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小野晴香

人民日报:市场经济不是唯一的模式

????摘要

????[人民日报:市场经济不是唯一的模式]人民日报说,市场经济是最有效的资源配置形式,但市场经济不是唯一的模式,而是与各国的历史、文化和实际国情密切相关的,即使在发展中也是如此。PED国家有不同的市场经济模式。类型。根据我国的历史、文化和实际国情,探索和建立社会主义市场经济体制,是市场经济模式的重大创新,是我国经济持续健康发展的基本制度保障。同时,我们要认识到,不断完善社会主义市场经济体制仍然是我们的一项重要任务。(人民日报)

????内容摘要

????市场是资源配置的最有效形式,但市场经济不仅是一种模式,而且与各国的历史、文化和现实息息相关。即使在发达国家,也有不同的市场经济模式。根据我国的历史、文化和实际国情,探索和建立社会主义市场经济体制,是市场经济模式的重大创新,是我国经济持续健康发展的基本制度保障。同时,我们要认识到,不断完善社会主义市场经济体制仍然是我们的一项重要任务。

????人类经济发展史表明,市场是资源配置的最有效形式,市场经济实质上是市场决定资源配置的经济。然而,市场经济不仅是一种模式,而且与各国的历史、文化和实际国情密切相关。各国将根据自身的历史、文化和国情,发展不同的市场经济模式。中国根据自己的实际,探索建立了社会主义市场经济体制,极大地促进了社会生产力的发展,人民生活水平的提高,综合国力的提高。

ren lei jing ji fa zhan shi biao ming, shi chang shi zi yuan pei zhi de zui you xiao xing shi, shi chang jing ji shi zhi shang shi shi chang jue ding zi yuan pei zhi de jing ji. ran er, shi chang jing ji bu jin shi yi zhong mo shi, er qie yu ge guo de li shi wen hua he shi ji guo qing mi qie xiang guan. ge guo jiang gen ju zi shen de li shi wen hua he guo qing, fa zhan bu tong de shi chang jing ji mo shi. zhong guo gen ju zi ji de shi ji, tan suo jian li le she hui zhu yi shi chang jing ji ti zhi, ji da di cu jin le she hui sheng chan li de fa zhan, ren min sheng huo shui ping de ti gao, zong he guo li de ti gao.

????市场经济不断发展变化

????传统上,市场经济是建立在史密斯模型的基础上的。它有三个基本要素:承认和保护私有产权,市场决定资源的分配,政府作为看守者,只为社会和经济运行提供最基本的公共物品。其典型代表是1929年大经济危机前英美市场经济模式。随着资本主义的发展,资本主义的基本矛盾日益加剧,并以经济危机的形式频繁地表现出来,不断冲击着史密斯的自由市场经济。尤其是1929年的经济大危机对资本主义世界产生了严重的影响。为应对经济危机,美国推出了以需求管理为核心的罗斯福新政,极大地增强了政府在经济生活中的作用。其主要内容如下:一是建立国家规划机构,颁布《美国工业复兴法》等一系列提高经济生活计划性的法令。二是整顿金融秩序,重建金融机构,限制农业生产,加强政府对经济运行的管理。第三,扩大政府支出,发展公共事业。第四,建立社会保障体系,加强政府在公共事务中的责任。第五,实施扩张性财政政策。英国经济学家凯恩斯在这一时期发表了他的代表作《就业、利息和货币的一般理论》,从理论上阐述了政府干预经济的必要性和手段。后来,凯恩斯主义的政策主张一直被西方政府视为应对经济萧条的指导方针。

????第二次世界大战后的经济形势对市场经济模式的演变产生了重要影响。各国政府进一步加强了经济干预。大多数学者认为,自由放任的经济政策已经被抛弃,促进经济增长和充分就业已成为政府不可推卸的责任。同时,科学技术的发展和经济复杂性的提高也对政府参与和干预经济生活提出了强烈的要求。例如,重大科技项目需要政府参与和推动,促进经济增长。

