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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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Title:
賭場VS賭波VS賭馬，如何預測賽果？
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Subtitle:
天有不測之風雲，何以天文台能夠預測天氣？
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Script:
賭場、賭波和賭馬，形式上非常不同：

賭局 賠率 機率
賭場遊戲 己知 己知
足球博彩 己知 未知
賽馬博彩 未知 未知

由於形式不同，戰術亦截然不同。但戰術不同，目標卻始終如一：「正EV」。只要EV是正數，賭博便佔優。重溫一次EV的計算方法：

EV = 淨贏注 × 贏錢機率 － 淨輸注 × 輸錢機率

換言之，賭場遊戲的賠率固定、機率固定，因此EV都是固定，而且一般來說都是固定的負數（因為對賭場來說便是正數）。對賭客來說，除非遇上賭場犯錯，例如推出新遊戲，規則上容許賭客獲得正EV#，否則於賭場遊戲長賭必敗無疑。

#《爽爆：全職賭徒鑽賭場漏洞　月贏80萬 》
　http://hk.apple.nextmedia.com/news/art/20121017/18042618

至於足球博彩，雖然是固定賠率制，但由於足球比賽變化莫測，不似賭場遊戲純粹訴諸物理力學，因此機率是未知之數，自然EV也是未知之數。只要有一定方法，便有可能取得正EV。

或許你會問：既然足球比賽變化莫測，一個不慎擺烏龍、一個不智領紅牌、一個球證誤判越位入球等，都會影響賽果，試問又怎能夠計算呢？

這個問題就等如天有不測之風雲，天文台為何能夠預測天氣呢？當然間中亦有錯判，但雖不中亦不遠矣，這就是數學的力量。其實博彩公司訂立賠率的時候，都會先以數學計算賽果機率，然後輕微調低作抽水。由此可見，只要比博彩公司計算機率計算得更準確，便能夠於賭局中佔有上風。

舉個例，朋友和你在街頭足球場看見兩隊業餘球隊比賽，朋友見一隊年輕力壯，另一隊白髮蒼蒼，於是開盤：「年輕隊1賠0.8、和局1賠2.1、元老隊1賠3.1」，這個時候，你發現元老隊球員原來是前甲組職業球員，年輕隊則是自己兒子的球隊，而你知道自己的兒子和他的朋友是乒乓球隊友，根本不懂得踢足球，因此，你預算元老隊的勝率遠超年輕隊。明顯地，這個賭局是你佔了上風。

換言之，這是一場資訊（Information）戰，擁有更多資訊的佔優。為什麼？因為資訊較多的一方，更能較準確地計算賽局機率（這也是馬評家晨早起床看晨操的目的，獲取一般馬迷不知道的資訊）。於上述例子，雖然不涉及數學運算，但仍算是一種粗略估算。當然，面對博彩公司，粗略估算是不足夠的，你需要比博彩公司更精確的機率計算，而方法就是：建立一個數學模型（Mathematical Model）。

提供重要資訊


計算預測結果

你先從現實世界搜集重要資訊，例如對賽兩隊的近績、對賽往績、預計陣容等，而對賽果影響力較小的，可選擇性地抽取，例如天氣溫度、領隊教練、花邊新聞等。然後，將這些資訊輸入到電腦程式，並由電腦進行運算，得出答案後，把電腦程式輸出的賽果，視之為對現實世界的預測賽果。程序大致如此，天文台預測天氣也是透過數學建模（Mathematical Modeling），量化重要的氣候現象，來預測未來天氣。

然而，電腦程式是如何使用現實資訊的呢？首先預設一些公式，然後匯入大量球賽歷史資訊，例如上述的近績、對賽往績、甚至天氣溫度等，從而利用公式計算預測賽果，將它與真實賽果比較，便可得知每一條公式的預測準繩度，繼而從中選出預測力最高的公式，加以使用，計算EV。

最常見的疑問是：「公式的準繩度源於球賽歷史資訊，包括真實賽果，準繩度自然必被高估，試問對比真實賽果又有什麼意思？」

這個問題可以利用一個名叫回溯測試（Backtesting）的小聰明手法，匯入資訊時，只匯入一部份，留下剩餘的部份歷史賽事當作未來賽事，執行公式模擬投注。
舉例說，你找了1000場相關賽事，你可匯入首900場，來挑選公式，然後用尾100場作模擬投注，計算出使用公式的EV。

