人工智慧超強大!竟然讓鄰居阿嬤會寫程式?!(上)

人工智慧超強大!竟然讓鄰居阿嬤會寫程式?!(上)
人工智慧超強大!竟然讓鄰居阿嬤會寫程式?!(上)

人工智慧竟然這麼厲害!竟然連阿嬤都能寫程式!到底是怎麼辦到的?(上)

 

▲ Gartner 公布十大2020科技趨勢

在這年頭,科技創新像滾雪球一樣,越滾越大,勢不可擋,不管是公司還是個人,只要沒有注意趨勢的發展,就很有可能被這雪球輾過去,甚至是直接被市場淘汰死亡。而跟得上科技趨勢的人們,則可以事先規劃並把握機會。

Gartner 顧問公司最近提出了十項2020年可能的科技趨勢,不想被雪球壓死嗎?那你一定要看看!


▲ Gartner 公布2020年十大科技趨勢,趕快趕上潮流吧!

什麼時候?連不懂電腦的阿嬤也能 coding 了?!

你是不是跟我一樣很擔心自己的飯碗被人工智慧搶走?看著這幾年人工智慧被應用在提升顧客體驗,並讓公司的作業流程更加有效率,我也超怕哪一天進公司就看到我的座位上已經坐了一個機器人!所以說,你知道2020年的人工智慧到底要對我們做什麼嗎?

根據 Gartner 顧問公司的預測,2020年我們的工作將會更密切的與人工智慧結合。對於公司而言,發展屬於自己的人工智慧系統是大勢所趨。而就個人而言,我們生活中的裝置都會漸漸與人工智慧結合,像是建構在 AI 之上的自動化物件,將會建構出我們的智慧生活空間,甚至是一座智慧城市。

▲ 現在的人工智慧可以做什麼?

另外,在2020年的人工智慧也會被應用在科技的「大眾化」,這代表即使沒有受過專業電腦科學訓練的大眾,也可以輕而易舉的接觸科技。這樣的趨勢圍繞在四個核心之上:「app開發的全民化」、「分析技術的全民化」、「設計的全民化」、「知識的全民化」,這樣的趨勢將大幅的增加非本科出身的資訊研究人員,以及電腦工程師。例如,AI人工智慧將可以幫助沒有受過專業訓練的人寫出自己的程式,以及數據模型並測試,到時候你的阿嬤都有可能都比你會寫程式了!你還不趕快去學一學!

然而,AI 也為人類帶來了些許的煩惱,像是建立在人工智慧之上的超自動化以及自動化物件,提供了改變商業世界的機會,卻也產生了潛在可被攻擊的安全漏洞。安全團隊必須面對這些挑戰,並且明確知道 AI 會如何衝擊安全領域。人工智慧的安全領域有三個主要的關鍵範疇:

  • 保護人工智慧的核心系統:例如AI的訓練數據、訓練流程線、機器學習模型
  • 藉由AI來增強安全防護:使用機器學習來了解攻擊模式,發現攻擊,並自動化網路安全流程
  • 預期攻擊者人工智慧的惡意使用:找出攻擊點以及其對應之道

我們的隱私到底會不會被AI人工智慧拿去賣掉?

在科技發展的浪潮中,人們將越來越重視個人隱私。顧問公司 Gartner 預估2020年將會有70%的公司可以透過網路或區塊鏈等等科技取得個人數據隱私。與2018年的10%相比,足足成長了60%,突然多了這麼多人可以看到我們的隱私,誰能保證其中沒有心懷不軌的人呢!於是諸如由歐盟制定並在2018年生效的【一般資料保護規範】(General Data Protection Regulation),以及各國陸陸續續制定的個資保障相關法規,都為所有公司設下了隱私合理使用的底線。

而近年人工智慧和機器學習大量的代替人為決策,也造成人心惶惶:「人工智慧應該不會出賣我的資料吧?」對於人工智慧的信任危機,也勾起了人們了解 AI 思考邏輯的需求,以及如何控管 AI 的討論。顧問公司 Gartner 也指出,這樣的信任基礎必須建立在「倫理、道德、開放、可管控、效率、一致性」六個關鍵元素上,如此才能使人們更信任並有效的與 AI 合作。

超級自動化(Hyperautomation)與自動化物件可以幫我做完所有工作嗎?

