#股怪教授 #財經小教室
【AI產業|中國大躍進】
AI正融入你我生活
AlphaGo在2017年擊敗了圍棋世界冠軍,
人工智能藉由最複雜的棋藝競技,
展現了自身強大的學習、運算能力。
而這些能力已融入在我們生活中,包含:
線上購物商品搜索與優惠越來越精準、
個人的健康、運動控管、
租車、物流的車輛路線配置、
機場海關的識別系統,
以及自駕車等。
在許多領域中,
AI已擔任重要的輔助腳色。
AI發展的四階段
創新工場創始人兼CEO李開復提出4個發展階段:
1. 互聯網智慧化:透過互聯網的巨量數據,網站與APP可獲得深度學習,讓讓戶使用更為便利。
2. 商業智慧化:這一波疫情最有感,許多企業無法從事實體業務,因此加速將手中的市場資料數據化,並架構出新的商業模式。
3. 實體世界數位化:移動支付、線上叫車、外送平台、無人商店都還只是一部分,未來還將看到更多數位化的轉型。
4. 全自動智能化:無人駕駛、機器人普及商用化。
美中的AI產業發展
AI發展兩大關鍵:
巨量數據與資訊科學人才,
龐大的市場規模以及人才的培訓能力,
使得美中兩國擁有發展AI的強大優勢。
全球頂尖的互聯網巨頭企業中,
美國的Google、亞馬遜、臉書,
以及中國的百度、阿里巴巴、騰訊,
雙方的差距在過去20年間已快速拉近。
中國企業AI應用廣泛
騰訊新聞建立智能個性化推薦,
提升資訊流覽體驗與效率。
中國版Uber滴滴出行,
每天規畫九十億條路線,
每秒鐘一千筆叫車單。
阿里巴巴智能客服,
購物節高達500萬通客服,
智慧客服的自助率高達到97%。
百度ACE智慧交通,
改善中國城市塞車問題提高道路效率。
科大訊飛智慧醫療,
輔助醫生診斷建議提高醫療效益。
(以上資訊僅供參考,並無任何推介買賣之意,投資人請自行承擔交易風險)
#AI
#深中小指數
#華爾街見聞PodcastEP284
同時也有7部Youtube影片,追蹤數超過10萬的網紅翼 WingsThunder,也在其Youtube影片中提到,AI原來都可以用來搵鑽石出來架! 除左AlphaGO玩圍棋同埋AlphaStar玩星海爭霸之外,仲有一個MineRL可以比我地玩Minecraft~ 想知道Minecraft AI, 或者遊戲AI點樣運作? 來睇下今集既MineDecode啦~ MineRL: http://minerl.io ...
alphago學習 在 昱創企管顧問有限公司 Facebook 的精選貼文
Deepmind一直在人工智慧強化學習上,
有很驚人的表現,
2016年在AlphaGo,
後來在海綿體模擬,
現在還會在遊戲中發脾氣,
結果因此贏了。
#人工智慧
AIoT數位轉型在中小製造企業的實踐 博客來購買:https://www.books.com.tw/products/0010898976
AIoT數位轉型策略與實務 博客來購買:https://www.books.com.tw/products/0010875914
AIoT的現在與未來Ted演講:https://www.youtube.com/watch?v=lCXRPlaUk0s&t=4s
中華亞太智慧物聯發展協會協助企業數位轉型 https://www.facebook.com/APAC.AIOT/
昱創企管顧問有限公司 https://rich4innovation.com/
https://technews.tw/2021/08/12/is-deepminds-new-reinforcement-learning-system-a-step-toward-general-ai/
alphago學習 在 Findit平台 Facebook 的精選貼文
【新興領域:7月焦點4】運動科技新革命專題4:人工智慧如何聰明重塑運動新世界
大家對2011年電影魔球中的運動家隊故事與2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋九段大師李世乭的那場比賽,一定不陌生。這二件事情告訴我們,在網路時代中,人工智慧、大數據、虛擬實境等新技術正在為傳統運動界發展提供無限可能。
其中以人工智慧技術而言,隨著機器學習和展示人類的思維和行為等特徵,已大大改變體育/運動界的遊戲規則與發展。《2021-2026 年體育市場研究報告中的全球人工智慧市場》市場報告中,應用於運動領域中的人工智慧市場預計在2021年至2026年間,將以28.72%的複合年成長率成長。
本文將探討人工智慧在體育/運動中的應用、AI在那些運動項目中應用以及如何被應用,最後,介紹一些受到投資押注新創案例,看看他們的人工智慧解決方案為運動產業帶來何種改變。
詳看內文,請點閱👇:
https://user110758.psee.io/3lf8jl
alphago學習 在 翼 WingsThunder Youtube 的最佳解答
AI原來都可以用來搵鑽石出來架! 除左AlphaGO玩圍棋同埋AlphaStar玩星海爭霸之外,仲有一個MineRL可以比我地玩Minecraft~
想知道Minecraft AI, 或者遊戲AI點樣運作? 來睇下今集既MineDecode啦~
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alphago學習 在 范琪斐 Youtube 的最佳解答
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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alphago學習 在 依糕Eagle Youtube 的最讚貼文
【AI 人工智能 會令全人類失業?!科技|機器人|微軟小冰|google ai|AlphaGo】
我知道我說 人工智能 令全人類失業,大家會覺得匪夷所思。
而且很人都認為,全球的 人工智能 技術還是很落後。
我這個影片就是想告訴大家,人工智能 絕對是有機會取代人類勞工,令大量人類失業。
而且不需要很久,我們有生之年,就會見到人類被 AI 人工智能 取代!
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alphago學習 在 AlphaGo 的必吃
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