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  • 论文读书报告范文:“读书报告会”活动在口腔医学临床教学中的应用[摘要]如何提升口腔医学生在临床实习阶段的操作技能以及综合素质是近些年一直被广泛关注的问题。针对此问题,结合口腔医学教学特色,自2016年起每月...

    论文读书报告范文:“读书报告会”活动在口腔医学临床教学中的应用

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    [摘要]如何提升口腔医学生在临床实习阶段的操作技能以及综合素质是近些年一直被广泛关注的问题。针对此问题,结合口腔医学教学特色,自2016年起每月定期开展“读书报告会”活动,提出一种多元的、创新的临床教学法,让学生自主学习、查阅文献、病例引导和讨论分享,将临床病例与理论知识相结合,提高了口腔医学生学习的积极性和主动性,帮助学生理解和掌握口腔临床实习全过程中的知识要点,从而提高本科生临床教学质量。

    [关键词]读书报告会;临床教学;口腔医学

    [基金项目]厦门医学院教育教学改革研究项目(XBJK201915)

    [作者简介]张志升(1977—),男,硕士研究生,副主任医师,副院长,從事口腔医学教育和临床带教工作。

    [中图分类号]G642.0[文献标识码]A[文章编号]1674-9324(2020)31-0150-02[收稿日期]2020-01-06

    一、前言

    目前,我国多数是以五年制本科教育的方式来培养口腔医学专业技术人才,其中基础理论知识、临床实践都占较大比重,且二者具有密不可分的关系。口腔临床实习是医学生迈向医生这一行业极为关键的过渡时期。每一位口腔医学生在此期间都应当熟悉和掌握各项临床实践技能。《中国口腔医学本科教育标准(讨论稿)》规定,口腔本科毕业生的医学技能目标应包括:病历书写与分析、辅助检查结果的判读、口腔基本操作技能、医患交流沟通能力、临床思辨能力等。[1]

    二、“读书报告会”活动在临床教学中的应用

    “读书报告会”活动打破了以往灌输式的教学方式,让实习生成为主体,积极主动地去发现问题,寻找答案,获取知识。这种多元的教学方法主要包括以问题为基础的教学法(Problem-basedlearning,PBL)、以病例为基础的教学法(Case-basedlearning,CBL)和以循证为基础的教学法(Evidence-basedlearning,EBL)[2-4]。“读书报告会”活动是一种“PCE”整合教学法,即对PBL、CBL、EBL进行整合,让学生自主学习、查找资料、病例引导和分享讨论,将临床病例与理论知识结合到一起,提高了学习的积极性和主动性,帮助学生理解和掌握口腔临床实习过程中的知识点,进而达到提高临床实习的教学质量。

    (一)“读书报告会”活动与传统临床教学活动区别

    传统的临床教学大多是以理论讲课为基础的(lecture-basedlearning,LBL)模式,通常以临床老师为中心,以教学大纲为主要内容,以理论授课为主要形式[5]。学生可以通过老师的总结,轻松获取知识重点、难点,但这种教学模式忽视了学生的主体地位,使老师在教学中容易以自我为中心,授课内容受老师个人因素影响大,形式单一,对疾病的叙述讲得多,致使学生过于依赖老师,缺乏主动学习性和创造性。临床教学来源于临床,核心是“以人为本”,故不应拘泥于课本和老师。其他各种教学模式,如PBL、CBL、EBL、TBL,PatientBL等[2-4]虽然都有固定的模式,且每个模式都对临床教学产生重要的影响,但都存在各自的弊端。有学者提出了多种教学法的整合模式[5,6],比如LBL+CBL,LBL+PBL,LBL+CBL+PBL等,形成相互结合、相互补充的整合式教学方法。“读书报告会”活动就是一种“PCE”整合教学法。