我所理解的自動化,最高境界莫過於有一台機器,讓剛回家的我躺進去,就可以自動脱去鞋襪、沖水洗澡、吹乾頭髮,最後把我丟進被窩(或是放到電視前面)。如果超級自動化不能做到這樣的境界,我可不買單!所以讓我們來看看自動化科技到底能不能讓我夢想成真呢?

其實自動化物件包括了無人機、機器人等等設備,現在這些自動化物件主要是出現在被控環境,例如礦場或倉儲,但他們最終將會應用於開放公共空間。自動化物件也由獨立運作到協同運作,例如使用在冬季2018奧運的無人機群。但是,自動化物件並不能取代人類的大腦,並且只能運用在特定範圍且須有明確的目標。

而 Gartner 指出,超級自動化結合人工智慧以及機器學習,並配合多種自動化工具來完成任務!其中不只涵蓋多元的工具組合(例如我夢想的自動化吹風機和蓮蓬頭),更包含自動化機制的所有步驟(發現、分析、設計、自動化、測量、監控與重新評估)。超級自動化的重點在於整合不同機制之間的協調,好讓回家疲憊的我可以流暢和諧的洗完澡刷完牙,不會使機器當機而產生一邊洗澡卻還穿著衣服的窘境。

超級自動化的重點來自於整合不同的自動化系統,自發找出解決方法。這樣的自動化科技發展,不僅可以使企業的產能提高,讓企業的生產流程、產能、關鍵決策與企業價值之間的連動關係更加顯著外,同時也驅動了更驚人的商機呢。

有興趣的話,來看看 Gartner 對於2028年自動化趨勢的預測吧!

本文待續,下集請點此

 

 

 

 

 

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我家數學家教不一樣!!人工智慧幫我搞定微積分!(下)

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本篇為此篇文章的下集,上集介紹了AI 數學解題神器「 mathAI 」的誕生,以及個流程的原理:1. 圖像預處理、2. 字符識別、3. 數學公式識別

4. 數學公式語意理解

透過字符辨識、字符語法拆解、語義分析等語意理解過程,AI人工智慧可以匯集這些過程得到的資訊,藉此判斷該如何進行運算,最後將數學公式的值計算出來。AI 要能給出正確答案,代表它要看懂這句話的意思,也就達到了語意理解。

5. 結果輸出

最後,我們可以使用 Python 的 Matplotlib 把步驟和答案列印出來。Matplotlib 是 Python 中一個相當重要的模組,主要用於資料視覺化上。

訓練成果發表 深度學習後的AI答題率是?

AI 訓練完成之後,作者首先驗證了字元識別的準確率:

▲ 訓練完人工智慧之後,作者首先驗證了字元識別的準確率

緊接著作者對各式各樣共 160 項的題目進行測試,從圖表中可以看到 AI 答對了 127 道題目,平均字符辨識率高達 96.23%,正確率為 79.38%,可以說是相當不錯的成績。

▲ 由圖表可以看出,人工智慧 MathAI 的字符辨識率高達 96.23%,正確率為 79.38%,可說是相當高。

如果想要自己實際操作看看,作者提供兩種使用方法:網頁模式和介面模式,網頁模式比較容易,打開網頁上傳圖片就可以自動給出題目答案;介面模式則要下載專案中 solver 的 Python package,裡面的 solve 方法封裝了整個系統,介面模式的使用方式為輸入圖片的路徑,再輸出題目識別過程和計算結果。

▲ MathAI 程式網頁模式

▲ MathAI 程式介面模式

雖然,目前這個專案只是半開源的,現時上傳的版本也只能處理較簡單的一維算術式,如果想要識別更加複雜的公式,就要再參考數學公式識別的論文。但字元識別程序以及整個演算法框架,也是十分值得觀摩的。

除此之外,它也標示出深度學習能創造出人工智慧許多可能,打造出各種不同的「神器」。

 

 

 

 

 

 

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算數學可說是很多人求學時的痛苦回憶,當抓破腦袋也解不出、想不出的時候到底該怎麼辦呢?現在只要拍照上傳,就能讓人工智慧算出解答,還附有解題步驟,這個「解題 AI」或許能成為同學們的一線生機啊!

再也不用挑燈夜戰了 讓 AI 人工智慧幫你解決數學難題

人工智慧運用在解數學上能有多神?如果以為只是跟計算機一樣的話就錯了,AI 不只讓你不用再拿紙筆算數,連高等數學都能自動寫出步驟跟答案!

