完全無敵の「AlphaGo Zero」でも使われた「AIによる自己学習」の欠点とは？(2018)
https://gigazine.net/news/20180224-why-self-taught-ai-has-trouble/
alphago zero 在 GIGAZINE Facebook 的最佳解答
同時也有2部Youtube影片，追蹤數超過8萬的網紅范琪斐，也在其Youtube影片中提到，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...
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alphago zero 在 財經主播/主持人 朱楚文 Facebook 的最讚貼文
【當世界棋王遇上人工智慧，難道我們真的會被AI取代嗎？】
＃採訪筆記 ＃人工智慧
📍完整文章好讀網誌版▶https://reurl.cc/L0Xn27
人工智慧這幾年風風火火，近年來對於人工智慧的討論越來越多，也看到更多AI在各產業的應用。
我自己在多年前因為專訪知名矽谷創業家馬丁福特，他跟我聊到未來我們的競爭對手將會是人工智慧，以及對於人工智慧將取代許多白領工作，可能會造成社會問題的擔憂(我有寫在書裡)
因此，讓我看人工智慧的角度除了科技面，也增加了對於社會面影響的關注。
談到這個又不得不提，多年前在電視台做國際HOT話題節目時，當時正逢AlphaGo與世界棋王們對奕，我緊盯著電視，眼睜睜目睹人類棋王被人工智慧打敗，心中震驚難以言喻，＃畢竟圍棋是人類智慧的象徵，這是否代表著未來人類智慧真的不敵人工智慧？🧐
過了許多年，非常榮幸能在廣播節目《科技領航家》邀請到 ＃紅面棋王周俊勳，他是 ＃台灣唯一與AI對奕過的棋士，也是至今台灣世界冠軍紀錄保持者，
他跟我分享與AI決鬥的那一場戰役，我問他，輸得會不會很冤，為什麼中國棋王柯潔會說一輩子都贏不了AI？人類真的只能輸嗎？🧐
俊勳不疾不徐地跟我分享，其實現在棋士對弈，都找AI來進行練習，不過AI到底是不是靠著大數據與演算法就一定絕對贏，其實還有一些討論的空間。
圍棋界中的人工智慧，目前已經發展成三個階段：
🔸 2016年AlphaGo：
透過已知的規則、圍棋領域的知識，再加上人類過往棋譜資料訓練而成。簡單來說，就是我們一般理解的，AI因為能夠記住更多的棋譜，＃從中去做更多的計算，因此會打贏人類。
🔸 2017年的AlphaGo Zero：
這時的AI，已經進行嶄新的突破，僅利用已知規則，不需要參考人類過往棋譜，＃僅靠自我學習，也就是自己與自己對奕增強棋力，甚至打贏AlphaGo。
DeepMind聯合創始人兼CEO傑米斯·哈薩比斯曾說，AlphaGo Zero「不再受限於人類認知」。簡單來說，AlphaGo Zero的出現代表著AI不再需要參考人類的智慧，不是學習人類，而是靠著自我反思與摸索而超越人類。
🔸 2020年最新發表的MuZero：
這是最新DeepMind釋出的新技術，MuZero不需要人類給任何規則，在未知的動態環境下就能自動學習規則並作出最佳判斷，＃具有圍棋棋招的自我反思和創造的能力。
雖然對於MuZero居然連圍棋規則也不學到底打贏人類是否有意義，還有爭議，不過針對AlphaGo打贏人類，俊勳分享自己輸的那一局的反思觀察，AI雖然確實有些優勢，
例如透過棋譜大數據的精準計算，可以預測更遠更廣的棋路，且不帶感情，相對來說也比較穩定，但是真正與人類交鋒決鬥時，不一定會比人類靈活。
📣簡單來說，＃AI善於做長期佈局，這使得人類棋士在一開始還搞不清楚時，就掉入AI設計的圈套中，所以後面一路居於劣勢，容易輸棋，也使得人類棋士其實沒有與AI直接交鋒的機會。
而人類的優勢，其實是「＃準度」，在複雜棋賽中，會將目標明確地用在計算關鍵的棋，不必像AI計算每一手的樹狀圖分析，因此在面對複雜棋面的 ＃肉搏戰階段 時，人類其實勝算比較高。
這其實很好理解，AI雖然強大，可以比人類精算出更遠的未來，但可能連三歲小孩都會的吃飯喝水，AI卻不會。
🧐 而我們該如何放大身為人類的優勢？
俊勳分享，應透過AI輔助，成為更好的、說故事的人，也就是學習駕馭AI，讓AI成為我們的工具，打破「＃以經驗法則指導年輕一輩的舊有思維」，例如現在棋士在訓練時，都會導入AI系統的訓練方法，讓自己更強。
AI的出現，未來對於我們工作與產業的影響，將會隨著應用層面越來越廣，感受會越來越強，當取代舊有體制與工作的那一天來臨時，希望我們都能不要害怕，也最好能盡早準備，
👍學習和理解AI，至少能擁有AI的思維，讓AI成為我們的幫手，這就是人類的勝局。
🎙更多內容歡迎可以聽這集內容： https://user72908.psee.io/39r55p
紅面棋王周俊勳
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alphago zero 在 TechOrange 科技報橘 Facebook 的最佳解答
目前 MuZero 已經有商業用途：研究如何壓縮影片，降低 YouTube 等平台成本
alphago zero 在 范琪斐 Youtube 的精選貼文
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 zero 在 依糕Eagle Youtube 的最佳貼文
【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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