前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)
前十大最值得去的IT公司!FaceBook搶下第五名!(下)

我們耳熟能詳的FaceBook,成為大家最想去的IT公司之一!那還有哪些公司是進入前十名的呢?(下)

 

本篇文章為2021最適合工作的IT公司top10:NVIDIA第一、Google第三,蘋果竟連前10名都沒有?的下篇,想回顧前四名 NVIDIA、Google、Microsoft 與 HubSpot 這些公司為何成為美國科技人最想去的公司,請點擊上述連結看精采介紹!

第 5 名:Facebook

Facebook 拿下高分的原因之一同樣與疫情應對有關。在 2020 年 5 月,馬克·祖克柏宣佈 Facebook 在未來 5-10 年有 50% 的員工會實現永久遠程辦公。員工從漫長的通勤時間抽身,可以在任何地方上班,遠距工作也能讓人才招募不再受限,全國甚至全球的人才都可以隨時應徵。

一名在 Facebook 負責用戶隱私項目的專案經理表示:「薪資、福利和工作與生活之間的平衡非常棒!有很多機會可以從事富有意義的項目。在經歷了 COVID-19 的衝擊後,管理高層向遠距工作的員工提供了大力的支持。」

第 6 名:LinkedIn

LinkedIn 是一款商業型社交服務網站,使用者在完成註冊後可以自動產生電子名片,是專門為商業人士設立的社群網路服務,擁有超過 4 億的使用者。

一位在 LinkedIn 工作超過 5 年高級軟體工程師這樣寫道:「LinkedIn 就像一個完美的小泡泡,每個人都非常友善,文化也很棒!公司特別關心員工的健康,尤其是在受到 COVID-19 影響後。在這邊工作的優點很驚人:工程師有權獨立做出重要決定。LinkedIn 已經相當成熟,因此可以在大型項目中學到很多東西。」

第 7 名:DocuSign

DocuSign 是一個雲端電子簽名平台,供企業用戶建置多重安全管理機制,保障簽核機密、,加速文件簽核流程,還可以更快速執行合約。DocuSign 是少數在 COVID-19 影響下反而逆市大升的公司,因疫情危機迫使許多企業加快採用電子簽名和雲端協議管理,讓 DocuSign 第一季的收入增長 39%、訂單增長 59%。

「我在這裡工作了一年多,對公司印象深刻。DocuSign 的銷售文化十分具有競爭力,我所有的同事與主管都展露出他們是真心關懷我的成功。 公司在 COVID-19 期間也應對得很好,努力確保員工在家中工作時也能獲得成功。

第 8 名:KnowBe4

KnowBe4 是一家資訊安全培訓公司,提供企業培訓員工安全意識、模擬網路釣魚和其他安全威脅等服務。KnowBe4 創始人兼 CEO Stu Sjouwerman 曾表示:「網路釣魚、勒索病毒和其他形式的資安問題威脅著大眾的同時,也正表示資安培訓的市場快速增長。」

一名 KnowBe4 員工在評論標題打上「我永遠的工作!」,內文寫道:「KnowBe4 在疫情危機初期提供了我在家工作的機會。他們的入職過程和員工訓練非常出色,KnowBe4 提供了比我待過的任何公司都更加出色的培訓,即使它是完全線上進行的也是如此。我們的 CEO Stu Sjouwerman 確實具備成為該領域最佳領導者的條件。非常感謝這次機會!」

第 9 名:Salesforce

Salesforce 是一個提供個人化需求進行客戶關係管理(CRM)的公司,其雲端型 CRM 軟體適用於銷售、服務、行銷及眾多用途。Salesforce 占據了 CRM 20% 的市場,世界 500 強公司中有 83% 使用 Salesforce 的軟體。

