Java瑪奇朵-非本科系的IT吃喝電玩日誌

十大Python函式庫是人工智慧和機器學習必學的!!有興趣成這方面發展的同學快收這篇!!(一)

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竟然有人能打敗最強人工智慧AlphaGo!!MuZero的各種無師自通讓你大開眼界!!(下)
本系列文章為【終極版AlphaGo-MuZero 】的下篇，MuZero竟然不用靠人類訓練，就可以自我摸索出西洋棋規則？請點比AlphaGo更厲害的人工智慧MuZero你非知不可~(上)看上篇閱讀了解
除了下棋⋯⋯人工智慧 MuZero 還可壓縮影片！有望降低 YouTube 成本
除了下棋玩遊戲之外，MuZero 也被投入商業用途。
David Silver 表示，DeepMind 正嘗試用 MuZero 來開發新型的影片壓縮技術：「如果查看整個網路世界的資料流量，會發現影片占了很大的比例，如果可以更有效地壓縮影片的大小，可以省下大量資金、縮減經營成本。」
「初步實驗顯示，只是單純壓縮影片能取得的收益也非常可觀，我們對此感到很興奮。」
 
 

 

▲ 思科（Cisco）預估 2022 年時，影片將佔據全球 82 %的網路流量。來源：CardMapr on Unsplash

 

 

 
 
由於同為 Alphabet 旗下的 Google 握有世界上最大的影音平台 YouTube，因此 YouTube 很有可能成為最大獲益者。然而 David Silver 拒絕透露 Google 將在何時、何地使用 MuZero的功能，只表示未來一年內將會公布更多細節。
此外，MuZero 也計畫被用於解決化學或量子物理等問題，潛在應用領域也包括新一代虛擬助理、個人化醫療與搜索救援技術等。
AI 人工智慧更像人了
DeepMind 的核心理念是利用人工智慧為世界做出貢獻，MuZero 的能力與多種實際應用的可能，是 AI 走出理論的象牙塔、更貼近現實的重要里程碑。
但突破性的進步往往也伴隨著隱憂。南安普敦大學電腦科學教授、人工智慧委員會成員 Wendy Hall 認為，DeepMind 一心追求提升 AI 性能，但對於可能造成無法預料的嚴重後果：「就像是噴射機的發明者可能沒考慮過汙染問題。人們必須要在發展與風險中取得平衡。」
MuZero 可以歸納實際情況與當下的行動，不需要通曉所有的可能性，也能表現出色。這個特色非常人性化，也很接近人類處事的模樣。但這是會讓人工智慧 成為更出色的虛擬助理呢？還是會讓 AI 離取代人類越來越接近？只能拭目以待了。
人工智慧「AlphaFold」解決困擾人類半世紀的「蛋白質」難題
全世界最知名的人工智慧公司 DeepMind 除了曾經研發過擊敗人類棋王的 AlphaGo、它的進階版 AlphaZero 以及它的終極版 MuZero 之外，還曾開發出名叫「AlphaFold」的 AI，解決了困擾生物學界超過 50 年的「蛋白質折疊」難題！以往要精確得知一個蛋白質的完整結構，需要數月、數年甚至數十年的實驗研究，而這個人工智慧只要花費幾小時就能完成。詳細資訊請看本篇文章：「生物學最大謎團被人工智慧 破解！DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘」

▲ DeepMind 的科學家與工程師的幕後故事，談論他們如何創建出 AlphaFold。

人工智慧 Suphx 打敗人類雀聖！微軟：麻將 AI 比圍棋 AI 難

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竟然有人能打敗最強人工智慧AlphaGo!!MuZero的各種無師自通讓你大開眼界!!(上)
比打敗人類棋王的AlphaGo更強！無師自通的人工智慧MuZero誕生
2016 年，DeepMind 開發的人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 打敗了韓國棋王李世乭，成為第一個擊敗人類棋手的 AI。2018 年，它的繼任者 AlphaZero 從零開始，靠自學學會西洋棋、將棋、圍棋。
近日，DeepMind 發表超越 AlphaGo、AlphaZero 的人工智慧系統 MuZero，就算不知道規則也能精通西洋棋、圍棋、將棋，以及 57 款雅達利（Atari）遊戲，甚至還能用來壓縮影片。
 