GitHub 上名為 Roujack 的用戶上傳了一項名為「mathAI」的專案,介紹道:「一個拍照做題程序。輸入一張包含數學計算題的圖片,輸出識別出的數學計算式以及計算結果。」

簡單來說,只要把你想解開的數學公式拍照上傳,就算是手寫,AI都能辨識出來並算出解答,連解題步驟都附給你看。


▲ 拍下數學題目圖片並上傳給 mathAI 程式,人工智慧立馬幫你解題。(圖片來自 mathAI GitHub介紹欄)

開發者 Roujack 是來自中國的學霸,現在是研一在讀的他主要研究電腦視覺,他設計的這個程序使用 Python 開發而成,全部流程包括:圖像預處理、字符識別、數學公式識別、數學公式語意理解、結果輸出。

一個 AI 數學解題神器的誕生

簡單介紹 mathAI 在各流程的原理:

1. 圖像預處理

mathAI 使用 OpenCV 作為預處理工具,將原始圖片進行二值化將其變成灰度圖後,再使用高斯濾波平滑圖像,就能避免無關變量影響識別結果。最後對圖片中的字符進行輪廓識別、切割提取出來。圖片預處理大致上就是先將原始材料(照片)變得清楚、使 AI 更容易讀取分析,從而去掉許多導致答案錯誤的可能。

2. 字符識別

材料準備好後就要拿起放大鏡好好檢視了,在字元識別上mathAI選擇的模型是卷積神經網路 LeNet5,因為不需要提取字元特徵值,而且在影像識別中甚至可以超越人類辨識的精準度;而訓練網路選用的是國際數學公式辨識比賽數據集(CROHME),它不僅有大量的字符集圖片,而且圖片型別與實際輸入非常相似。

訓練網路,最主要是要讓AI能如同人類、在龐雜無章的資料中自己找出潛在的規則,而不需要人類一項一項親自設定。

3. 數學公式識別

公式的識別,主要是將前面已經識別好的獨立字元,組織成AI能夠理解的數學公式,也就是我們想求解的純字元數學計算題。

 

訓練人工智慧辨識的過程,其實跟人腦辨識圖像的過程很像,第一層先處理基本的線條,然後慢慢組合出形狀,最後就能判讀出圖形(字符)代表的意義了。本文待續,下集請點此

 

 

 

 

 

 

 

 

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3. 不想開窗又怕悶怕過敏? 最佳對策:AI 空氣偵測器

▲ 人工智慧空氣清淨機「BRISE C200 」 – BRISE AI 模式介紹

每當寒流來臨,開窗透氣與否就成了殘酷二選一:開窗會讓溫暖的房間瞬間變冰窖、但不開窗又會擔心空氣不流通、室內悶悶好難受……如果有AI人工智慧空氣偵測器,就不用自己煩惱囉!

台灣在微型空氣品質偵測的發展迅速,在三年內全台的佈建量已從數十台成長到接近上萬台,甚至擴散到全球44個國家,讓台灣擁有全球最大的微型空氣品質感測系統,而收集到的數據資料透過人工智慧技術分析,就能即時提供空氣汙染警報,同時更可以運用在追蹤汙染源、預測空氣品質變化與提供最佳空品路徑規劃等功能上。

結合AI的空氣偵測器不但可以自動感測周遭環境,還能分析空氣品質並且隨時更新數據,像若不開窗讓室內持續高溫、高濕度,將會導致黴菌、細菌和塵蟎等常見過敏源快速生長,當空氣偵測器檢測到了,不只會於手機上發出警示,還會同步控制空氣清淨機。不用自己一直調清淨機,就能輕鬆兼顧與空氣品質環境舒適,根本是人工智慧技術帶來的一大福音。

4. 暖爐、電毯、烘被機⋯⋯想把這些都 AI 化! 最佳對策:智慧插座

▲ 亞馬遜 Amazon 推出的智慧插座 Amazon Smart Plug 使用介紹,擁有它,就可以遠端操控家中的咖啡機、電燈、風扇等工具。

▲ 使用亞馬遜推出的Amazon Echo 可以遠端開關家中的電暖器。

想在陣陣寒流襲來時存活下來,暖器絕對是不可或缺的必備品,而市面上的電暖器百百種,每個人都有自己的喜好,當你左看是電暖爐、右看是暖風扇、手上還抱著電毯,煩惱著哪個是最佳選擇……就用智慧插頭把這些都AI化吧!

