Re: [請益] AlphaGo Zero方法的運用場景？已刪文

看板Soft_Job作者THEWORLDS (天下)時間6年前 (2017/11/06 00:17)推噓-15(3推 18噓 10→)

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簡單回答一下在以前很多人會說人工智慧甚至還拍出了電影像全視界宣傳但其實人工智慧是不可能發生的，就像是全球暖化追根究柢就是假的一樣但是很多人沒有去看來源所以他會被媒體迷惑在眾多科學家發現人工智慧是不可行的所以就該個名稱叫做機械學習，但是機械學習他必須要靠演算法去實作講簡單一點他很多權重都必須要靠實驗人員去決定他的數值那當然也會失真最後一項大突破我記得是2012年有位美國學生用一張很爛的顯卡 gpu跑圖層然後跑成功了，這張ND顯卡我記得當初執行長在使用的時候還被嗆但這位學生用GPU跑出了最高數據震撼了全世界從那次以後GPU就大量漲值，因為他做浮點運算的能力比CPU強太多連中國大陸最強電腦也是以GPU下去處理的因為這見事的出現讓原本卡在物理限制的運算變成有辦法所已出現了深度學習簡單來說就是去掃一張圖片他可以告訴你這是什麼你也許會覺得這好像沒什麼，但每一個像素都要去處理一個像素裡面有正整數255的機會，然後還要去選到某些特定的區位比對這也發展成後來的人臉辨識系統，如果你有去看論文的話你就會知道層的概念，目前全世界有公開資訊的式google 做到100多層，人工智慧基本上是不可能的，但是深度學習，他是可以解決某些我們人類提出的問題，舉個例子。如果用深度學習可以做甚麼事情呢。掃描所有政客的臉看他是否有說謊，這技術好久以前就有人發出來但是要防止偵測的話就要靠深度學習去處理。自動除錯並且調整權重，可以改變程式邏輯並有權限修正用深度學習可以做到商品進貨或著是還沒下單但是先送貨這個系統以前很有名我記得叫做POS，但是只能預測此家商店今天會需要多少通常是配合爬蟲跟幾個微調參數的人去實現目前世界上有一批人是想把這個轉到量子電腦去做，但這東西可能很難商業化所以需要$$$$$$$ 時代不停的在變化，上面說的人工智慧不可能成功似乎在一位物理學家身上找到希望但他沒有公布他的研究論文而且他的判定是用摘為單位是會自動學習，但可能跟深度學習又不太一樣我個人猜測如果要商業化最有可能的就是去估計病人壽命其他可能就軍事有可能會去使用。 ※ 引述《dharma (達)》之銘言： : 圍棋給初始規則後，AI不再需要人類插手(人類棋譜) : 因為規則和勝負條件明確 : AI可自己產生天文數字的對局來訓練 : 自行學習進化打敗人類 : 但如果是語音/影像辨識 : 好像還是必須靠人類不斷餵題目和正確答案 : AI才能由給定的題目和答案，找出其中的關係 : 語音影像辨識這種AI無法自己製造樣本 : AlphaGo Zero方法是不是就不適用 : 這樣AlphaGo Zero這種模式(不用人類給樣本) : 除了益智遊戲 : 還有哪些可應用啊？ : thanks -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.230.39.137 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Soft_Job/M.1509898676.A.9EE.html

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Sieg2010

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b29308188

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b29308188

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