 

 

▲ 來源：DeepMind 官網。

 

 

 
 
AlphaGo還需靠真人來訓練，MuZero卻能自我摸索出規則
DeepMind 過去研發出的幾款人工智慧，都在各種棋類遊戲上展現出壓倒性的優勢。但無論是 AlphaGo、AlphaGo Zero 或 AlphaZero，都是基於已知規則，再加上人類資料訓練或是自我學習訓練而成。
而最新登場的 MuZero 與其他的 AI「前輩」們最大的不同在於，它未事先輸入任何的已知規則，在未知的動態環境下能自行摸索出規則，並作出最佳的判斷。
MuZero 的拿手範圍不只圍棋、西洋棋和將棋等棋類遊戲，還包含經典電腦遊戲公司雅達利（Atari）出品的 57 款遊戲，且都拿出了亮眼的表現。
跟人類一樣的「規劃能力」　MuZero 以有限資訊做出最佳決策
2019 年 DeepMind 就曾透露過 MuZero 的存在，但直到 2020 年底才正式於《自然》期刊發表論文，詳細介紹它的能力與原理。DeepMind 表示，MuZero 最大的突破在於表現了「對未知環境的掌握能力」。
「我們只是告訴人工智慧：用你自己建構的認知，去了解這個世界怎麼運作。」曾任 AlphaGo 與 AlphaZero 首席研究科學家、現正領導 DeepMind 強化學習研究小組的 David Silver 表示，「只要內部的理解成功對上了某個現實事物，那我們就滿意了。」
 
 

 

▲ MuZero 不需要先備知識與規則，就能精通更多的領域。來源：DeepMind 官網。

 

 

 
 
與 AlphaGo、AlphaZero 相似，MuZero 也使用蒙地卡羅樹搜尋法（Monte Carlo tree search，MCTS），匯總神經網路的預測，並選擇適合當前環境的動作。
MCTS 是一種「最佳優先」的樹狀搜尋演算法，與傳統方法（如廣度、深度優先）相比，最佳優先搜尋利用啟發式估算法，使其在未知的搜索空間中也可以找到有效的解決方案。簡單來說，該演算法不使用學習模型，而是找出「最好的下一步是什麼」。
MCTS 的每個迴圈包括四個步驟：選擇（Selection）、擴充（Expansion）、仿真（Simulation）和反向傳播（Backpropagation）。通過重覆執行這些步驟逐步建構出樹狀圖。
 
 

 

▲ 蒙地卡羅樹搜尋法應用於 MuZero 的示意圖。來源：DeepMind 官網

 

 

 
 
更簡單地來說，MuZero 會對依照三種要素建立樹狀模型：1. 當前位置、狀況的好壞；2. 最好的下一步是什麼，3. 最後會有怎樣的結果。
DeepMind 比喻，MuZero 的運作邏輯就像是「知道雨傘能讓人不被淋濕，比對雨滴建模更有用」，它只對重要的資訊進行建模，不但讓 MuZero 不懂規則也能掌握遊戲，也讓它能保持高效率、高性能。MuZero 在棋類遊戲的性能與 AlphaZero 匹敵，在雅達利遊戲上的表現更大幅超越現有的最佳系統 DQN、R2D2 與 Agent57。
 
 

 

▲ 雅達利曾視為家用遊戲主機的代表。來源：Lorenzo Herrera on Unsplash

 

 

 
 
其實人類生活在真實世界時，也常要解決沒有規則可循、沒有指南可看的問題，但人類有規劃能力，能在混沌又複雜的世界制定出下一步該怎麼走。當你看到天空烏雲密布，於是決定攜帶雨具出門，這就是一種規劃能力，因為你預測到了可能會下雨。
David Silver 說：「這是我們第一次打造這種系統，它能建立對世界如何運作的理解，並用這種理解做複雜的規劃，例如下西洋棋。」
在下棋時，MuZero 也能以較少的運算量，達到與 AlphaZero 同樣甚至更好的結果；在需當機立斷、立即做出行動的遊戲如小精靈（Pac-Man）中，MuZero 不需要算出所有可能性才能行動，若限制它的每個行動只能選擇 6、7 個規畫模擬，依舊能取得亮眼的成績。

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你了解真正SEO的作用嗎?知道這和付費廣告有何不同嗎?都不清楚的話千萬不要錯過今天的文章!!