只需在普通插座及電器插頭之間連接智慧插座,就能透過物聯網技術來連結原本各自獨立的設備,遠程開關、定時排程家中的電源。譬如使用電熱毯時最害怕睡著後過熱導致燙傷,智慧插座的斷電設計,可以靠監控使用功率來發出過熱警示,並且及時自動斷電,免於用電過載與短路等各種危險,精準又安全。

以上仍不滿足?那就來個「智慧管家」

就算有以上AI產品,還是無法滿足你所有的需求?那你可以考慮讓人工智慧全面進入生活中──「AI 管家」。

智慧家庭管家是 24 小時待命的萬能幫手,只要你一聲令下,無論是查詢新聞、天氣、交通,安排生活行程,控制燈光、空調和各式電器,所有資訊都通過揚聲器直接回答你:諸如起床後窗簾自動拉開讓陽光灑進、同時間酥脆的吐司正烤好等你享用,查詢今日天氣避免你受凍,在你下班疲憊的踏進家門後馬上把室內調整到最舒適的溫度……等等,還能從慢慢學習你的習慣,就像鋼鐵人聲控他的人工智慧管家 Jarvis 一樣去管理生活大小事。

這些家電將人工智慧帶入我們生活中,不僅給我們更好的生活品質,也能在寒冬中讓我們的身體與心靈都備感溫暖呢!

▲ 智慧管家對決:Google Assistant 和 Alexa 誰比較有個性?

 

 

 

 

 

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冷風颼颼,又到了恨不得把棉被帶出門上班的季節了,你是不是每到冬天也不想起床上班,就只想縮在溫暖的被窩盡情發懶呢?隨著AI人工智慧技術的進步,就算外頭冷到凍未條,你也可以把你的家量身打造成溫暖舒適的天堂喔!

窩在毛毯裡手抱零食追劇……這些寒冬的廢廢日常

▲ 寒冬讓人恨不得將棉被穿在身上保暖!日本廠商推出了這款超狂連身棉被衣

說到冬天,腦海中是不是就浮現出這些畫面:

1. 和棉被纏綿的早晨:明明天色還很迷濛、鬧鈴卻已經響了,想到外面冷冷的天,只想拍掉鬧鐘繼續抱緊柔軟的棉被,一邊在腦中想著「好想請假啊!」

2. 零食一口接一口,怎麼都吃不飽:冬天時就是會特別容易餓,除了吃點心的手停不下來,吃完飯還可以泡杯熱可可再繼續配零食。雖然胃口大開,但家中存糧總有見底的時候,這時候當然是……打開外送 APP!在家中等食物上門,貫徹冬天耍廢的極致囉~

3. 挑戰最短移動距離:先把所有會用到的東西通通移到沙發上:手機、筆電、充電器、水杯、零食、毛毯、抱枕……絞盡腦汁就是為了能把自己安裝在沙發上,接下來就能只要動動指頭就不需要動到身體啦。

4. 天冷就是追劇天:冷冷的天氣,躲在被窩裡追劇是首選,這種時候平常不愛看的類型都成為了待看清單,從偶像劇、古裝劇、‎鄉土劇‎到動作片、警匪片連平常不敢看的恐怖片都大感興趣,因為這樣當朋友要約出門時,才有能理直氣壯的說「我要追劇」而宅在家啊!

如果以上幾件事讓你心有戚戚焉,那下面這些人工智慧產品肯定也能切中你的需要,成為難以割捨的保暖利器哦!

冬天不用再傷腦筋 各種對策 AI 幫你一網打盡

1. 耍廢到入睡一氣呵成 最佳對策:無線智慧開關

▲ 擅長 DIY 人工智慧家居用品的 Youtuber【我是老爸 I’m Daddy】,分享用嘴巴叫人工智慧「小愛同學」開燈的三種方式

洗完熱水澡、躺上床後把自己用被子舒舒服服包成捲餅,滑著手機享受快樂的睡前時光——這時,當你要熄燈睡覺了,還想讓腳踏上冰涼的地板去關燈嗎?

