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在 自學ai人工智慧產品中有65篇Facebook貼文,粉絲數超過3,992的網紅台灣物聯網實驗室 IOT Labs,也在其Facebook貼文中提到, DeepMind AI 修練成精了,已經學會「發脾氣」? 作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 | DeepMind 又在「捏小人」了!這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI,不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是,DeepMind 還...
同時也有3部Youtube影片,追蹤數超過5,870的網紅珊蒂微AI,也在其Youtube影片中提到,很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他! 李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋...
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自學ai人工智慧 在 ?? ??? Instagram 的最讚貼文
2021-08-16 11:15:47
你我在科技不停進步的世代 自學英文已經不是一件難事 隨時隨地打開app想學就學 學了之後不好意思開口擔心講不好? 現在開始我們不用再煩惱這問題了! @lingochamp.english 是人工智慧的英語app 它可以為每個人客製化 擬定一套有效專屬的學習體驗 app裡面的Alix老師是 AI技術...
自學ai人工智慧 在 陳建州 Blackie Chen Instagram 的最佳貼文
2020-09-21 08:45:24
她想跟大家說謝謝,因為她的IG人數暴增!🤣🤣🤣 另外她的父母也分享了讓孩子在家裡自學的經驗和心得! 以現在這樣的世界變化,包括了疫情的問題、學校教育的問題、孩子本身的人格特質和天賦,在家自學確實是可以給很多父母的另外一個選項,但前提之下就是要花更多的時間和心力陪伴孩子的成長,給他更多的愛還有自信...
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自學ai人工智慧 在 珊蒂微AI Youtube 的最佳貼文
2021-01-09 21:01:28很難得機會在台灣捕獲李孟這位旅日的資料科學家,也很高興可以訪問到他!
李孟在日本四年的工作時間當中,歷練過「軟體工程師」、「資料科學家」以及「機器學習工程師」的職務,為什麼會有這一路以來的自覺與自學歷程?我們都一併在這次專訪當中聊到了!同時還加碼聊了「在日本的工作與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦~
👉在這次專訪中,我們暢聊了:
1. 李孟是如何從軟體工程師的身份開始自學「資料科學」?
2. 資料科學家 / 機器學習工程師工作內容上的差異?
3. 李孟比較喜歡當資料科學家、還是機器學習工程師呢?Why?
4. 覺得人們除了積極自學之外,還應該用什麼心態來應對AI帶來的衝擊?
5. 加碼閒聊「在日本的工作環境與生活環境」,提供給想去日本生活的朋友參考呦!
👉李孟釋出他在台大的演講簡報,鉅細靡遺地分享他成為一位資料科學家的歷程,內容相當精彩,製作也很精美耶!https://www.facebook.com/LeeMengTaiwan/posts/10220691442829365
👉李孟的超高含金量部落格,分享各種他在資料科學與機器學習上的應用經驗!https://leemeng.tw/
#他是資料科學家也是機器學習工程師 #自學資料科學與機器學習 #李孟 -
自學ai人工智慧 在 啟點文化 Youtube 的最佳解答
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自學ai人工智慧 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
2019-12-08 22:00:01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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自學ai人工智慧 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的最佳解答
DeepMind AI 修練成精了,已經學會「發脾氣」?
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 08 月 12 日 8:00 |
DeepMind 又在「捏小人」了!這群小人是英國人工智慧實驗室 DeepMind 生產的 AI,不過只能在遊戲裡看到。但你可能不知道的是,DeepMind 還訓練過 AI 下象棋、玩足球、比電競,甚至提出人工生命言論。
最近這群AI,竟然能直接跳過數據訓練,在開放式任務環境自我進化。
之前Alpha Go和Alpha Star能力再強,也只能在各自擅長遊戲放大招,超出範圍立刻停擺。現在這批小人卻能在不同遊戲游刃有餘完成任務,展現超強的泛用能力。難道人工智慧治好泛用「頑疾」了?
在搶奪高地金字塔的任務,兩個不同顏色的小人能力值相當,都沒有跳躍能力,開始發脾氣亂扔東西,混亂中竟把其中一塊板子「扔」成樓梯,長驅直入,任務完成!
多次實驗發現,小人可複製方法,難道這群AI有記憶了?不僅如此,小人還學會「相對運動」──我上不去,你下來──借助板子直接把目標拉下來!甚至為了贏得比賽,多個小人學會配合,團體合作能力一直上升。
這種用虛擬遊戲自我進化的AI,僅需人為搭建任務環境,設計大量任務目標,利用加強深度學習,一步步打通關,最終成為十八般武藝精通的AI。
沒有樣本,沒有經驗,這些AI究竟如何進化,零樣本學習是否意味這些AI具備基本的「自學意識」?