賽馬博彩也是透過數學建模，你除了需要計算機率之外，你也要模擬最後賠率。因為賽馬博彩是實行彩池制（Pari Mutuel，又稱同注分彩法），賠率會因應投注額的分佈而時刻調整。假設你投注的時候，一號馬是1賠10，臨開閘的時候可以變了1賠3，到最後派彩可以變了1賠6，而你最後獲得的賠率，就是根據最後派彩，而不是你投注的時候。

由此可見，如使用數學建模，賭馬比賭波容易獲得正EV。主要原因如下：

賽馬是賭客與賭客之間的對賭。實施彩池制，博彩公司抽取投注額的手續費獲利，無論賽果如何，博彩公司已經賺了，派彩只是用輸家的注碼賠給贏家。只要有大量非理性的賭客，賭局佔優的機率便會較高，就好像到麻雀館打麻雀，遇著三位菜鳥，贏面自然較高。

相反，足球博彩是固定賠率制，是莊家和賭客直接對賭，莊家自然費盡工夫調整盤口，為公司獲得正EV，博彩公司正EV，即是賭客負EV。要從足球博彩中使用數學模型取勝，就得比博彩公司計算得更精確才有機會成功。

實際操作上，數學模型的構造當然比以上描述複雜得多，例如考慮的因素、各個因素的比重、賽事的數量，甚至注碼大小等，都絕不簡單。然而，原理大致上就是如此。

這一堂不教任何數學建模的方法，因為所需要的數學水平起碼要有大學程度，如想擊敗賭場，開始學習數學吧，有心不怕遲，只要沒有了考試的壓力，學習數學其實很愉快，也很輕鬆，或許最後你做不了賭神，卻成了數學家呢！

就算不打算學習數學，也希望你明白背後的原理，不致於大庭廣眾之下獻醜，不會再說由於隨機因此無法預測，而別人提起數學模型的時候，你起碼聽得明白。

天氣預測的科學發展已成熟多年，人類掌控隨機事件的能力已遠超一般人所想。天文台雖然無法完美預測每一秒的天氣變化，但大概準確，已造福人群；同樣地，賭局預測，雖然不會場場中，但只要大概準確，使贏的多過輸的，已足夠使賭客獲利。數學並非萬能，但只要適當地使用，絕對是強大的武器。
 
Summary

 賭場遊戲的賠率和機率都是固定。
 足球博彩實行固定賠率制（Fixed-odds betting），賠率固定，但機率不知。
 賽馬博彩實行彩池制，賠率不定，機率亦不知。
 賽果預測的原理，與天氣預測的原理大致相同。
 將現實世界重要資訊，匯入數學模型計算，用結果預測現實世界賽果。
 把部份歷史賽事當作未來賽事，用以驗證數學程式的準繩度。
 天氣預測無須分秒不差，賭局預測亦無須場場中，只要正EV就可以。

Terminology

 資訊（Information）
 數學模型（Mathematical Model）
 數學建模（Mathematical Modeling）
 回溯測試（Backtesting）
 彩池制（Pari Mutuel）
固定賠率制（Fixed-odds betting）
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杜氏數學 Herman To Math 考試戰績:
Ａ ── 會考 Math 數學
Ａ ── 會考 Additional Math 附加數學
Ａ ── 高考 Pure Math 純粹數學
Ａ ── 高考 Applied Math 應用數學
5** ── DSE Math 數學
5** ── DSE M1 數學延伸部分(一)
5** ── DSE M2 數學延伸部分(二)
Ａ ── IAL Core Math 1 2
Ａ ── IAL Core Math 3 4
Ａ ── IAL Further Pure Math 1
Ａ ── IAL Mechanics 2
Ａ ── IAL Mechanics 3
Ａ ── IAL Statistics 1
Ａ ── IAL Statistics 2
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精選系列節錄:
《賭Sir數學戒賭》糸列
https://www.youtube.com/watch?v=dhL-dRcIN5I&index=1&list=PL_CM4U5au2k1cfK2zSph8XOLqIjOPQmvo