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谷歌围棋人工智能AlphaGo与韩国棋手李世石进行后一轮较量，AlphaGo获得本场比赛胜利，终人机*总比分定格在1:4。
比分扳回至3:1。李世石曾在赛后表示AlphaGo执黑有漏洞，后一场比赛自己将执黑。在第四局的比赛中，李世石下出白78“神之一手”，导致AlphaGo误判形势，直到5步棋后才意识到形势不利。李世石中盘获胜，取得对AlphaGo的首场胜利。而AlphaGo也因为首场失利获得*的排名。
首场人机*结束后，AlphaGo*、DeepMind联合创始人德米斯·哈萨比斯表示，人工智能的下一步目标是让计算机自己学棋。也就是说，下个版本的AlphaGo将从零开始，不接受人类的灌输的特定知识，做到*的自主学习。
至于大众关心的人工智能玩和电脑游戏，哈萨比斯称，围棋是一种“完全信息博弈”，比赛双方所有信息都呈现在棋盘上。而和电脑游戏这些由多人对战的游戏是“不完全信息博弈”，计算机无法获知所有信息，目前这些领域对人工智能来说还存在困难。
DeepMind认为，终目标包括智能手机助手、健康和机器人。而尽管AlphaGo目前只是个下围棋的系统，但哈萨比斯认为，一些基本原理也适用于解决现实世界问题。
谷歌母公司Alphabet董事长埃里克·施密特说：“我并不认为，有什么领域是这一技术不适用的。”他列举了谷歌传统的搜索和广告业务、无人驾驶汽车，以及健康部门Verily。“对我而言，这一技术将会被用在Alphabet的每家公司中。”
AlphaGo战胜了人类棋手，这不禁让人们感到失望与担心。而施密特在赛前向大众解释以消除疑虑：“无论终结果是什么，赢家都是人类。”
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1.我这通电话的目的是什么
（目的有很多，比如这通电话目的是*，约见，或是让对方产生兴趣方便下次跟进）
2.为了达到这个目的，我需要向客户提的问题有哪些？
（举至少5个问题，并且这些问题都是围绕着这通电话的目的循序渐进的过程）
3.通话中，客户可能会向我提的问题有哪些？
（举至少5个，这里就需要有相关的知识，才不会被客户给问倒）
4.客户异议会有哪些，如何解决这些异议？
（比如，客户说：我不需要/我没空/你发给资料给我吧）
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