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人工智慧這次要來挑戰真人模特兒啦!!各項專業都難不倒AI阿....真人模特兒從此要被取代了嗎?!(下)

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日文系畢業生全靠Python 課程錄取竹科知名企業!!不要懷疑~是日文系畢業生沒錯!!他可以~你也一定可以!!
被日文耽誤的Python工程師？Excel函式啟發coding潛能！
 

 

▲ 大學讀日文系的朱姓學員，工作後發現自身對coding的興趣而報名 Python 課程，現職為竹科某全球百大企業的工程師。

 

 
我畢業於某私立大學日文系，第一份工作就順著本科系所學，擔任外銷業務。在工作上，因為需要使用不同的函式來整理多份 Excel
試算表，所以就上網搜尋了各式各樣的 Excel 函式。
在學習這些函式的過程中，進而到了解到 SQL 語法之餘，更察覺到自己對程式語言的興趣：我會試著用程式語言解開各式各樣的難題，不解成功就會渾身不對勁！
雖說對寫程式有興趣，但對於文組出身、本科為語文系的我而言，學程式語言仍是一項大挑戰。當時聽說時下很紅的程式語言 Python ，因為靈活度高加上趨近於英文文法的編碼特性，所以對文科生來說，相較於 C 或是 Java 都相對好學，便決定試試看。

延伸閱讀：

• 根據美國Nature旗下期刊發表的文章顯示：實驗文組天才比理科人更有寫程式的天份


• IBM背書！入行AI人工智慧必學Python的8大理由

選擇達內教育 Python 課程的原因
在挑選教育機構時，我看上了達內教育Python 課程的完善，從基礎、進階(OOP)、資料庫、網頁製作、爬蟲到數據分析，都是在未來就業時能馬上應用的技能，且老師們都是從概念教起，讓根基更牢固，後續才能更快速融會貫通。
Python 有問題？安啦！線上真人老師立即解惑
學習過程中若有任何問題，能立即線上發問，線上的解題老師會快速的協助解惑。必要時還可以即時連線，讓老師立即協助你釐清問題，找出你絲路的盲點，讓你不會卡在同一個地方太久、浪費時間，對於非本科生的我，有很大的幫助。
每月一次的總監日 抓住最新趨勢
此外，達內每個月都有總監日，讓你能除了學習當前的程式語言外，也能同時了解目前業界都在流行甚麼，能習得更多實用工具，例如 AWS、Git、GA 等，除了解基礎概念外，也有簡單的實作。
非本科系？不怕！照樣當上竹科工程師
學習達內教育的Python 課程的同時，也順利考上大數據相關研究所，因為Python Coding能力打的夠穩，因此在研究所時，課程進度不會跟不上，程式能力也不會遜色於其他資訊相關科系出身的同學。
目前在新竹科學園區擔任開發工程師，非常感謝達內的教學內容與方法，讓我能持之以恆，完成大跨領域的挑戰，並一步一步把興趣和工作結合在一起!
 
 
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報名Python 課程給自己的未來一個機會!!快來看看王先生是怎麼踏入這條夢想大道的吧!!
從實驗中發現程式語言的重要，決定學習Python課程
 
 

 

▲ 達內教育 Python 課程的王姓學員，現職為竹科工程師

 

 

 
 