    (二)“读书报告会”活动的主要内容

    “读书报告会”活动的主要内容包括活动的前期工作(包括问题导向、病例引导、循证医学)和病例的分享与讨论。

    1.问题导向——PBL教学法。首先,让临床带教老师根据教学大纲简单介绍本次教学病例,让学生对相关知识有初步了解,然后提出若干个问题,让学生查阅教科书或国内外文献,了解该病种的国内外研究进展。PBL教学法是1969年由美国的Barrows教授在加拿大的McMaster大学首先试行的一种教学模式,是一种在教师的指导下,以学生为主体,以问题为核心进行研究性学习的教学方式[2],这种教学方法旨在培养学生的探索和创新意识以及学习的主动性,督促学生通过自主学习和探究来解决临床问题。

    2.病例引导——CBL教学法。临床带教老师和学生一起收集临床病例,让学生参与整个治疗过程,运用之前所学知识解答问题,在治疗过程中产生新的问题,重新查阅文献和分析,总结本次病例,温故知新。这种以具体案例为中心的教学模式称为CBL教学法,是由德国教育家瓦根舍因和克拉夫基最早倡导的,其核心理念是以案例为先导,以问题为基础,以学生为主体,以教师为主导[3]。

    3.循证医学——EBL教学法。在“读书报告会”活动的整个前期工作中,通过应用EBL教学法对PBL、CBL教学法进行辅助,让学生认识到循证医学(evidence-basedmedicine,EBM)在口腔医学中的重要性。例如,在带教老师介绍本次教学病例的基本知识后,提出若干问题,让学生自行查阅资料;在病例收集时,提出问题并尝试解决问题;在最后的病例分享与讨论时,整理文献,总结病例。

    EBL教学法以循证医学为落脚点、评价点和反馈点,从而赋予学生正确的科学思维和临床实践运用能力[7]。Elderton和Nuttal在一项具有里程碑意义的研究中发现,不同牙医之间对于疾病的评估和治疗计划存在差异。他们呼吁学校应该在循证医学的理念下培养牙医。随后,Elderton等人认为循证牙科学是牙科学生教育的重要组成部分[4,8]。此后,循证牙科学开始在牙科教育中占据主导地位。

    4.病例的分享与讨论。学生在带教老师的指导下,收集并整理病例,将对本病例的所见、所得、所感,以“读书报告会”的形式分享。学生需做好文献的阅读和整理,总结文献对病例的诊断、鉴别诊断、治疗、预后,并进行相关分析,最后以PPT的形式汇报。

    三、总结与展望

    “读书报告会”是一个学习交流平台,既是展示院校师生学习成果的平台,也是展示我院在口腔医学临床教学模式改革发展成果的平台。“读书报告会”活动运用了“PCE”联合教学法,帮助学生培养科研能力和循证思维能力,为学生毕业后进入临床工作夯实基础。推荐在当代医学临床教学工作中应用推广和进一步探索,使之成为一种科学的、成熟的教学模式。

    “PCE”联合教学模式的优势[5]在于:①教学活动的主体由老师转变为学生,教师身分转变为引导者;②灌输式教学方法转变为体验式、启发式教学方法,通过案例使学生主动去查找问题,从同一疾病在不同患者身上的临床表现、诊疗方法以及治疗效果来查找和分析问题;③教学过程中要求学生积极主动去查找解决问题的行之有效科学证据,有利于培养学生的循证思维能力和科学研究能力,同时也能提高学生的临床分析能力、解决能力,不仅让学生学到了理论知识,还学到了获得知识的途径,更重要的是教会学生将科学研究应用于临床工作之中。

    但是,本教学模式依然存在一系列不足。一是CBL教學过程中,由于临床病例相对比较复杂,这对临床带教老师本身也是一个挑战。另外,学生在面对大量尚未掌握的知识点时,很容易困惑从而影响学习的主动性、积极性。二是EBL教学法要求学生具备一定的文献查阅能力,对于本科实习生而言,国外文献阅读较难开展。三是“读书报告会”活动尚处于初步应用阶段,还未运用形成性评价检验在口腔医学临床教学中的应用及效果。