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发布时间:00:55:36


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OpenAI通过近5亿次“躲猫猫”游戏发现AI新潜能,或将用于医疗诊断

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  在地球生命的早期,生物有机体非常简单。它们是微小的单细胞生物,几乎没有协调能力。然而,数十亿年的进化通过竞争和自仙傲九霄_中文资讯平台然选择,形成了我们今天的复杂的生命形式,以及复杂的人类智能。

  由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非营利组织 OpenAI 正在验证一个假设:如果能在虚拟环境中模拟这种竞争,它是否也会像人一样产生更复杂的人工智能?

  视频 Multi-Agent Hide and Seek(来源:OpenAI)

  在近日发表的一篇论文里,OpenAI 公布了它的初步结果。通过几亿次简单的躲猫猫游戏,两支相互对立的 AI 智能体(agent)团队找到了复杂的游戏策略,其中甚至有工具的使用和团队协作。

  测试结果表明,两支团队通过竞争模式进行自我改进的速度,远远超过任何单一智能体的进化速度。论文合着者称,我们可以在其他 AI 领域充分发挥这种力量来提高效率。

  此外,这项研究也让我们更深入了解了 OpenAI 的主导研究策略:大幅扩展现有的 AI 技术会产生什么特性。这个躲猫猫环境集合了很多包括 OpenAI、DeepMind 及其姐妹公司 Google 的开源系统。包括CoinRun、Neural MMO、Research Football Environment 和 OpenSpiel 等。

  一、策略进阶的六个阶段

  该实验基于人工智能领域现有的两种理念:多智能体学习(multi-agent learning)和强化学习(reinforcement learning)。前者是将多个算法置于竞争或协调中,以引发紧急行为;后者是通过不断的试错来达到目标的特定机器学习技术,AlphaGo 是其中一个典型例证。

  研究人员设计的虚拟环境包括一个封闭的空间,里面有各种各样的物体,比如积木、坡道、移动障碍物和固定障碍物。这些智能体本身由强化学习算法控制。在每一场比赛中,这些智能体被分成两组:隐藏者(蓝色)和搜寻者(红色)。隐藏者成功躲避搜寻者即接受奖励,反之则进行惩罚;搜寻者找到隐藏者即为奖励,反之惩罚。和人类的捉迷藏游戏一样,隐藏者有几秒钟的时间藏起来。除此以外,研究人员没有给这些智能体任何其他指示。

  在几亿回合的博弈过程中,智能体们“想出”了多种应对方法和破解策略。在第一阶段,隐藏者和搜寻者通过在空间中移动但不操纵任何物体,发展出非常简单的躲避和追逐策略。

  但是在 2500 万场比赛之后,比赛开始变得复杂。躲藏者学会了移动和固定箱子以及环境中的障碍物,在自己周围建造堡垒,这样搜寻者就不会看到它们。不仅如此,它们还制定了协调策略,如互相传递物体,以加快堡垒的建设过程。

  然而,在 7500 万场比赛之后飞信手机客户端下载_中文资讯平台,搜寻者发现了一个破解策略将搜索过程推进到第三阶段。它们学会了移动堡垒旁边的斜坡,并用它爬过墙。又过了 1000 万回合之后进入到第四阶段,隐藏者们已经学会了在建造堡垒之前把坡道固定好。


动图第三阶段,智能体学会利用斜坡FQ(来源:OpenAI)

  起初,OpenAI 的研究人员认为这时候应该要进入游戏的最后阶段了,但在 3.8 亿场游戏之后,又出现了两种策略。搜寻者们通过使用一个已经被固定的斜坡爬上被固定的盒子,然后“冲浪”到盒子顶部的堡垒上,从而进入隐藏者的堡垒。在最后阶段,隐藏者们再次学会了在建造堡垒之前把所有的坡道和箱子都固定好。