在就讀研究所時期，逐漸發現程式設計對於未來就業的重要性：像是實驗時所需的數據處理，若是能善用程式來處理資料——即便只是一段小小的代碼也好，為自己能騰出充裕的時間去做其他事情，事半功倍。
學會程式語言，除了能讓資料處理更有效率之外，也能幫助我在畢業後的職場上更具競爭力。因此我便翻閱程式語言 Python 的書籍，從中練習一些小程式，過程中也感受到相當的成就感！
最後，我決定給自己一個機會開拓眼界，讓未來的發展更加開闊——報名 Python 課程。
選擇達內教育 Python 課程的原因
在決定要報名 Python 課程後，我比較了坊間許多教育機構，發現達內教育的課程內容非常完善。
相較於其他的教育機構，達內教育從入門到進階、甚至到就業都有完善的服務。在學習過程中，有任何問題也有線上專門解題的老師，提供快速解答的服務。這點也成功的替學員們省下不少時間，因此最終我選擇達內教育。
一步一腳印 從基礎到進階的扎實Python學習歷程
的 Python 課程，一開始先建立基礎概念。等到學員的 Python 入門底子打得夠深後，才會逐漸進展到更深的層次。
在進階的課程中，我們學會使用 Python 建立爬蟲系統，提供數據分析並搭配機器學習的概念，整合前、後端網頁，累積許多不同類型專案的練習經驗。整套課程學玩，就有能力獨自開發一個網站！
最後，看著自己從零開始一手打造的網站，成功上線後會有滿滿的成就感！
築夢踏實 成功錄取竹科工程師
藉由達內 Python 課程的扎實課程、老師的細心解惑，我 Python 的功力大大提升！也藉由經由達內教育團隊的輔導，我獨立完成的 Python 專案與面試模擬，我最後成功錄取竹科某間公司的資料分析工程師。當然也要記得學無止境，從達內結業不是結束，而是一個新的開始，最後也再次感謝達內教育全體同仁。
 
 
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你聽過LineClova人工智慧嗎?每天都要用Line的你一定要知道啊!!多項服務等你來體驗喔!!(下)

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你聽過LineClova人工智慧嗎?每天都要用Line的你一定要知道啊!!多項服務等你來體驗喔!!(上)
LINE CLOVA 確定登台！以後可以讓人工智慧幫你訂餐廳啦
LINE 年度科技盛會「LINE TAIWAN TECHPULSE 2020」日前落幕，大會上不但為台灣開發者帶來 LINE 總部的第一手技術資訊，更宣布將引進在日本推行人工智慧技術「LINE CLOVA」，目標是提供貼近使用者需求的「友善人工智慧」。
未來將在台提供 CLOVA 的相關服務包括：CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR，除此之外人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣！
 

 

▲ LINE 自日本引進人工智慧技術「LINE CLOVA」相關服務包括：CLOVA Chatbot、CLOVA Face、CLOVA OCR，而人工智慧訂位服務「LINE AiCall」、數位身分識別服務「LINE eKYC」也將進軍台灣！｜圖片來源：LINE官網

 

 
近年來 LINE 積極發展人工智慧應用服務，原先於 2019 年的開發者大會將導入 AI 計畫「LINE BRAIN」，而今年宣布將 LINE BRAIN 與自家智慧助理「LINE Clova」合併，發展為 AI 技術品牌「LINE CLOVA」，成為 LINE 旗下人工智慧技術的集大成者。
整併當然不是只有統一名稱，LINE 台灣技術長陳鴻嘉表示，兩項產品線的合併後最重要的突破就是「商業落地」，未來這些 AI 技術不再只是概念而已，而是會實際應用在產品之中，為台灣的使用者帶來更多生活與工作的便利。
LINE CLOVA 主要涵蓋四大領域的技術： NLU（自然語言理解）、Face（臉部辨識）、OCR（光學字元辨識）、STT（語音辨識）。而統整這些技術、確定將會登台的應用服務分別有：
1. CLOVA Chatbot 聊天機器人
 

 

▲ CLOVA Chatbot 能精確地判讀使用者的對話內容與意圖。｜圖片來源：LINE 官網

 