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    有关于毕业论文提纲范文如何写呢?下面是小编分享的毕业论文提纲范文,分别是财务管理毕业论文提纲、财务管理毕业论文提纲、建筑工程专业毕业论文提纲以及建筑工程专业毕业论文提纲,欢迎大家阅读。
      有关于毕业论文提纲范文篇一:财务管理毕业论文提纲
      一、主要介绍财务报表分析的分析相关概述
      (一)财务报表分析的概念
      财务报表分析以企业基本活动为对象,以财务报表为主要信息来源,采用一系列分析方法,从偿债能力、盈利能力、营运能力和发展能力等角度对企业等经济组织进行分析、综合判断推理、系统地认识和掌握企业经营活动中的利与弊。
      (二)财务报表分析的目的
      财务报表分析的目的是为改进管理工作、挖掘潜力、实现财务管理目标、优化经济活动决策提供重要的财务信息。
      (三)财务报表分析的意义
      1、财务报表分析有利于管理层发现以前经营活动的不足、分析企业当前的财务结构是否合理。
      2、财务报表分析,能够从企业的偿债能力、盈利能力、营运能力和发展能力等方面反映企业的现状,使投资者、债权人等全面了解企业的现状。
      3、财务报表分析有利于企业管理层合理引导资金流动方向,合理实施资金的筹集与投放以及有效的营运,以达到财务管理的最终目标0。
      (四)财务报表分析的方法
      1、比较分析法
      (1)比较分析法是通过比较不同时间相同性质的数据,找出与比较对象之间的差距的一种方法。比较分析用于比较的可以是绝对数比较,也可以是相对数比较,其主要目的是在于揭示指标间客观存在的差距,并为进一步分析作好铺垫。比较的形式可以是本期实际发生与计划数的比较、本期实际发生与以前各期实际发生的比较、;也可以将报表中的相关项目、指标与国内外同行业进行相比。
      (2)比较分析法分类
      ①按比较的方向分:主要有横向比较、纵向比较。
      ②按比较的对象分:财务指标的比较、会计报表的比较、会计报
      表项目构成的比较。
      2、比率分析法
      (1)比率分析法是指将财务报表相关项目的金额进行对比,得出一系列具有一定意义相对数指标。这种方法能够把某些条件下的不可比较的指标变为可以比较的的指标,以便于进行分析。
      (2)比率分析法包括:效率比率、相关比率、构成比率。
      3、趋势分析法
      (1)趋势分析法是指为反映企业连续几个期间的经营活动成果的变化趋势、变动幅度或企业财务状况的变化情况,采用几个时期的财务报 表中的相同项目进行比较分析,分析其变动方向和变动原因。它与图示法相结合,显示出财务报表项目随着时间的变化而变化的情况,它是一种可以降低不确定因素的一种方法:因为某时期的财务报表显示出的不佳或亏损情况,可以由管理层做出合理的解说,但连续几年的不佳,则会说明存有一定的问题。
      (2)趋势分析法主要采用横向分析:在进行横向趋势分析时,通常要计算定基动态比率、环比动态比率来对重要的财务指标、会计报表以及其项目构成来进行比较分析。
      (五)财务报表分析局限性
      1、财务报表自身的局限性
      (1)由会计政策和会计方法的可选择性影响了财务报表的可比性。
      (2)财务报表的人为粉饰效应以及以历史成本计价的反应失真、滞后等都给分析带来了限制。
      2、分析理论、分析方法和分析指标的局限
      (1)在我国,财务报表分析理论研究缺乏,分析不工作不能专业化,有些企业即是企业报表的编报者,又是报表分析者,分析工作存在一定的个人主观倾向问题。
      (2)各种财务分析的方法的运用,都是在以各种条件不变或具有可比性为前提假设的,一旦这些前提假设发生变化或不在具备,财务分析的结果就会与实际相背离。
      (3)财务指标体有缺陷、不完整。如一些财务指标的反映能力已经弱化以及一些非财务指标,如人力资源等对企业的影响作用也越来越大。
      二、黑龙江黑化股份有限公司(简称黑化公司)相关简介
      (一)黑化公司的概况
      黑化公司是省内最大的煤化工基地,国家大型制造业/石油加工及炼焦业型企业,可生产焦炭、硝酸铵、尿素、双氧水等产品。公司总投资3,500万元,其中:建设投资3,000万元(含设备费2,000万元);企业自筹1,000万元,引资2,500万元。预计年销售收入2,520万元,税后利润376万元,投资利润21.6%,投资回收期4.6年。
      (二)黑化公司有关财务报告的相关说明
      1、黑化公司的财务数据主要包括:财务摘要、资产负债表、利润表、现金流量表、财务附注、业绩报告、资产减值准备、坏账准备、应交增值税、股东权益增减。
      2、从1995年12月31日至2005年12月31日的财务报表来看,黑龙江黑化股份有限公司年度报表一般在第二年的4月份报出;季度报告一般在下一个月的25号左右报出。
      三、黑化公司的财务报表分析
      (一)财务报表单项分析
