同樣是戰略遊戲，能打贏星海殘酷電腦等級的 AI，過渡到魔獸時就不是那麼回事了，據說 AI 只產了幾隻農民後，就開始瘋狂採礦但不產兵了；不只如此，這隻 AI 在玩 Dota 2 時一樣腦死，跌破大家眼鏡。

距離 AlphaGo 打敗人類棋手李世乭已經六年了，可惜的是，現在的演算法依舊有無法達到自行推論與完全複製，因此 DeepMind 準備再次出手，扭轉這一切。

AI 加持，蛋白質結構變化可以瞬間眼見為實，生技研究快速升級！

如何了解人體對各種藥物或化學反應的機制，一直是個困難的問題。以往只能透過無數的實驗和檢驗來猜測，然後不斷的反覆驗證。這也是為何人類跟演化快速的病毒作戰時，困難無比。

還好，人類會不斷發明工具。人工智慧就是現階段最佳的工具之一，創造出打敗人類棋王Alphago 的DeepMind 公司又有新的突破，利用AI深度學習的協助，幫我們快速模擬出蛋白質結構的變化，一舉解決生技研發數十年來的困擾。生技研發再升級，新科技不斷衝擊各層面，不懂得善用科技，想靠老招式、老經驗取勝，會越來越困難了！

https://www.ithome.com.tw/news/145804

從專利申請看人工智慧AI應用趨勢

毫無疑問的，人工智慧AI是近幾年科技業界的顯學，早期可能只是覺得AI很炫，像是互動式AI機器人或是打敗圍棋世界冠軍的AlphaGo等等，一般人對AI的應用還不太了解。然而，近2年新冠疫情肆虐，AI技術只是小試牛刀，已經讓人大開眼界；像是智慧測溫、智慧醫療、智慧運輸等等，這些應用都是無接觸式完成的，大大降低了染疫風險。其實，AI的應用又豈止如此，從近年來申請數量不斷攀升的AI專利來看，AI技術的發展仍有一段路要走，也有許多潛在的應用市場待開發。......

唯一戰勝 Google 旗下 Deep Mind 公司開發的人工智慧 AlphaGo 的南韓棋王李世乭，宣布將要退休，因為他認為人類永遠沒辦法擊敗人工智慧。

不過演算法不是只會越來越強大，為什麼 AlphaGo 會錯判輸給李世乭呢？

因為AlphaGo 有個叫『隨機森林』的算法，可以預測對手可能會下哪一步，但李世乭這一步下在 AlphaGo 認為對方不可能會去下的那一步，李世乭當時下完這步棋，Alphago 還認為自己的贏面超過八成，繼續往後下了十手之後，Alphago 自己有一個勝率的表，突然開始下降，發現自己處於弱勢了，開始慌張了，於是 Alphago 就開始亂下險棋，出現了連業餘選手都不會犯的錯，想賭李世乭會出錯，最後就輸了。

但 AlphaGo 也從敗給李世乭找到自身弱點，再次強化學習能力。像 AlphaGo 的孿生兄弟 AlphaGo Zero，就是完全不靠任何人類經驗訓練的神經網路，它就是不斷跟自己對戰學習，結果在自學 3 天後，就以 100：0 打敗了舊版 AlphaGo ，自學 40 天後，就擊敗了曾經戰勝中國棋手柯潔的 AlphaGo Master，成為世界上最強的圍棋程式！

雖然未來人類可能再也贏不過AI，不過AI 的加入反而讓圍棋有了更多玩法，這時候 AI 的功能，是在擴展人類棋手的思路，和人類合作一起探索圍棋還未被發掘的領域。

因為圍棋是世界上最複雜的遊戲！是看哪個顏色的棋子，圈出的空間最多，誰就獲勝。聽起來規則很簡單，但實際上卻複雜到不行。

圍棋的棋盤是 19X19，通常一步會有 200 種下法，圍棋變化位置的排列組合一共有10 的 170 次方種可能性，比整個宇宙的原子數ㄅ10 的 80 次方還要多更多！人類通常都只能憑經驗跟感覺判斷，但判斷才是最困難的。剛有說嘛，圍棋的勝負是由最終局時，雙方控制地盤的多寡決定，但棋局進行到一半，雙方的地盤都還沒封閉，怎麽判斷形勢呢？很多職業棋手之間微妙的差異，就是體現在這個判斷能力上。

但就連開發 AlphaGo 的團隊都坦言，AlphaGo 面前的最大問題，和人類棋手是一樣的，就是圍棋太難了，還有規則中的規則，例如優勢、虧損、打劫，雖然 AlphaGo 的勝利或失敗，完全取決於這些機率的估計是否準確，但計算力還遠遠達不到『最優解』的程度。目前AlphaGo 團隊的做法是，讓AlphaGo學習像人類棋手一樣，去選點和判斷。

當機器把一件事情做得比人類好時，我們還能做什麼？
你對棋王退休有什麼看法？快和我們一起分享！

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就在前陣子不久，《DOTA2》將人工智慧「OpenAI」引入錦標賽，並且得到極高的勝率。當然，在圍棋場上打敗人類的「AlphaGO」也是AI界讓人矚目的話題。但，就在這個大家不斷追求最強地位的年代，在日本居然出現了「最弱AI」，也引起了大家的注目。

這個AI被取名為「奧賽羅」(オセロ)，它的戰場是規則相對簡單，而且大部分人都會玩的黑白棋。說是最弱AI，要輸給它還真的不容易，玩家經常會出現，好不容易打了整盤爛棋，最後卻被逼到奇蹟般的逆轉勝，目前人類只輸過1000場，卻有了20幾萬場的勝利。想要來挑戰最糟糕的一手嗎？連結就在影片說明的地方，你也來試試看吧！

遊戲連結
https://othello.to-kei.net/weak/

（C）Takuma Yoshida - Avilen Inc. CTO

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AI人工智慧勝過人類最著名的例子，絕對是「AlphaGo」接連打敗來自南韓和中國的圍棋高手，一般認為AI要在圍棋中取勝比在西洋棋等遊戲困難許多，
主要是因為圍棋的下棋點極多，然而「AlphaGo」問世後短短兩年，就已經達成這項不可能的任務，也震驚了全世界。
而在電競圈也有人工智慧痛宰職業選手的例子，電競人工智慧「OpenAI」今年三月以2比0戰勝《DOTA2》Ti8世界冠軍「OG戰隊」，
之後更擊敗了來自世界各地的《DOTA2》玩家隊伍，完成了573連勝，這超狂的紀錄一直到4月中旬才交出首敗！
根據外國媒體報導，科技大廠「微軟」將投資10億美元給電競人工智慧「OpenAI」，雙方還達成了一項多年合作協定，
將在微軟的「Azure」雲計算服務平臺上開發人工智慧超級計算技術。有了這筆大投資，人工智慧會不會進化到更驚人的狀態呢？這對人類來說究竟是福是禍，也只能繼續觀察囉～

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