А можно поподробнее, какую именно ПЛИС хотели купить и почему не смогли. Бюрократия там, конечно, дикая, но имея деньги и желание, купить вполне можно.
Подсказка по максимально допустимым скоростям движения и предупреждение при нарушении их вполне могут осуществляться при помощи звуковых сигналов, не отвлекая водителя от дороги.
И будет ещё один паблик с цитатами, коих в социальных сетях итак много. Дело не в доступности информации, и даже не в способности её переварить, а в желании работать над собой.
Gnu Go, как раз, плохой пример. Играет очень однообразно. Тоже играл с ним, будучи новичком. После пары-тройки партий выиграть не составляет труда, так как появляется знание о его слабых сторонах. В последних версиях реализовали тот же Monte Carlo Tree Search, но только на доске 9x9, на большой доске всё по прежнему. Из руководства пользователя Gnu Go (http://www.gnu.org/software/gnugo/gnugo_3.html):
GNU Go can play Monte Carlo Go on a 9x9 board. (Not available for larger boards.)
Если подходить формально, то порядок важен только для проверки ограничений связанных с ко/супер-ко. Имея на руках текущее состояние игры, нам необязательно знать, как оно достигнуто. Подавляющее большинство задачек по го имеют вид: дано следующее положение камней, ходят чёрные/белые. Порядок важен с точки зрения получения, удержания инициативы. Но речь в данном случае идёт о планировании будущих ходов, а не о уже сделанных.
остается большим вопросом – как будет действовать программа, если с первых же ходов свернуть с дебютных справочников.
Нестандартные варианты дебютов вполне могли присутствовать при обучении сети, например при игре программы с самой собой. Так что на необычное фусеки я бы в подобной игре не полагался, но с удовольствием поглядел бы на поведение программы в такой ситуации. По крайней мере, судя по второй партии с Фанем, AlphaGo вполне может при таком раскладе существенно осложнить позицию и завязать жёсткую борьбу, требующую от человека большого внимания, аккуратности, расчёта и не прощающую ошибок.
Нестандартные варианты дебютов вполне могли присутствовать при обучении сети, например при игре программы с самой собой. Так что на необычное фусеки я бы в подобной игре не полагался, но с удовольствием поглядел бы на поведение программы в такой ситуации. По крайней мере, судя по второй партии с Фанем, AlphaGo вполне может при таком раскладе существенно осложнить позицию и завязать жёсткую борьбу, требующую от человека большого внимания, аккуратности, расчёта и не прощающую ошибок.