如果你家中有安裝無線智慧開關,就能使用搭配的手機 APP 一指控制關關,輕鬆享受方便的智慧生活,是很適合每個家庭的智慧家居配備。而像這種無線智慧開關只是第一步,現今更有與AI人工智慧語音結合,隨口出聲便可操控家中電燈、空調和暖氣等各種物聯網家電。

2.冷天沒帶鑰匙也不怕! 最佳對策:智慧電子門鎖

▲ 台灣廠商「PAPAGO!」推出的 AL-8100 電子智能門鎖,擁有四種智慧開鎖模式:密碼、卡片感應,指紋辨識、備用安全鑰匙

想像一下這種情境:剛下班的你站在家門前使勁找鑰匙,都把包包整個倒過來了才發現沒帶?尤其若是冬天,寒風刺骨卻進不了家門,真的是悽悽慘慘戚戚!

這時智慧電子門鎖絕對會成為你的最佳神隊友:不管是觸控密碼、APP、卡片或是指紋辨識,各種方式都能快速開鎖,當別人還在東翻西找鑰匙甚至打電話請鎖匠時,你已經先一步回到溫暖的家中了。而且人工智慧門鎖多會搭配警報功能,如果有人要破壞門鎖或強行開門時,就觸發警報,無時無刻守護你的家,而且最重要的是:再也不用擔心弄丟鑰匙了!

 

 

 

 

 

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▲ 美國的科技網紅 Isa 在 CEATEC 展覽上,使用假糞便來測試 AI 馬桶的分析力

近年來,人工智慧威風凜凜的佔據了媒體的版面,從自動汽車駕駛到臉部識別系統,每一種應用都像是魔法般改變了人類社會,但是你有想過,有一天人工智慧竟也會佔據你家的廁所馬桶嗎?

智慧型馬桶,照顧你每一個身體警訊

日本似乎是個對馬桶蓋著了迷的國家,不但有最先進的恆溫馬桶蓋,甚至推出了個人化喜好設定的馬桶系統,從沖水到烘乾無一不包,這樣說起來,也就不會覺得日本人想把人工智慧與馬桶結合有什麼好奇怪的了!

▲ 日本知名馬桶品牌 LIXIL 在尖端電子資訊高科技綜合展「CEATEC 2019」上,推出了第一款人工智慧馬桶

而就在今年(2019),日本人終於成功創造了第一個「有智慧」的馬桶。日本馬桶知名品牌 LIXIL 在日本國內最大規模的尖端電子資訊高科技綜合展「CEATEC 2019」上,推出了第一款結合與攝像鏡頭的馬桶。大家先別緊張,結合攝像鏡頭並不是要偷窺你上廁所,而是要透過攝像鏡頭來紀錄使用者的大便形狀,藉以讓人工智慧判斷大便的健康程度,並同步將資料交由專業醫生進行診斷。

其實 LIXIL 一直都致力於將馬桶與智慧產品連結,例如說開發馬桶專屬 APP ,用以紀錄上廁所的時間以及水電使用的狀況。而這次推出偵測大便狀況的人工智慧馬桶,背後卻苦了研發人員,每天必須面對成千上萬張大便的照片,輸入電腦對人工智慧進行訓練。一開始 LIXIL 採用公司廁所中所採集的大便影像,但為了讓數據涵蓋更多年齡層,更必須進一步與醫院合作,採集病人的大便影像。這樣的產品也免去了許多醫院中的尷尬,像是住院患者不再需要直接向醫生報告他們的排便狀況,而改以智慧型馬桶偵測後就可以直接將數據資料傳給醫生診斷評估。

不只是可以偵測大便,美國的威斯康辛大學麥迪遜分校(University of Wisconsin-Madison)與Morgridge研究所(Morgridge Institute for Research)的代謝學家,致力於研發可以偵測尿液的智慧型馬桶,藉由快速分析尿液中的藥物,可以得知病患是否按時吃藥,以及藥物是否有效。從這個趨勢看來,馬桶會自己思考的日子已經不遠了呢!

看牙醫的費用,讓智慧牙刷都幫你省下來

▲ Kolibree 的人工智慧牙刷 Ara,可透過深度學習來分析刷牙習慣

你以為將AI人工智慧放進馬桶中已經夠酷炫了嗎?最新的 Kolibree 藍芽牙刷開發了新的刷牙 APP ,備有3D感測器、加速計、陀螺儀、磁力儀來追蹤你的刷牙習慣,讓你能在手機上一目瞭然的看見自己的刷牙死角,透過追蹤你的刷牙時間長短以及力道,確保口腔每個地方的清潔!