      在进行分析时,采用各种分析方法互相结合的方式对黑化公司的财务报表进行分析。如比较分析法与趋势分析法、图示法相结合的方式、图文并貌,从黑龙江黑化有限公司的偿债能力、营运能力、盈利能力、发展能力等四个方面说明分析观点。
      1、偿债能力分析
      (1)短期偿债能力分析
      主要有流动比率、速动比率、现金比率和现金流动负债率等比率相关分析
      (2)长期偿债能力分析
      主要有资产负债率、产权比率、已获利息倍数等。
      2、营运能力分析
      (1)生产资料营运能力分析
      主要有应收账款周转率、存货周转率、流动资产周转率、固定资产周转率及总资产周转率分析。
      3、盈利能力分析
      盈利能力分析主要有主营业务利润率、成本费用利润率、营业利润率、总资产报酬率、净资产收益率等。
      (二)现金流量相关分析
      主要从收益质量、短期财务安全性、营运效率、财务弹性四个方面进行分析。
      有关于毕业论文提纲范文篇二:工商企业管理论文提纲
      中文摘要 6-8
      abstract 8-10
      1 引言 13-17
      1.1 研究背景与意义 13-16
      1.1.1 国外关于胜任素质模型的研究与应用状况概述 13-15
      1.1.2 我国关于胜任素质模型的研究与应用状况概述 15
      1.1.3 胜任力素质模型的战略意义 15-16
      1.2 我国人力资源经理界定 16
      1.3 研究思路 16-17
      2 胜任力素质模型理论概述 17-46
      2.1 胜任力素质理论概述 17-20
      2.1.1 胜任力的提出 17
      2.1.2 胜任力素质内涵 17-20
      2.2 胜任力素质模型概述 20-22
      2.2.1 胜任素质模型的内涵 20
      2.2.2 胜任素质模型的类型 20-22
      2.3 素质模型在人力资源管理各模块中的作用 22-33
      2.3.1 基于胜任力素质模型的人力资源战略与规划 23-24
      2.3.2 基于素质模型的职务分析 24-26
      2.3.3 基于素质模型的选拔与测试 26-28
      2.3.4 基于素质模型的绩效管理 28-29
      2.3.5 基于素质模型的员工培训与发展 29-31
      2.3.6 基于素质模型的薪资方案与福利计划 31-33
      2.4 构建胜任力素质模型的步骤与方法 33-39
      2.4.1 按胜任力因子获得的技术分类 33-35
      2.4.2 按胜任力因子获得的逻辑关系分类 35
      2.4.3 按胜任力模型的开发程序分类 35-39
      2.5 国内外企业人力资源经理胜任素质模型理论研究成果 39-42
      2.5.1 国外企业人力资源经理胜任素质模型理论研究成果 39-41
      2.5.2 国内企业人力资源经理胜任素质模型理论成果 41-42
      2.6 我国人力资源经理胜任力模型研究趋势和展望 42-46
      2.6.1 胜任力素质模型验证方法的深化 42-43
      2.6.2 各建模方法的进程效用分析 43
      2.6.3 胜任力模型研究对象的扩大及转变 43-46
      3 建立素质模型的流程与方法 46-59
      3.1 能力素质模型举例 46-47
      3.2 职类职种的含义与划分方法 47-48
      3.3 建立素质模型的流程 48-59
      3.3.1 素质研究与开发的步骤 49-51
      3.3.2 关键事件访谈法的操作要点与方法 51-55
      3.3.3 主题分析素质模型的完成 55-57
      3.3.4 素质模型评估与确认 57-59
      4 国内企业人力资源经理胜任素质模型和量表设计 59-67
      4.1 国内企业人力资源经理的鉴定分析 59-61
      4.2 国内企业人力资源经理的工作分析 61-63
      4.3 世界500强企业hr中层管理人员的胜任力因子分析 63-67
      5 国内企业人力资源经理胜任力模型和量表分析 67-74
      5.1 被调查的企业人力资源经理的描述性统计 67-69
      5.2 人力资源经理核心胜任力的重要性分析 69-74
      5.2.1 影响和鼓舞能力对人力资源经理的重要性 69-71
      5.2.2 应变能力对人力资源经理的重要性 71
      5.2.3 控制情绪能力对人力资源经理的重要性 71-72
      5.2.4 建立信任能力对人力资源经理的重要性 72
      5.2.5 沟通能力对人力资源经理的重要性 72
      5.2.6 持续学习能力对人力资源经理的重要性 72-74
      6 结论 74-75
      6.1 研究结论 74
      6.2 研究不足 74
      6.3 研究建议 74-75
      有关于毕业论文提纲范文篇三:建筑工程专业毕业论文提纲