「高薪水高福利,能擁有最聰明的同事,在 COVID-19 的應對上也很出色。」、「如果你有能力售出大量產品,那你就能賺進大把鈔票。有高品質的醫療保健制度,和慷慨的員工股票購買(ESPP)計劃。」「擁有漂亮的辦公室和友好的同事。通過內部招聘會可以有很多機會在公司內部流動。」

第 10 名:RingCentral

RingCentral 是整合雲端通信產業中的老牌標竿企業,提供「統一通信」(Unified communications)服務,讓企業將所有的通訊工具與手段,都整合在同一套雲端系統內。

RingCentral 過去三年間的營收每年穩定成長 33–34%,尤其是在疫情爆發後,來自世界各地業務需求像是雪片般飛來,但 RingCentral 選擇第一時間關閉辦公室,讓所有員工進行遠端辦公,成為少數在疫情衝擊下「逆風高飛」的公司。

「我在 RingCentral 待了一年多,從第一天起,我的工作(無論大小)都能得到讚賞與鼓勵。團隊文化也不同於我以前經歷過的任何公司,他們是真心希望員工成長茁壯並感到幸福!」、「即使在疫情大流行的困境中,也能讓員工持續保有積極良好的工作環境與學習機會!」

以上就是 2021 年最想去的 IT 公司前 10 名,這次評比最高的公司包括幾項共通點:疫情期間的應對、彈性工作環境、工作與生活的平衡、資深領導的透明度、良好的健康福利、聰明且合作的同事、清楚的企業方向、升職機會等。

 

 

 

 

 

 

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前十大最值得去的IT公司!NVIDIA榮登第一名寶座!(上)

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NVIDIA榮登2021年,大家最想去的IT公司!還有哪些公司是進入前十名的呢?(上)

美國徵才與工作評論網站「Glassdoor」在日前發布一份報告,名為〈2021 年最適合工作的科技公司〉(Best tech companies to work for in 2021),藉由分析其網站內的上百萬條評論資訊,從中調查出前 10 名讓員工最想去的 IT 公司。

如 Google、Microsoft 和 Facebook 等巨頭紛紛上榜,由 NVIDIA 拔得頭籌、高居第一;但讓不少人驚訝的是,Apple 竟然連前 10 名都沒有!

Glassdoor 是一個匿名的雇主評價和職場資訊分享平臺,讓企業員工可以在上面曝光個人薪資與公司情況、評價雇主等等,提供其他求職者參考,並強調不會讓企業有機會修改員工的評論。此外,Glassdoor 也積極發佈各種企業職場的相關報告。

而這次〈2021 年最適合工作的 IT 公司〉排名,同樣也是基於內部員工的反饋評分得來,具體評量項目包括:薪資報酬、福利制度、升遷管道、企業價值觀、工作氛圍以及與個人生活的平衡等等。

最後,根據 7000 萬名以上的員工針對超過 130 萬家企業評論數據,Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司如下:

▲ Glassdoor 統整出2021 年最適合工作的 10 家 IT 公司。資料來源:glassdoor.com

第 1 名: NVIDIA

NVIDIA 是矽谷的 AI人工智慧 運算公司龍頭。共同創辦人黃仁勳也因其台裔身分而廣為台灣人所熟知。

多年來 NVIDIA 締造了多項紀錄:2010 年推出全球最快的超級電腦 Tianhe-1A、2011 年全球 GPU 出貨突破 10 億顆、2016 年推出引領人工智慧革命的 Pascal 架構、2018年 推出開創光線追蹤世代的 Turing 架構、2020 年則推出歷代 GPU 中,最大效能躍進的 Ampere 架構等等。

除了這些傲人的成績,許多 NVIDIA 員工也對公司的內部文化給予肯定,在 Glassdoor 上留下許多五星好評:「公司文化開放友好,在這裡我能與聰明的同事們一起致力於頂尖技術的開發。」、「在這裡工作,能夠擁有良好的平衡工作與生活品質」、「這家公司的確讓我覺得會在背後支持我,是真心的關心員工。」

