据广州IT外包 www.pc626.com报道:如果你在Google图片搜索当中以“幸福家庭”为关键词进行搜索，搜索结果当中前100张图片当中有81个属于白人家庭，只有一个包含单亲家庭。许多人正在呼吁搜索巨头重新考虑其算法，但如果把这样的搜索结果归罪于谷歌程序员是错误和带有偏见的。 Google搜索结果只是更广泛地反映了在线历史内容缺乏多样性。
“幸福家庭”的前100名图片来自于一系列来源，包括小型企业网站，国家报纸，博客文章和照片画廊。多年来，许多设计师，营销人员和出版商无意中创造了一个家庭的一维视图。比如说，“幸福家庭生活的30个秘密”一书选择了三幅图像，全部描绘了父母和平均有2.4个孩子的白人家庭。在某些时候，不止一个人认为这些照片是描述故事的合适方式。
要更彻底地了解问题，用户需要先考虑许多在线图像来源。对这三张照片的快速反向图像搜索将它们追溯到Getty Images，自1995年以来一直向新闻界，广告代理商和博主提供视觉内容。如果您在Getty上执行相同的“幸福家庭”搜索，前100个结果中有87个属于白人家庭，这使得它的图像还不如Google搜索结果图像的多样化。
随着人机围棋大战的结束，DeepMind团队也发布博客，公布了AlphaGo的下一步。在公开的博文中，DeepMind团队称，我们始终坚信 A.I. 拥有帮助全社会探索新知识的潜能，并让我们从中受益。博文中还表示，而 AlphaGo 则让我们真切的感受到了这一点。对于围棋选手来说，AlphaGo 更像是获得灵感的工具，而不仅仅只是对手。通过 AlphaGo 的启发，棋手们能够在这项具有 3000 年历史的游戏中，尝试全新的思路与策略。
AlphaGo的下一步
Demis Hassabis, DeepMind 联合创始人兼 CEO
Dave Silver, DeepMind AlphaGo 首席研究员
仅下了三手棋，我们就能清楚认识到这将是一盘非凡的对弈。
中国围棋大师，世界排名第一的柯洁九段一改以往风格，以三·3作为开局。这种开局方式十分罕见，其目的是要在开局阶段快速抢占角部实地。这种下法以往很少被围棋选手所采用，但却是 AlphaGo 最喜爱的开局。柯洁也将其使用在了自己的对局当中。
柯洁在首局中深思熟虑的这一手棋，正切合了本次中国乌镇·围棋峰会的主题——探索围棋这一古老游戏的深远奥秘。在为期 5 天的峰会中，我们有幸见证了这一游戏的最高水平。
我们始终坚信 A.I. 拥有帮助全社会探索新知识的潜能，并让我们从中受益。而 AlphaGo 则让我们真切的感受到了这一点。对于围棋选手来说，AlphaGo 更像是获得灵感的工具，而不仅仅只是对手。通过 AlphaGo 的启发，棋手们能够在这项具有 3000 年历史的游戏中，尝试全新的思路与策略。
2016 年在首尔战胜传奇棋手李世石时，AlphaGo 所弈出的创新着法，给围棋界带来了全新的知识。而年初以 Master 身份在网络上进行的非官方对局，也给包括柯洁在内的许多顶尖棋手带来了深远影响。在本周峰会所举办的配对赛中，两位顶尖棋手与 AlphaGo 分别配对，也展示了人类利用 A.I. 在复杂领域中产生全新认知的潜能。
对于 AlphaGo 而言，本周在围棋诞生之地与世界顶尖棋手举行的一系列扣人心弦的比赛，已经是它作为一个竞技程序所能企及的巅峰。因此，此次围棋峰会将是 AlphaGo 参加的最后一场赛事。
从现在开始，AlphaGo 的研发团队将把精力投入到其它重大挑战中，研发出高级通用算法，为科学家们解决最复杂的问题提供帮助，包括找到新的疾病治疗方法、显著降低能源消耗、发明革命性的新材料等。如果人工智能能够在上述领域发现新的知识和策略，那在这些领域的突破将十分可观。我们已经迫不及待地想看到这一切的发生。
尽管 AlphaGo 将退出竞技比赛的舞台，但这绝不是我们与围棋界合作的终点。我们非常感激围棋界在过去几年中，对我们工作所给予的鼓励和支持。我们计划在今年稍晚时候发布最后一篇学术论文，详细介绍我们在算法效率上所取得的一系列进展，以及应用在其他更全面领域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 论文一样，我们希望更多的开发者能够接过接力棒，利用这些全新的进展开发出属于自己的强大围棋程序。
我们也在开发一个教学工具——这也是我们在过去一周中收到最多的需求。这个工具将可以展示 AlphaGo 对围棋落子位置的分析，帮助大家更好地了解这个程序是如何思考的，最终让职业棋手以及爱好者可以从 AlphaGo 的视角来重新审视围棋。尤其让我们感到荣幸的是，柯洁同意成为我们的第一个合作者，和我们一起来分析他与 AlphaGo 的对局。我们很兴奋能听到他的精彩分析，同时也有机会分享 AlphaGo 的自我分析。
在本次围棋峰会的最后，我们想给全世界棋迷朋友们送上一份礼物。自与李世石的比赛之后，AlphaGo 成为了自己的老师，并完成了百万次高水准的自我训练，以不断提高。我们会公布 50 盘 AlphaGo 自我慢棋对弈的棋谱，我们相信这些棋谱中，包含了许多全新的思路及策略。
我们利用本周围棋峰会的机会，已经与一些顶尖职业棋手分享了这些棋谱中的一部分。世界冠军时越九段是这样评价的：“这是我前所未见的，就像是我想象中来自遥远未来的棋局一样。” 世界冠军古力九段说：“AlphaGo 的自我对弈令人难以置信，我们能从中学到太多。” 我们希望所有的棋手都能尝试使用这些棋谱中的一些着法。大家现在可以从这里看到前 10 张棋谱，我们接下来会每天更新 10 张新的棋谱，直到 50 张棋谱全部分享完毕。