抗、精准射门等。这就需要一个强有力的体育战略体系，这些差异决定了AI足球运动员的算法要比AlphaGo复杂得多。 其实2016年AlphaGo诞生的时候，仅仅过了半年，腾讯的AI Lab就推出了自己的AI程序，命名为“绝艺”。他们让柯洁和绝艺对弈，绝艺在让柯洁有两个子的情况下也完全赢了，而且表现和AlphaGo一样好。不过当时AlphaGo在李世石的时候已经是名满天下了，已经稳坐头把交椅了。“绝艺”落后半拍，再厉害也只能算个“跟屁虫”，没有引起大众太多关注。 但是这次，早在DeepMind开发AI足球运动员之前，腾讯AI Lab就已经开发出了强大的多智能体，你可能和它对抗过。没错，王者荣耀游戏在2020年推出了一个新模块，叫做“挑战绝武”。这个绝武就是多智能体AI。像AI足球运动员，它在踢球的时候要考虑团队配合，因为王者荣耀的游戏规则是5V5，也就是10个角色分成两队分组作战；在操作上，也有复杂的行走和移动技巧。 为了快速提升绝武的战斗力，腾讯AI团队决定将其发布，并邀请亿万游戏玩家与它对战，帮助它进步。如果你也挑战过《绝武》，那就牛逼了。你为开发世界上最先进的多智能体人工智能做出了贡献。“绝武”用了三年时间成为世界上最先进的多智能体AI之一，从一开始一个连地图怪物都打不过的“弱鸡”，到成为王者荣耀职业联赛的冠军。 听到这里，不知道大家会不会有一个疑问:BAT三巨头中，百度对人工智能的投入是最多的，为什么这个多智能体AI是腾讯做的？原来腾讯开发“绝武”并不是心血来潮，而是为了解决一个实际问题。 王者荣耀游戏会不断推出新的英雄角色，这个新角色的战力需要和旧角色的战力保持平衡，不能太强也不能太弱，最好的胜率在50%左右。如何保证这个胜率？ 一般的做法是在新角色发布前找很多专业的游戏测试人员，和老角色组队玩上千款游戏，尝试测试各种技能和场景。但这种方式人力成本高，效率低，还有新角色提前泄露给大众的风险。能不能简单的设置一个AI系统，可以控制各种角色自动测试？没错，这就是“绝无”的由来。 从数学上来说，如果想求出胜率，就需要用穷举法，即推导出每一步所有可能的变量，自然就能得到结果。然而，这种方法只在理论上可行。现实中，它需要的计算能力是天文数字，超过了计算机的极限。即使是简单的围棋程序也不能采用穷举法，更不用说更复杂的多智能体了。 其实绝武1.0版和AlphaGo一样，采用的是“模仿学习”的方法。AlphaGo研究的是人类的棋谱，而“绝武”研究的是王者荣耀职业联赛的视频。然而，简单地将这些视频信息填入系统是不够准确的。因为高手也有晕招的情况，“绝武”前期分不清哪些是高招，哪些是晕招。腾讯团队找了一批游戏高手，人工标注哪些华而不实，哪些真的匠心独运，把“提纯”后的武功秘籍输入绝武。 通过“模仿学习”，绝武的水平相当于更厉害的业余选手，可以挑战游戏主播，但比不上真正的职业选手。从“模仿学习”的原理来看，“绝悟”就是跟职业玩家的屁股学，最多能学到78%上下，就像孙悟空再厉害也赶不上菩提老祖一样。后来《绝武》是如何实现成为职业选手的目标的？ 这是关于绝武2.0版本的。和AlphaGo的下一代AlphaZero一样，它不再是“模仿学习”，而是完全抛弃人类的经验，从一张白纸开始，通过和自己对打，左右手对打，总结出自己的战斗经验，这在人工智能领域被称为“强化学习”。 但是，正如我们前面提到的，多智能体AI面临的情况比围棋这样的单智能体面临的情况要复杂得多，这意味着它的模型有大量的参数，“强化学习”的结果可能越来越强，也可能是“学习无用”，模型无法收敛，性能越来越差。就像教游泳，把宝宝扔进水里，结果无人能够预知。 其实绝武2.0就遇到过这种情况:刚开始学习曲线很漂亮，后来忽上忽下，然后突然转了下来。“强化学习”不同于“模仿学习”。机器“强化学习”的过程是一个黑箱，人类无法理解，更谈不上干预和引导。 课题组苦思冥想，终于悟出:虽然没办法，但可以降低难度！他们给“绝武”做了一个由易到难的训练计划:不是一开始就让它有5V5的近战，而是从1V1开始，然后做固定的组队训练，最后打乱组队训练。 在这样一步步的训练计划下，“绝武”终于起死回生，学习曲线上去了。最终，在2019王者荣耀世界冠军杯中，绝武战胜了顶级职业棋手，成为了游戏界的AlphaGo。 更重要的是，AlphaGo是专门用于下围棋的单个智能体，实际应用场景有限；“绝无”作为多智能体的代表，有很多实际的应用场景。比如“把王者荣耀的英雄换成汽车，把地图换成街道，就成了智能驾驶问题”；再衍生开来，如果把王者荣耀的英雄变成小行星，那就可以让小行星自动组队进行天文观测。 从这个意义上来说，《王者荣耀》早已超出了一款游戏的范畴，它是一个有数亿游戏玩家参与的多智能体AI研究平台，也是一个通向未来的基础设施。