第 2 名:HubSpot

HubSpot 是美國的軟體產品開發商和銷售商,服務項目有社交媒體營銷、潛在客戶開發、Web 分析、SEO 搜索引擎優化、客戶服務和支持等。

HubSpot 在疫情時思慮周全的因應計劃,讓它拿了不少分數,得以高居第二:「高層通過完善靈活的計劃,支持員工在家工作,展現出這家公司的水準。」也有員工留下對本身文化的稱讚:「從 C-Suite 到基層員工,HubSpot 的每個人都願意共享資訊,收集和處理回饋並把握成長機會。」

第 3 名:Google

Google 豐富的員工福利一直相當出名,例如豪華又免費的員工餐點,幅員廣闊的公司園區中常可見遊戲間、淋浴間、健身房、游泳池等設施、免費通勤專車等等,都常被新聞媒體報導。

至於 Google 員工自己最重視哪些呢?根據 Glassdoor 上的評論,許多人提及「同事都非常聰明,而且有進取心」、「團隊成員之間就像是朋友,工作氣氛非常積極」、「你將與業界之內最聰明、最具創意也最勤奮的頭腦一起工作。」等等,優秀的員工讓 Google 本身得到許多讚賞。

第 4 名:Microsoft

同為老牌科技巨頭,Microsoft 雖然略低 Google 一名,但依然搖搖領先大多數 IT 公司。一名在 Microsoft 工作了 5 年以上的專案經理在 Glassdoor 上留下這樣的評價:「工作與生活品質之間能平衡。重視團隊合作,能靈活地完成工作目標,對提升個人潛力而言是很好的挑戰。」

 

鼎鼎大名的 Facebook 與 LinkedIn 也在 Top10 的名單內!那其他還有哪四間上榜公司,擠下頻果 Apple 而上榜?請見下篇!連結點此

 

 

 

 

 

 

 

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本系列文章為【2020年度十大Python函式庫-人工智慧 · 機器學習必備 】的第三篇。上一篇介紹了美化了 Python 錯誤信息的「Pretty Errors」,堪稱是療癒系的工程師的 debug 神器、還有「Diagrams」讓工程師不需要使用設計軟體,只要使用 Python 就能畫出美輪美奐的雲系統架構圖。請點此看上一篇閱讀了解 。

HydraOmegaConf:結構化複雜的機器學習項目

在機器學習項目中做研究與實驗時,總是有五花八門的環境配置工作。在這些非平凡(non-trivial)的應用程式中,配置管理也有可能會變得複雜。是否有結構化的方法來處理這種複雜性?

Hydra 可以藉由「組合」的方式來建構配置,並從命令列或 config 設定檔中覆蓋某些特定的部分,而加快了執行速度。

為了要說明 Hydra 函式庫可簡化一些特定的任務,tryolabs 舉了他們正在試驗的模型的基本架構以及它的多種變化為例。利用 Hydra,可以定義基本配置,然後運行多個工作並對其進行變化:

Hydra 的表親「OmegaConf」為分層配置系統的基礎提供了一致的 API,並支援不同的來源如 YAML、config 設定檔、物件與 CLI 參數。

PyTorch Lightning:PyTorch 版的 Keras,告別沒完沒了的 Debug

PyTorch 是一款熱門的的深度學習框架,可以用簡單的方式建構複雜的 AI 模型。但是當作大量實驗的時候,很多東西都會變得複雜過頭,代碼也隨之變得龐大,此時還是容易出錯。

於是,PyTorch Lightning 就是為了減少錯誤而誕生:它可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分,讓工程師可以更專注於核心的建構、實驗也更快更便捷地開展迭代。

 

 

▲ PyTorch Lightning 可以重構 PyTorch 代碼、抽出複雜重複的部分,讓工程師可以更專注在研究代碼上

 