      摘要 4-5
      Abstract 5
      1 绪论 8-15
      1.1 研究背景 8-9
      1.2 研究目的与意义 9-10
      1.3 全面质量管理现状 10-12
      1.3.1 我国全面质量管理发展现状 10-11
      1.3.2 国外研究发展现状 11-12
      1.4 研究内容和框架 12-14
      1.5 研究方法 14-15
      2 全面质量管理基本理论与方法 15-25
      2.1 全面质量管理的概念 15
      2.2 全面质量管理的理论 15-20
      2.2.1 “三全一多样”的质量管理 16-17
      2.2.2 全面质量管理的工作原则 17-19
      2.2.3 全面质量管理的基础工作 19-20
      2.3 全面质量管理的程序和工具 20-25
      2.3.1 全面质量管理的程序 20-21
      2.3.2 质量保证与控制工具 21-25
      3 建设工程项目全面质量管理现状分析 25-29
      3.1 建筑工程的项目质量 25-26
      3.1.1 建筑工程的质量与其特性 25
      3.1.2 建筑工程项目的特点 25-26
      3.1.3 建设工程项目质量的分目标 26
      3.2 建设工程各阶段质量控制 26-27
      3.3 项目施工阶段的全面质量管理 27-28
      3.4 建设工程项目施工阶段质量管理的问题 28-29
      4 工程项目全面质量管理与控制实例研究 29-57
      4.1 工程概况 29-30
      4.1.1 工程建筑要求 29
      4.1.2 工程结构要求 29-30
      4.1.3 工程质量要求 30
      4.2 全面质量管理的运行 30-31
      4.3 全项目、全过程、全员的质量管理与控制 31-50
      4.3.1 实施全员参与,完善项目质量管理体系 31-32
      4.3.2 重点抓好施工过程的质量管理 32-45
      4.3.3 安全文明生产的管理与控制 45-50
      4.4 质量管理工具的实证检验 50-57
      4.4.1 质量管理工具应用程序 50-51
      4.4.2 质量管理方法实例 51-57
      结论 57-59
      参考文献 59-61
      致谢 61-62
      有关于毕业论文提纲范文篇四:会计毕业论文提纲
      一,课程名称:(会计毕业论文) 课程负责人:
      二,学时与学分:14学时 14学分
      三,适用专业: 会计本科专业
      四,课程教材: 无
      五,参考教材: 无
      六,开课单位:经济与工商管理学院会计系
      七,课程的目的,性质和任务
      毕业论文是学生运用在校学习的基本知识和基础理论,去分析,解决一两个实际问题的实践锻炼过程,也是学生在校学习期间学习成果的综合性总结,是整个教学活动中不可缺少的重要环节.撰写毕业论文对于培养学生初步的科学研究能力,提高其综合运用所学知识分析问题,解决问题能力有着重要意义
      八,课程的主要内容
      论文选题;
      查阅相关资料;
      撰写论文提纲;
      修改论文提纲;
      撰写论文;
      修改论文;
      论文定稿.
      九,课程的教学基本要求
      1,学生应在实事求是,深入实际的基础上,运用所学知识,独立写出具有一定质量的毕业论文.毕业论文应观点明确,材料翔实,结构合理严谨,语言通顺.
      2,毕业论文选题应在所学专业范围以内,其形式可以是学术论文,也可以是调查报告.
      3,毕业论文要求卷面整洁,字迹工整,使用正规稿纸,字数不少于15000字,正文前必须附有写作提纲.
      十,说明
      1,指导教师应根据学生写作态度和论文质量给出建议成绩;
      2,经过口头答辩,由答辩小组根据毕业论文与答辩情况给予评定成绩;
      十一,考核方式
      考核标准:毕业论文成绩分为优,良,及格,不及格四等.
      1,优
      符合党和国家的有关方针,政策;观点明确,能深入进行分析,并有独到见解.理论联系实际,对经济工作或学术研究有一定的现实意义.中心突出,论据充足,层次清楚,结构合理,语言流畅.答辩中回答问题正确,重点突出,语言简练.
      2,良
      符合党和国家的有关方针和政策,能够运用所学知识,理论联系实际,观点明确,分析比较深入.中心明确,论据较充足,层次清楚,语言通顺,结构合理.答辩中回答问题正确.
      3,及格
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    通识外语8学分,院通识4学分,博雅通识8学分,辅成通识2学分及专业必修课程54学分(工程实作实习择一学期修读),专业选修课程48学分.

