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“…是少数几种计算机智能尚未掌握的游戏之一。该游戏有着太多的可能的走法,让程序员长期以来陷入僵局。”

但在数据科学领域, 24个月已经是一段相当长的时间了。谷歌的深度学习算法可以打败优秀的计算机对手,甚至是在让对手四子先手的情况下。 2016年1月, AlphaGo曾以5:0的比分完胜欧洲冠军樊磨。2016年3月, AlphaGo挑战传奇选手李世石。

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在最后一子落下之前,胜负已经十分明了。法国著名媒体机构CAUSEUR尖叫: "李世石感到羞耻的一天。"震惊的九段冠军挣扎着讲述他被数学算法打败:

“...我应该表现得更好,应该有更好的结果以及更好的比赛过程。我为没能满足很多人的期望而道歉。我有些无能为力。”

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全球发行且读者众多的杂志《IEEE Spectrum》 报道 :"数据科学家供不应求。这些专业人士享有高薪和大型股票期权......"据麦肯锡全球研究所称,仅美国就缺少14万~19万具备适当技能的数据科学家,哈佛商业评论声称数据科学是21世纪最吸引人的工作。

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有史以来,衰老的挑战一直是伟大思想家、政治家和科学家关注的前沿。期美国老年学家I.L. Nascher在他的经典著作中写到 :

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“为什么人会变老,或者为什么经过一段时间的身体机能完美后,器官和组织会退化,其功能变弱并病变,直到它们无法维持生命所必需的、和谐的相互关系,这个问题是生与死这一伟大问题的一部分。”

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我们想在标准地址库中搜索“浙一医院”（而标准地址库中恰恰又没有“浙一”这个关键词，“浙一医院”的标准地址是“浙江大学医学院附属第一医院”），如果我们只使用文本分词（“浙一”和“医院”），在标准地址库中是不会找到相关结果的（因为“浙一”这个地址不存在）。但是我们如果能够利用对人们历史语言，甚至之前的点击关联进行分析，建立起语义相关性的模型，把所有的地址都用高维特征来表达，那么“浙一医院”和“浙江大学医学院附属第一医院”的相似度可能会非常高，因此可以被检索出来。

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但是我们如果能够利用对人们历史语言，甚至之前的点击关联进行分析，建立起语义相关性的模型，把所有的地址都用高维特征来表达，那么“浙一医院”和“浙江大学医学院附属第一医院”的相似度可能会非常高，因此可以被检索出来。

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传统的检索方法能很方便的实现增查改删（CRUD）的操作，向量检索依赖数据分布和距离度量，部分方法还有数据集训练的要求，数据点的变更甚至动一发而牵全身。因此，要实现向量索引的从 0 到 1 的全流式构建，并满足即增即查、即时落盘、索引实时动态更新的要求，对算法和工程仍存在着一些挑战。