智能体会“冲浪”。来源:OpenAI

  规模在这场游戏中扮演了重要的角色。默认模式需要 1.323 亿阶段的超过 34 小时的训练才能达到“斜坡防御”阶段,批量越大,番薯学院_中文资讯平台训练时间越短。例如,将参数数量(模型从历史训练xt390_中文资讯平台数据中学习的部分)从 50 万个增加到 580 万个,样本效率将提升 2.2 倍。

  二、鲁棒性检测

  为了评估智能体的鲁棒性,研究人员设计了五个基准测试,分为两个方面:认知和记忆。所有测试都使用与捉迷藏环境相同的动作空间、观察空间和对象类型:


五个基准智力测试。来源:OpenAI

  • 物体计数测试用来衡量智能体是否具有物体存在性的感知(即是否知道物体在无法感知的情况下依然存在)
  • 锁定和返回用来测试智能体在比赛进行的时候是否记得它们最初的位置
  • 顺序固定。四个盒子被放在三个随机的无门但有斜坡的房间里,智能体必须按照它们以前没有观察过的特定顺序固定所有的箱子
  • 蓝图构建。智能体必须在一个开放房间里的四个目标点的顶部放置八个箱子
  • 搭建掩蔽体。智能体必须在一个圆柱体周围用箱子搭建一个“庇护所

  在其中的三项任务中,在躲猫猫环境中接受过“预训练”的智能体学习能力更强,获得的奖励也更多。这些智能体在“锁定和返回”“顺序固定”和“根据草图构建堡垒”中表现较好,但在另外两个方面做得很差。

  研究人员认为,通过躲猫猫训练的智能体在某些方面表现较好是因为反复使用了学习到的技能,而在剩余的测试任务中必须要学习新的技能,这是很难的。论文中写到:“这个评估指标强调了开发技术的重要性,以便有效地把在一个环境中zhipaiwu_中文资讯平台训练的技能用到另一个环境中。

  三、未来应用

  研究人员认为,这些初步结果表明,通过简单的游戏规则、多智能体竞争和标准的大规模强化学习算法,可以刺激智能体在没有监督的情况下学习复杂的策略和技能,这是进化为更复杂人工智能的一个很好的方式。

  “我们没有告诉隐藏者或搜寻者要跑到盒子附近或利用盒子当做工具,”论文作者之一 Bowen Baker 说,“但通过竞争模式,它们为彼此创造了新的任务,使得另一个团队不得不适应。”

  相比于 OpenAI 此前的 AI 研究方式,此次研究采取的方式有点不同。尽管该实验室也会开发一些相比于其他实验室更为新颖的技术,但它主要还是通过大幅扩展现有技术而出名的。例如,他们此前“臭名昭着”的语言模型 GPT-2 就大量借鉴了早期语言模型的算法设计,包括谷歌的 Bert 系统。OpenAI 的主要创新其实是融合了大规模的工程和计算资源,构建一求佛原唱播放_中文资讯平台个能够在通用系统中执行多项任务的人工通用智能(AGI)


来源:OpenAI

  在某种程度上,这项研究强调了大规模测试现有技术极限的价值。该组织还将继续执行这一战略。研究人员说,第一轮的实验并没有接近他们所能投入的计算资源的极限。“我们想让人们想象,如果你在一个复杂得多的环境中引发这种竞争,会发生什么,”Baker 说,“他们学习到的技能可能最终能够解决一些我们还无法解决的问题。”

  当然,这项研究也不单单是为了游戏而设计。研究人员称,他们的工作是迈向可能产生“物理基础”“人类相关”行为的技术的重要一步,将有可能支持诊断疾病、预测复杂蛋白质结构和分段 CT 扫描的系统

  DeepMind 联合创始人说,“我们的游戏 AI 是 AI 普及化的一块垫脚石,最终,(我们的算法)会向着解决现实世界中具有挑战性的问题转化,并帮助相应领域的专家。”

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