    二,课程有先後次序规定者,未修习先修科目或先修科目成绩未达四十分者,不得修习在後之科目.

    三,外语含英语,日语,德语.四,至少须修习三门大三专业选修实习课.五,须修专业选修科目共十门(不含实习课程):(一)大二:核心科目所列七门建议选修至少须选五门.(二)大三:核心科目所列十七门建议选修至少须选五门.

    六,学生若有期中停修科目,不得以该学期成绩申请任何须经本系推荐或出具证明之奖学金.

    七,自102学年度起入学之大学部四年制学生,须於毕业前修毕本校学生职场实习课程实施要点第二点规定之任一种实习课程.惟具特殊身分之学生(持有身心障碍手册者,陆生,侨生,外籍生等)除外.

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  • 关于 AlphaGo 论文阅读笔记

    千次阅读 2016-03-12 10:20:39
    Deepmind 公司在 Nature 杂志发表论文 Mastering the game of Go with deep ...本文是对这篇论文阅读笔记。AlphaGo 神经网络构成AlphaGo 总体上由两个神经网络构成,以下我把它们简单称为「两个大脑」,这并非原文中

    这是Deepmind 公司在2016年1月28日Nature 杂志发表论文 《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》,介绍了 AlphaGo 程序的细节。本博文是对这篇论文的阅读笔记。

    AlphaGo 神经网络构成

    AlphaGo 总体上由两个神经网络构成,以下我把它们简单称为「两个大脑」,这并非原文中的提法,只是我的一个比喻。

    第一个大脑(Policy Network)的作用是在当前局面下判断下一步可以在哪里走子。它有两种学习模式:一个是简单模式,它通过观察 KGS(一个围棋对弈服务器)上的对局数据来训练。粗略地说:这可以理解为让大脑学习「定式」,也就是在一个给定的局面下人类一般会怎么走,这种学习不涉及对优劣的判断。另一个是自我强化学习模式,它通过自己和自己的海量对局的最终胜负来学习评价每一步走子的优劣。因为是自我对局,数据量可以无限增长。

    第二个大脑(Value Network)的作用是学习评估整体盘面的优劣。它也是通过海量自我对局来训练的(因为采用人类对局会因为数据太少而失败)。

    在对弈时,这两个大脑是这样协同工作的:

    第一个大脑的简单模式会判断出在当前局面下有哪些走法值得考虑。

    第一个大脑的复杂模式通过蒙特卡洛树来展开各种走法,即所谓的「算棋」,以判断每种走法的优劣。在这个计算过程中,第二个大脑会协助第一个大脑通过判断局面来砍掉大量不值得深入考虑的分岔树,从而大大提高计算效率。