社會達爾文主義訓練場
比起之前的足球場,這批AI的訓練場更像遊戲「社會」,有無數個遊戲房,每房間遊戲照競爭性、平衡性、可選性、探索難度分類。不管哪種任務,這批AI都只能從最簡單開始,一步步解鎖更複雜的遊戲,整個遊戲更像虛擬社會。
無需大數據集訓的AI,每玩一次遊戲就成長一次,與各種環境互動和「獎勵」下成長為更通用的AI,更像人工「生命」。
能讓AI自我進化的關鍵在於正確設計初始智慧和進化規則。一開始都非常簡單,所有複雜結構都是進化而來。就像嬰兒不會做大人的事,任務核心是不要超出AI自身的改進能力。
據DeepMind說法,每個AI會在4千間遊戲房玩約70萬個遊戲,並在340萬個任務經歷2千億次訓練步驟。1億次步驟約耗時30分鐘。照這訓練法,41天就能訓練出一群「成年」AI。
但AI還是不會思考
DeepMind表示「單AI可開發智慧成多目標,不僅一個目標」。AI公司Pathmind 的CEO Chris Nicholson也說「它學到的技能可舉一反三。例AI學習抓取和操縱物體,就能完成敲鎚子或鋪床任務。DeepMind正用程式設計為AI在這世界設定目標,這些AI正在學習如何掌握。」
但南加州大學計算機科學副教授Sathyanaraya Raghavachary表示,這些AI並不能定義為「生命」,尤其關於AI擁有身體感覺、時間意識及理解目標幾個結論。「即使人類也沒有完全意識到身體這件事,更不用說人工智慧了。」
他表示,活躍的身體對大腦不可或缺,大腦要放在合適的身體意識和空間位置內進化。如果AI能理解任務,何必需要2千億次模擬訓練達到最佳結果?總體而言,虛擬環境訓練的AI只是和以往AI「大同小異」。
從理論到現實的路還很長
狹義人工智慧是「複製人類行為的元素」,在計算機內執行某種任務,如分類圖像、定位照片物件、定義對象邊界等。這些系統旨在執行特定任務,而不具解決問題的一般能力。
相比之下,Deepmind使用的「通用人工智慧」有時也稱為人類等級人工智慧,因可理解上下文、潛台詞和社會線索,甚至認為可能完全超過人類。
但正如行為主義和認知主義的對抗,AI是否有解決問題的能力,並不能只考慮統計結果。善於「事後解釋」任何行為,實驗室之外還是無法「預測」哪些行動即將發生。
資料來源:https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/?fbclid=IwAR0xofCay9Ydy83BfQ_7lyEtfGvJroFfCznxiTxYIHP6HUFWpELClQPFs28
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自學ai人工智慧 在 財經主播/主持人 朱楚文 Facebook 的最佳貼文
▶️EP65【科技趨勢話題】完全自學規則的AI誕生!人工智慧征服圍棋後,也將征服人類?/專訪「紅面棋王」周俊勳
🎧廣播Podcast節目/科技領航家/朱楚文主持
《科技領航家》每週向科技人聊科技事,
近期您如果有關心產業發展,
您會發現在2021年,
AI依然是產業非常火熱的話題。
CES 2021前陣子落幕,
擁有許多 #AI新應用的發表,
但您有想過自己該如何跟AI共處嗎?
而現在AI又發展到什麼程度了呢?
還記得之前DeepMind公司創造的 #AlphaGo
與圍棋世界冠軍柯潔對弈,
AlphaGo壓倒性勝出,
人工智慧發展震驚全球。
去年底DeepMind 發表新一代的 AI 系統 #MuZero,
更聲稱能在不知道遊戲規則的狀態下自學,
精通西洋棋、圍棋、將棋等等。
今年節目非常榮幸邀請到
全台灣唯一和AlphaGo下過棋的人,
他就是曾勇奪 #世界職業圍棋冠軍 的
「#紅面棋王」#周俊勳。
從2008年起,
周俊勳就加入圍棋人工智慧的對弈訓練,
一路見證圍棋AI發展。
歡迎棋王分享AI與人類的差異為何?
AI如何改變圍棋世界?
我們該怎麼放大身為人類的優勢?
人類棋士的 #覆盤 與AI的自我調整差別在哪?
紅面棋王周俊勳
💥本集Podcast收聽➤➤ https://user72908.psee.io/39r55p
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🎧 楚文的廣播Podcast節目|#科技領航家
✨ 聚焦科技趨勢話題 科技人懂理財 科技人職場衝
IC 之音 FM97.5
首播 每周二18:30-19:00、重播 每周三 08:15-08:45