除了佔領廁所,人工智慧也將佔領你家廚房!

相信現在已經有很多主打智能的冰箱已經佔據各大家電行,如果只能敲敲冰箱門就讓門變透明的話,就已經太退伍了!你知道人工智慧能將你家的冰箱改造成什麼樣子嗎?

近期由 Sumsung 推出的AI智慧型冰箱,可以幫選擇障礙的你決定今天晚餐要煮什麼。藉由深度學習所建構的攝像辨識鏡頭,智慧冰箱可以在你的手機上列出冰箱所剩的食材,以及食物所剩下的保鮮期限,讓人在超市的你不會漏買任何食材,而且還會根據你自身的飲食偏好推薦食譜呢!回家了卻發現少了某項食材?沒問題,透過語音辨識系統,智慧型冰箱還可以幫你在網路上直接下單採買食材!

你是個喜歡在冰箱囤積食物,卻容易不小心讓他們過了保鮮期的糊塗蛋嗎?那麼擁有一台會幫你思考的冰箱顯然是非常重要的了!

 

 

 

 

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目錄:

  1. 假新聞充斥!Facebook 不得不改變演算法
  2. Facebook演算法如何運作
  3. 新Facebook演算法的正例與反例
  4. 網路行銷人員如何在新的FB演算法中求生存
  5. 讓人們願意參與討論
  6. 創立社團
  7. 禁用觸及率誘餌
  8. 分析、基準化你的貼文表現

別再用「認同請分享」、「按讚投票」的「觸及率誘餌」

到底什麼才是「觸及率誘餌」貼文?這其實也是過去網路行銷人員慣用的手法之一,就是類似「如果你血型是O型就按讚、A型的幫我按愛心,B型的分享….」,或是「將本文分享給十個人,就可抽北歐來回機票」等類型的文章。這些文章的共同特徵,就是希望使用者可以與該文互動,留下「讚」或者分享,該文的發文者能讓自己的文章增加觸及率,並且因為有多人互動,讓臉書調整文章排名,以至於曝光率更高,以增加網路行銷的成效。

Facebook 表示 : 有不少使用者向臉書反應,他們並不喜歡看到這類型的內容充斥在他們的動態牆上,因此 Facebook 決定出手整治一下。

然而 Facebook 已經使用機器學習的方式訓練 AI 來協助過濾掉這些訊息:他們先挑選了數十萬則的訊息,並且對其加以歸類、標籤,歸檔後讓 AI 進行機器學習,藉此提升判別的精準度。

也許,你會看到這類的「觸及率誘餌」文在時間表中出現。但是請拿出網路行銷的專業,別被騙了!這只是還沒被 FB 的人工智慧抓包而已。一但被抓很快就 GG 了,所以別再放餌囉!

分析、基準化你的貼文表現

有時同一篇貼文,在晚上 11 點發布的成效比早上 8 點發布的成效來得好。所以請養成定期觀察你粉絲團的 Facebook Insights(Facebook 洞察報告)。另外,你也可以使用像是 Brandwatch Analytics 之類的工具,來看你貼文在不同的時間點的表現。

你可以查看哪些貼文成效最好,藉由成效佳的貼文,看看那些粉絲多是哪些族群、你的 FB 粉絲團因此增加了多少讚數等等。你還可進一步跟這些粉絲留言互動,藉此增加觸及率。往後還可以藉由這些觀察結果來設定貼文時間、制定合適的貼文內容等。藉由設定讚數、留言數等的基準,是可以讓網路行銷人員審視自己經營的 Facebook 是否有進步的好辦法哦。

 

 

 

 

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圍棋AI跟人工智慧麻將誰比較厲害?微軟分析給你聽(下)

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為什麼人工智慧Suphx可以這麼厲害?就是因為它有以下最新科技撐腰!