    与此同时,第二个大脑本身通过下一步棋导致的新局面的优劣本身也能给出关于下一步棋的建议。

    最终,两个大脑的建议被平均加权,做出最终的决定。

    在论文中一个有趣的结论是:两个大脑取平均的结果比依赖两者各自得出的结果都要好很多。这应当是让 AlphaGo 表现出和人类相似性的关键所在。


    ======================================
    两个网络的输入都是整个棋盘的状态,不存在一个注重局部一个注重整体。区别在于功能,policy network用于直接给出落子策略,value network用于快速估计当前局面导致最终获胜的概率。MCTS在一个简化版的policy network的指导下多次搜索到终局来实时(但比较慢)估计当前局面最终获胜的概率。value network估算的概率和MCTS估算的概率直接加权平均,最终选择落子位置的时候是依据这个加权平均和完整版policy network给出的对各落子位置的收益的一个加权平均,但是一个位置被MCTS搜索(类似于计算)的次数越多,policy network的结果(类似于经验和直觉)给的权值也越小。所以这一步并不是一个简单的加权平均,也不是局部判断和全局判断的加权平均。两个网络考虑了多少全局因素和局部因素只跟训练数据和当前棋盘状态有关,跟用的哪个网络没有关系。

    使用图像识别常用的卷积神经网咯识别棋局确实可能不是最好的方案,但是围棋的状态和图像都具有一定的平移对称性,这是卷积网络擅长利用的特点。我不了解围棋,但我猜人识别围棋局面应该也是有使用识别图像时的类似思维的。我看到有懂围棋的说人会使用一些抽象的模糊的概念进行快速但不精确的推演,如果这点很重要的话,现在的算法可能还需要加入recurrent neural network来实现类似的功能,但也应该不是大问题。加上机器快速搜索的能力,我觉得三月份输赢也许不好说,但是AI在围棋上碾压人类也就一两年内的事了。

    学习效率问题。现在AI学习的方式确实跟人很不一样,但这只是因为人在学习一个新领域的知识的时候并不是真正从零开始的,而像神经网络这样的模型往往是从随机的参数开始训练的,没有任何别的先验信息。比如AI如果懂得人类语言以及各种常识,常用概念,那么开始学围棋的时候并不用像现在这样看大量人类的棋谱,然后疯狂自己跟自己下,而可以跟人一样由老师从基础知识开始一点点教授,这样也许起步能更快一些。但是到了需要大量模仿和练习来提升技能的阶段,AI的学习效率真不一定比人差。

    ======================================


    提出下面这些问题和评论

    首先,这些神经网络训练在很大程度上是通过自我对局来实现的。这既是某种优势(按照 Facebook 人工智能研究员田渊栋的说法,几千万自我对局这种规模是相当惊人的数据量),某种程度上来说也是不得已而为之,因为人类对局的总数实在太少,会导致机器学习中常见的过度拟合问题。

    但是这样是否有可能造成自我设限乃至画地为牢的后果?这同时牵涉到人们对神经网络学习过程的理解和对围棋本身的理解。一方面,神经网络本身是否包容一定程度的「think out of the box」的能力,这固然取决于具体的神经网络算法,但也确实是人们对神经网络方法的一个本质困惑。另一方面,因为 AlphaGo 最基础的定式仍然是来源于人类对局,因此,这个问题依赖于人类棋手本身是否已经穷尽了围棋中所有有意义的基本定式。

    (作为一个案例,在 AlphaGo 和樊麾的第二盘对局中,很多人都注意到 AlphaGo 走了一个不标准的大雪崩定式,这是说明 AI 学错了呢,还是它发现这是更好的走法?)