Lighting 的原理是藉由將研究代碼從重複性強的工程代碼區分開,讓工程師可以專注在研究代碼上,思緒就會更加清晰,整體代碼也更加簡潔清晰。

Hummingbird

並非所有的機器學習都是深度學習。通常,你的模型是由更多傳統的演算法在 Python 的機器學習套件 scikit-learn(像是 Random Forest)中組成;或者你也可以選擇時下流行的 LightGBM和 與 XGBoost 的梯度提升技術 (Gradient boosting)演算法。

然而,機器學習領域一直都在進步。像是上述的 PyTorch 框架正以令人屏息的速度在進步,硬體設備也不斷優化,以更低的耗能、更快的速度完成張量計算。假如我們能將這些優勢套用到傳統的演算法中,不是很好嗎?因此 Microsoft 就發布了新的 Python 函式庫「Hummimgbird」。

Hummingbird 可以將已經訓練好的傳統機器學習模型,編譯至張量計算。這個強大的功能讓你根本不用再設計新的模型!

截至目前為止,Hummingbird 支援轉換到 PyTorch、TorchScript、ONNX 與以及多種機器學習模型以及向量器。其實這跟上述提到的 scikit-learn(Sklearn)非常相似,讓你重複使用現有的代碼,但可將成品變成由 Hummingbird 生成的代碼。

 

下篇,我們即將介紹「Scalene」:用於 Python 腳本的 CPU 和記憶體的效能分析器(profiler),能完整地處理多執行緒代碼並區分運行 Python 和本機代碼所花費的時間,還有用於影像即時追蹤(real-time object tracking)的 「Norfair」,能及時抓住正在移動的人、事、物並賦予獨一無二的 ID。請點此看下一篇閱讀了解!

 

 

 

 

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新聞編輯竟然讓人工智慧來操刀?!聽說上線不久卻出包好幾次?!(上)


▲ 普林斯敦大學的研究團隊結合人工智慧新聞編輯混淆了英國兩位有色人種歌手:Leigh-Anne Pinnock(左)和 Jade Thirlwall(右)。 

微軟用人工智慧編輯新聞!全球近百名員工飯碗不保?

日前微軟公司宣布:要讓 AI取代旗下近百位「真人」新聞記者與編輯,來為微軟新聞、MSN.com 等管道,挑選、編輯新聞。根據 Business Insider 報導,美國有約 59 人遭裁撤;衛報也則提到英國也有約 27 人遭裁,還有其他國家地區的辦公室,也有許多員工面臨飯碗不保的窘境。

沒想到這個 AI 人工智慧才上線一個月就出包,還牽扯到近期非常敏感的種族議題,引發人們對人工智慧的編輯新聞能力、整體臉部辨識科技產生疑慮。

推薦閱讀:AI寫作能力強過人類,恐成為假新聞製造機?

AI人工智慧錯置新聞配圖 女歌手指名「請加油吧」

根據英國《衛報》指出,微軟旗下的 MSN 新聞網站,近日轉載了英國《獨立報》有關英國流行女團 Little Mix(混合甜心)的報導,內容是關於其中一位成員 Jade Thirlwall 過去在學校中遭受種族歧視的心路歷程。

雖然這是一篇十分單純的採訪報導,但是經過微軟的 AI 人工智慧編輯及臉部辨識後,轉載結果出來的新聞配圖竟然不是採訪的對象 Jade Thirlwall,而是同團的另一名團員 Leigh-Anne Pinnock 與另一名男性的合照!