「全新機制、教練先知、全面預測」對付麻將AI研發瓶頸

全新機制應對「巨大的狀態空間」

舉例來說,為了應對「巨大的狀態空間」,研究團隊引入了全新的機制:對探索過程的多樣性,進行動態調控,讓 Suphx 可以比傳統算法,更加充分地試探牌局狀態的多種可能。另一方面,一旦某一輪的底牌給定,其狀態子空間會大幅縮小;所以研究團隊讓Suphx 在推理階段根據本輪的牌局,來動態調整策略,對縮小了的狀態子空間進行更有針對性的探索,進而更好地根據本輪牌局的演進做出自適應的決策。

「先知教練技術」應對「非完美資訊」

其次,對於「非完美訊息」博弈的挑戰,Suphx 創新性地嘗試了先知教練技術來提升強化學習的效果。其基本思想是在自我博弈的訓練階段,利用不可見的一些隱藏訊息,以此來引導 AI人工智慧 模型的訓練方向,使其學習路徑更加清晰、更加接近完美資訊意義下的最佳路徑,從而倒逼 AI人工智慧 模型更加深入地理解可見信息,從中找到有效的決策依據。

「全盤預測技術」理解「復雜的獎勵機制」

另外,對於麻將復雜的牌面表達和計分機制,研究團隊還利用全盤預測技術搭建起每輪比賽和8輪過後的終盤結果之間的橋樑。這個預測器通過精巧的設計,可以理解每輪比賽對終盤的不同貢獻,從而將終盤的獎勵信號合理地分配回每一輪比賽之中,以便對自我博弈的過程進行更加直接而有效的指導,並使得Suphx可以學會一些具有大局觀的高級技巧。

得益於以上新技術和其他方面的創新,自今年 3 月進入天鳳平台以來,Suphx 在與人類玩家的對局中,學習進度可說是非常快。目前,在平衡攻擊和防禦方面,Suphx 表現出了比許多頂尖人類玩家更明智的策略,能夠戰略性地完成短期損失與長期收益之間的權衡,並根據已有的模糊信息進行快速決策。

Suphx 一直在不斷學習與進步,研究團隊也一直在對 Suphx 背後核心算法的價值進行評估、反思和重複回饋過程,從而實現進一步的改進和提升。劉鐵岩表示「 雖然 Suphx 根據麻將的獨特挑戰,進行了針對性的設計,也取得了不錯的戰績,但我們的創新從未停止。我們期待在不久的將來發明出更新穎、更強大的AI人工智慧 技術,使得Suphx 的能力有更大幅度的提升。縱觀歷史、遊戲AI人工智慧 的進化始終與AI人工智慧 研究進展相生相伴,很多關於人工智能的研究都起源於研究如何構建能夠完成遊戲的智能體。我們希望藉由對 Suphx 的研究來探索及擴展已有AI人工智慧技術的邊界,可以不斷推動人工智慧領域的進步。」

 

 

 

 

 

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到底是圍棋AI厲害還是人工智慧麻將?微軟分析以下幾點給你聽!

為何我們會想寫這篇文章?

讀者看到了這篇文章:AI人工智慧又贏了!微軟Suphx突破日本麻將最高紀錄,打敗人類頂尖玩家時,可能會立即聯想到 Google 開發的圍棋人工智慧 Alpha Go 於兩年前以近乎完美姿態打敗人類選手李世乭和柯潔的新聞。根據微軟所說:研發麻將 AI 人工智慧的技術門檻可說是比研發圍棋、德州撲克等棋牌、博弈類的遊戲難多了!是真的嗎?這篇取材自微軟亞洲研究院的新聞稿,解釋為何同樣是人工智慧,為何研發 AI 麻將技術門檻就是比 Alpha Go 等棋類 AI 高的還多!

微軟:麻將變動度,更勝圍棋德州撲克等

微軟在近期的新聞稿上提到了開發麻將 AI 人工智慧「Sphix」難度與象棋、圍棋、德州撲克等棋牌類遊戲相比,麻將具有更復雜的隱藏信息和更高的難度。總言而之,麻將 AI 人工智慧主要面臨以下挑戰:

巨大的狀態空間:

和只有 52 張牌的德州撲克相比,136 張麻將牌的排列組合擁有更多的可能性。同時,麻將中同一個玩家在兩次出牌之間,夾雜了其他 3 個玩家的出牌和自己摸的底牌,可能出現的不同局面數目非常巨大。值得一提的是,在麻將中,4 位玩家的出牌順序是不固定的,任意一位玩家的「吃」、「碰」、「槓」都可能改變出牌順序,導致遊戲順序的不規則和莫大的變化。這些變動使麻將真的很難直接利用 AlphaGo 等棋盤遊戲 人工智慧 常用的蒙特卡洛樹搜索算法。