    其次,这两个大脑的工作方式确实和人类很相似,一个判断细部,一个纵览全局。但 AlphaGo 最终的结合两者的方式相当简单粗暴:让两者各自评估一下每种可能的优劣,然后取一个平均数。这可绝不是人类的思维方式。

    对人类来说,这两种思考问题的方式的结合要复杂的多(不仅仅是在围棋中是这样)。人们并不是总是同时对事态做出宏观和微观的判断,而是有时候侧重于大局,有时候侧重于细部。具体的精力分配取决于事态本身,也取决于人在当时的情绪、心理和潜意识应激反应。这当然是人类不完美之处,但也是人类行为丰富性的源泉。

    而 AlphaGo 固然体现出一定的大局观,但从具体算法看来,它在为了宏观优势做出局部牺牲这方面的能力和人类完全不能相提并论。AlphaGo 引入整体盘面评估确实是它胜于许多别的围棋 AI 的地方,但从根本上来说,这只是人们让 AI 具有「战略思维」的尝试的第一步,还有太多可以改进的可能性。

    最后,和很多别的围棋 AI 一样,当 AlphaGo 学习盘面判断的时候,采用的是图像处理的技术,也就是把围棋棋盘当做一张照片来对待。这当然在技术上是很自然的选择,但是围棋棋局究竟不是一般意义上的图案,它是否具有某些特质是常见的图像处理方法本身并不擅长处理的呢?

    应用

    为什么要让人工智能去下围棋?有很多理由。但在我看来最重要的一个,是能够让我们更深入地理解智能这件事的本质。

    神经网络和机器学习在过去十年里跃进式的发展,确实让 AI 做到了许多之前只有人脑才能做到的事。但这并不意味着 AI 的思维方式接近了人类。而且吊诡的是,AI 在计算能力上的巨大进步,反而掩盖了它在学习人类思维方式上的短板。

    以 AlphaGo 为例。和国际象棋中的深蓝系统相比,AlphaGo 已经和人类接近了许多。深蓝仍然依赖于人类外部定义的价值函数,所以本质上只是个高效计算器,但 AlphaGo 的价值判断是自我习得的,这就有了人的影子。然而如前所述,AlphaGo 的进步依赖于海量的自我对局数目,这当然是它的长处,但也恰好说明它并未真正掌握人类的学习能力。一个人类棋手一生至多下几千局棋,就能掌握 AlphaGo 在几百万局棋中所训练出的判断力,这足以说明,人类学习过程中还有某种本质是暂时还无法用当前的神经网络程序来刻画的。

    (顺便提一句,很多评论认为 AlphaGo 能够通过观察一个特定棋手的对局来了解他的棋风以做出相应的对策。至少从论文来看,这几乎确定是不可能的事。一个棋手的对局数对 AlphaGo 来说实在太少,无从对神经网络构成有效的训练。观察和总结一个人的「棋风」这件事仍然是人类具有完全优势的能力,对电脑来说,这恐怕比赢棋本身还更难一些。)

    这当然不是说,AlphaGo 应该试图去复刻一个人类棋手的大脑。但是 AlphaGo 的意义当然也不应该仅仅反映在它最终的棋力上。它是如何成长的?成长曲线具有什么规律?它的不同参数设置如何影响它的综合能力?这些不同参数是否就对应了不同的棋风和性格?如果有另一个不同但水平相当的 AI 和它反复对弈,它能否从对方身上「学到」和自我对弈不同的能力?对这些问题的研究和回答,恐怕比单纯观察它是否有朝一日能够超越人类要告诉我们多得多的知识。

    因此,即使 AlphaGo 在三月份战胜了李世乭,在我看来也是另一扇大门的开启而非关闭。事实上,即使就围棋发展本身而论,如果把 AlphaGo 的两个大脑以如此简单的方式线性耦合起来就能胜过人类,那只能说明人们对围棋的规律还有太多值得探索的空间。

    而对人工智能领域来说,AlphaGo 和一切神经网络一样,本质上还只是个大黑盒,我们能观察到它表现出的巨大能力,但对它究竟是如何「思考」的这件事依然所知甚少。在工程上,这是个伟大的胜利。在科学上,这只是万里长征的第一步而已。

    参考资料

    AlphaGo 项目主页:http://www.deepmind.com/alpha-go.html

    Nature 论文:http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html

    Nature 报道:http://www.nature.com/news/google-ai-algorithm-masters-ancient-game-of-go-1.19234

    Dan Maas 对论文的浅显总结:http://www.dcine.com/2016/01/28/alphago/


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