▲ 被人工智慧錯置配圖的新聞主角 Jade Thirlwall 在 IG 上表達對 MSN 新聞的不滿

 

AI 人工智慧造成的烏龍,引發新聞主角 Jade Thirlwall 的不滿。她在 Instagram 上標註 MSN 並抱怨說:「@MSN 如果你們要複製貼上別家正確的媒體文章時,至少應該要先確認一下配圖是否為正確的有色人種團員」。她還補充說:「這讓我很生氣,你們竟然沒辦法從只有 4 人團體中,區分 2 個有色人種女性?拜託你們,好好加油!」

目前仍然不清楚是什麼原因讓微軟 AI 人工智慧犯下如此錯誤,但微軟在最新的聲明中表示:這並不是「演算法偏見(註解如下)」的結果,而是自動化系統中的新功能測試。

所謂的「演算法偏見(algorithmic bias)」是指在看似沒有惡意的程式設計中,卻帶有程式設計人員的偏見、或者採用的數據是有偏見的。「演算法偏見」的結果當然帶來了各種問題:如 Google 搜尋被曲解、合格的考生卻無法進入醫學院就學、聊天機器人在推特 (Twitter) 上散佈種族主義和性別歧視資訊等等。

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術業有專攻 調酒師與 AI 合作找出大家都愛的威士忌

沒有味蕾的 AI 當然沒辦法憑空想出釀酒配方──於是首先要替 AI 找個師傅,將他靈敏的嗅覺、味覺與經驗傳承給 AI。

「AI:01 Intelligens」的師父就是麥格瑞酒廠的首席調酒師 Angela D’orazio。

Angela 從 2004 年就開始在麥格瑞工作,隨後升任首席鼻子官(chief nose officer)。這個看似玩笑但貼切的稱號,因為媒體不斷的報導,成為 Angela 的第二個頭銜。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

即使 AI 沒有這位首席鼻子官敏銳的嗅覺、味覺、創意與 10 多年的經驗,但人工智慧的優勢在於可以短時間處理大量資料數據,根據演算法也可能發現出一些原先人工沒有想到的配方。

Angela 在 2019 年入選威士忌名人堂,這是專為威士忌產業界傑出代表人士致敬所設立之最高榮譽,每年僅頒發給2-3位對威士忌產業具有重大貢獻與影響力的領導人或調酒師。

▲ 麥格瑞將過去受歡迎酒款的數據全輸入進 AI 中,期待能找出熱銷的玄機。

Angela將自己擁有的威士忌知識毫無保留傳授給 AI:從如何挑選橡木桶、桶型大小、陳年的黃金時間、風味的資料庫,以及得獎的酒款資訊。除此之外,麥格瑞酒廠也將從1999年以來所生產的七十幾款酒交由人工智慧分析,包含調配比例、客戶意見回饋、網路評論等,包含麥格瑞酒廠 19,000 個私人包桶數據。

這些龐雜紛亂的原始數據經由 AI 分析後,得到幾組會產生最佳威士忌的配方,這些配方最後經過調酒師人工審核、淘汰篩選後,留下五種「最佳配方」,經過Angela的品鑑分級,最終才完成了 AI:01 Intelligens 這款作品。

AI 生產,人類策畫

那麼這款人工智慧酒嘗起來到底是如何呢?獲頒全球威士忌界最高榮譽「蘇格蘭雙耳小酒杯執持者」(The Keepers of The Quaich)的台灣飲食旅遊作家葉怡蘭表示:

「香氣極雅,洋溢香草、椰子、青草、洋梨、蘋果與粉嫩花香;口感柔和秀逸,餘韻略短,隱隱流露過往 Mackmyra 留在我印象中的高緯度地帶冷冽韻致。」

同時她也提出質疑:人類的喜好與風味,此事究竟是否可由演算決定?

不過,要是沒有首席調酒師 Angela D’orazio 多年的專業經驗,AI:01 Intelligens 這款酒也無法擄獲世人的心。一如台灣的人工智慧咖啡師「iDrip」,也是師法於全球多位得獎咖啡師,才能完美再現世界冠軍的手沖咖啡。

推薦閱讀:手沖咖啡不求人 AI人工智慧咖啡師「iDrip」立馬為你泡冠軍咖啡

麥格瑞酒廠也表示,他們相信的是 AI-generated, human-curated(AI 生產,人類策畫),AI 就算能透過演算法找出最多人會喜歡的威士忌,但是仍然是需要由人類主導這一切,引進人工智慧並不是為了取代釀酒師。