非完美資訊遊戲:

賽局理論中,資訊集合是指對於特定的參與者,建立基於其所觀察到的所有賽局中可能發生的行動的集合。如果賽局是完美資訊的,每個資訊集合只能有一個參與者,並顯示賽局所處的階段。否則,有的參與者可能就不知道賽局的狀態,以及自己周圍的形勢。

象棋和圍棋屬於完美資訊遊戲,玩家可以看到棋局中對方玩家的落子。麻將則存在大量的隱藏資訊。整體來說,麻將中每個玩家可以有 13 張手牌,另外還有 84 張底牌。對於一個玩家而言,他只知道自己手裏的 13 張牌和之前已經打出來的牌,卻無法知道別人的手牌和沒有翻出來的底牌,所以最多可以有超過 120 張未知的牌。這麽多的未知資訊,使得麻將的難度非常高。一方面,由於隨機性太大,玩家即便在出牌決策中估計對方玩家手牌、底牌等不可見的牌,也無法避免不確定性對於遊戲走向的影響。這將對 AI人工智慧 模型的訓練帶來很大挑戰:AI人工智慧 模型很難發現已知牌面信息和最優打法之間的邏輯鏈路。另一方面,豐富的隱藏信息導致遊戲樹的寬度非常大,對樹搜索算法的可行性提出了進一步的挑戰。

復雜的獎勵機制:

日本麻將的規則是「無役不能和牌」,多樣又特殊的牌面,構成了復雜的「役種」和番數計算規則。一輪遊戲共包含 8 局,單局得分與役種和番數相關,最後根據 8 局的得分總和進行排名,來形成最終影響段位的點數獎懲。因此有時麻將高手會策略性輸牌,例如,在第 8 輪時如果 A 玩家已經大比分領先第二名,他可能會故意放炮給排名第四的玩家,來防止總分被排名第二的玩家反超,保證自己在最終結算時獲得最大的點數獎勵。這為構建高超的麻將 AI人工智慧 策略帶來了額外的挑戰,AI人工智慧 需要審時度勢,把握進攻與防守的時機。

「面對麻將遊戲的巨大挑戰,AI人工智慧 僅靠強大的計算能力,無法從根本上解決問題,而需要更強的直覺、預測、推理和模糊決策能力」微軟亞洲研究院副院長、機器學習領域負責人劉鐵巖博士表示。

為了讓 Suphx 能高效地學習麻將的複雜狀態和策略,微軟亞洲研究院特別針對麻將的特點與困難度,嘗試了一系列的「基於強化學習」的新式演算法,希望透過技術面的創新,讓 Suphx 具備強大有效的「狀態表達」和「策略學習」能力,同時具有「大局意識」,能從遊戲的全局角度做出策略性的判斷,確保統計意義上總分的領先地位。

 

 

 

 

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人工智慧真能厲害到完成App?本篇即將為你揭開事情的真相!

在其真相被《華爾街日報》踢爆之前,Engineer.ai 還曾在自家網站的部落格上說:他們的 AI 人工智慧能構建一個 App 的 60% 的部分之後,其餘由人類完成。但「具體細節涉及商業秘密,拒絕詳細說明」。

日前華爾街日報以及這家公司的多位離職與現役員工揭穿了 Engineer.ai 的假面具:這家公司根本沒有在用 AI 人工智慧來寫程式,而是僱用了很多真人印度工程師完成大部分的工作。就在今年 2 月 Engineer.ai 還遭到起訴:誇大了自身 AI 的實力藉此騙取投資。而這位起訴者就是該公司的前任商務總監 Robert Holdheim。 他說:Engineer.ai 創辦人 Duggal 曾經告訴投資人,Engineer.ai 已經完成了 80% 的 AI 工具開發,實際上幾乎什麼都還沒開始。

人工智慧的幌子實在是吸引人,然而「以 AI 為名,人工為實」的企業其實不只有 Engineer.ai,今年 3 月,風投公司 MMC 發佈報告表示:歐洲有 40% 左右的新創公司都是假 AI 公司!

在今年 5 月紐約時報也報導:Google 能夠自動打電話、還被稱讚通過圖靈測試的 AI「Duplex」,背後其實是有真人在偽裝。使用 Duplex 預訂餐廳成功的 4 次經驗,其中就有 3 次是透過 Duplix 背後的真人在「扮演」AI。

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