 
NLU 技術是一直是 LINE 在人工智慧服務項目發展的核心之一。自 LINE 從 2016 年發表Chatbot 功能以來，已漸漸普及為公眾人物及企業與使用者之間的溝通橋樑。諸如公司行號、社群媒體、公眾人物等皆會開設自己的 LINE Chatbot，作為與客戶、大眾快速溝通的管道。
根據 LINE 官方資料，CLOVA chatbot 所累積的問答資料庫達 100 萬筆，使用超過 1 億人次，累積的使用者對話保守估計約有 17 億之多。如此豐富的資料累積，加上 LINE 在亞洲市場過去的利基，讓 CLOVA Chatbot 特別擅長辨識在全世界語言體系之中相對困難的亞洲語言。
2. CLOVA Face 臉部辨識
 

 

▲ CLOVA Face 可以在半小時內完成上千人次的臉部辨識。｜圖片來源：LINE 官網

 

 
CLOVA Face 是一套臉部辨識系統，可在平板、手機等裝置上，提供快速準確的人臉辨識。
今年的 LINE TECHPULSE 2020 即是利用 CLOVA Face 作為入場方式。報名參加者可以在活動前上傳自己的照片，即可在報到櫃台使用臉部辨識驗證身份，代替人工核對資料，快速完成報到手續。
根據大會參加者的回饋，入場體驗相當順暢，辨識成功率也相當高，可以感受到 CLOVA Face 已經是成熟的商用產品；事後根據 LINE 官方的統計，CLOVA Face 順利在 30 分鐘內完成上千人次的入場報到手續。
3. CLOVA OCR 光學字元辨識
 

 

▲ CLOVA OCR 不只可以辨識文字，還能辨識規格。｜圖片來源：LINE 官網

 

 
OCR 技術同樣是 LINE 一直以來研發的核心之一，在現行的 LINE app 上已有將圖片轉換為文字的功能了。
而進一步的 CLOVA OCR 技術，配合資料強化演算提高識別精準度，不再只有針對文字辨識，也推出針對各種需求「特化性能」的不同產品：文字識別精準度較高的 general OCR；可以辨識出特定樣式、規格的 specialized OCR；還有操作介面簡易，並且具備深度學習等AI運算邏輯的 OCR Builder，讓企業可以根據不同需求導入不同應用技術。
其中官方也特別表示，Specialized OCR 將會「在地化」，開發台灣使用者需求度最高的辨識格式，例如：火車車票、發票、身分證和健保卡等等，落實為民眾帶來便利的初衷。
 
 
本篇文上篇,下篇請點LineClova用多種人工智慧服務便利台灣用戶的生活~(下)
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人工智慧原來也會工作疲乏?!原來也需要適度休息?!你沒聽過的人工智慧睡眠理論在這篇文章說給你聽!!(下)
本篇為下篇,上篇請點人工智慧也是不能一直工作的!!他們也需要適當休息!!(上)
休息是為了走更長遠的路
AI 人工智慧要睡覺聽起來很新奇，但其實傳統電腦也是需要「休眠」的，不同的是一般電腦的休眠是暫停運算，即是「關機」。
不過也許很多人沒辦法接受 AI 需要休息，畢竟機器最大的好處之一就是可以 24 小時不間斷的工作。誰能想像自己的烤麵包機會需要小睡片刻呢？！
但人工智慧的睡眠並不是沒有活動，而是另一種活動，這很像人類在睡覺時，其實大腦並沒有停止運轉一樣。
瑞士蘇黎世大學神經科學中心研究發現，在身體睡眠的時候大腦會重整神經的記憶，將白天記憶的事情重新整理、分門別類，並把不重要的記憶模糊化、騰出空間來存放重要的記憶。
故有研究明確指出，睡眠充足的人，大腦神經會運作更快、更有效率，或許 AI 也一樣。隨著這些擬似神經網路越接近真實生物的神經系統，未來的機器需要跟我們一樣按時睡覺可能也不足為奇。
另一方面，這些先進的 AI 系統也能幫助我們更加了解生物大腦的睡眠特徵和活動型態──在也許未來，你那需要小睡的烤麵包機，會一邊為你烤出酥脆的吐司、一邊會為你的大腦運作提供嶄新的見解！

▲ 美國美國承擔核子武器設計工作的兩個國家實驗室之一「洛斯阿拉莫斯國家實驗室」的研究人員發現，人工智慧需要「睡眠」才能像人一樣有效地工作。
 
 
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