最強大的工具,依然需要優秀工匠來製造、調教,因此還是努力去成為那卓越 AI 的創造者,才能真正超越 AI。

 

 

 

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▲ 全球第一款人工智慧打造的威士忌「AI:01 Intelligens」打敗其他真人釀的競品,勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎 

 

微軟竟然也要搶攻釀酒市場?!原來是要與瑞典威士忌釀酒廠麥格瑞(Mackmyra)聯手合作,開發史上第一款人工智慧 釀造的威士忌!但是沒有味蕾的 AI人工智慧,到底應該要怎麼學會挑穀物、選橡木桶、安排蒸餾…等等專業釀酒師的獨門功夫呢?微軟身為科技巨頭,一直以來不斷嘗試各種領域的創新,這回與瑞典威士忌釀酒廠 Mackmyra、芬蘭科技公司 Fourkind 合作,開發出結合 AI 的威士忌,在 2019 年推出史無前例的人工智慧酒款「AI:01 Intelligens」,並且勇奪美國蒸餾酒協會的兩項大獎。

這到底是怎麼辦到的?在了解 AI 如何釀出酒前,不妨先認識一下釀酒師的十八般武藝!

橡木桶的小宇宙 威士忌釀造學問大

威士忌的釀造過程大致上可以分為這七個步驟:發麥、糖化、發酵、蒸餾、入桶、窖藏陳年、裝瓶。

其中每個步驟,都必須仰賴釀酒師從中調整,例如:挑選穀物的種類、麥芽的烘乾方式、木桶材質與尺寸、採用烘烤或燒烤,氣溫的波動、陳年時間的長短等,都是決定威士忌風味的關鍵。

此外,有的酒款透過採用「二手桶」提升威士忌風味的層次與變化。但若要「過桶」添加更多的風味元素,要選擇波本桶還是雪莉桶?或是混調這兩種不同木桶陳年酒?陳放時間也沒有正確的答案,只能依靠釀酒師認定的巔峰時刻裝瓶。

從穀物發酵到蒸餾熟成,每一道製作過程看似微小的差異,卻能層層堆疊出風味迥異的威士忌。這款征服全世界人味蕾的飲品,背後暗藏的秘辛蘊含科學原理,更是釀酒師的獨門秘技。

但是這些元素要究竟該如何搭配,才是好喝、受歡迎的威士忌配方?除了依靠釀酒師的專業判斷,過去往往都認為需要靠「運氣」。而人工智慧的到來,正好替酒廠解決這個難題!

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台灣微軟在 2019 年底投出一顆重磅彈,未來將攜手 KKBOX 集團制定 AI 戰略、將以人工智慧進攻全球市場。

KKBOX Group 身為亞洲龍頭媒體集團,旗下有提供全方位娛樂生活的 KKBOX、主攻影音串流技術的 KKStream,而在未來音樂串流服務移將轉至微軟的雲端平台「Azure」、加入微軟全球合作夥伴生態系。

雙方除了研發出人工智慧技術,讓 AI 成為音樂詞曲創作小幫手之外,更重要的是能讓 AI 預測出下一個爆紅的藝人與歌曲!

KKBOX Group 與微軟這次的合作,為數位娛樂產業與 AI 技術的結合開創出了新可能。

1. 一起上雲端!KKBOX 搬家到 Azure 平台

兩方的第一步合作,是將 KKBOX 的串流音樂服務將全面搬上微軟雲端平台「Azure」。

使用 Azure 不只可以全面整合遍布全球 55 個區域的資料,還有最高規格資安防護,確保企業與一般用戶的個資都有隱私保障;搭配覆蓋率極高的優點,除了讓 KKBOX 能迅捷地推出創新服務、接軌國際市場外,還有助於內部開發的加速,不僅方便資源調度,同時也更具有彈性,以持續創新更多元的服務。

2. 不只壓縮影片 還能增強畫質 – 影音串流技術 BlendVision

「BlendVision」是 KKStream 推出的 SaaS 服務,可以降低影片傳輸頻寬、增強視覺表現,壓縮又強化,圓滿了這個看似兩難全的問題。

而能達成這個成就,主要是有兩大 AI 技術:「按主題編碼技術」(Per-Title Encoding,PTE)與「感知串流引擎」(Perceptual Streaming Engine,PSE)。利用 AI 自動辨別不同位元速率(Bitrate)的影片後,進行壓縮轉檔,可以降低 80% 傳輸的成本,能以低流量享受高影像品質。

3. 名師出高徒?林夕親自訓練作曲 AI!

另一項創新技術是將 AI 訓練成為作詞、編曲助理的 AI「音樂創作系統」(AI Assisted Music Creation),創作者編寫完將一段作品後導入 AI,AI 就會自動編曲,只要使用者輸入一段簡單的旋律,系統就能產生出風格、節奏相符的曲子,再交給使用者微調、修改,期望幫助創作者推出更多好作品。

KKBOX 執行長林冠羣也提到,下一步會與華語音樂界的「詞神」林夕合作,以林夕多年來 4000 多首作品作為 AI 的最佳教科書、學習這些膾炙人口、家喻戶曉的歌曲如何打動人心。而林夕也將做為第一位 AI 訓練導師,跟 AI 一起創作寫詞。林夕手把手教導出來的 AI,其成果想必大家都是很期待的吧!

4. 哪些歌會紅?鐵嘴 AI 預測市場「全新音樂型態」

KKBOX 與微軟推出的新 AI 技術中,最受矚目的大概就是「AI 神預測爆紅歌曲」了!用 KKBOX 的大量數據預測歌曲趨勢的「熱門歌曲預測系統」(Hit song Prediction),林冠羣比喻這就像替歌曲「算命」,一首歌推出三天就能預測六個月後的表現,且準確率相當高,可用來建議唱片公司或歌手,應如何調整歌曲或風格。

臺灣微軟合作夥伴暨商務事業群總經理林劍福補充,這套預測系統是以 KKBOX 資料為主,再利用微軟認知服務來訓練模型。目前,KKBOX 部分資料仍在進行搬遷,未來完全搬至 Azure 資料湖後,模型預測就會更精準。

數位娛樂產業正面臨兩個轉型關鍵:「運用科技讓內容更快速更順暢傳遞給用戶、數據驅動創造出更優質或個人化的服務」。而 AI 人工智慧 將成為這波轉型中最重要的推進力。

KKBOX 與微軟努力以科技與技術,解決音樂娛樂產業問題,如「熱門歌曲預測」的建立雖然得益於 KKBOX 多年累積下的大量音樂聆聽數據,但更重要的是有微軟的AI技術支援。

KKBOX 將突破困境的方法委以 AI 人工智慧,在與微軟共同協作之下激發出許多解決產業問題的方法。其實這也是現在所有產業面臨的共同景象──在任何產業裡想有競爭力,AI 技術都是絕對要先具備的!

 

 

 

 

 

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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)

圍棋AI跟人工智慧麻將誰比較厲害?微軟分析給你聽(下)
圍棋AI跟人工智慧麻將誰比較厲害?微軟分析給你聽(下)

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Suphx,打起麻將超強大,連日本最強玩家都自嘆不如!

目錄

  1. 為何我們會想寫這篇文章?
  2. 關於職業麻將高手齊聚的平台「天鳳」
  3. 強勢竄升到天鳳十級的人工智慧「 Suphx 」
  4. Suphx 的強大,獲日本雀士界名人讚嘆

Suphx 的強大,獲日本雀士界名人讚嘆

日本麻將玩家中家喻戶曉的知名玩家朝倉康心(天鳳 ID 為「ASAPIN」)為天鳳玩家中率先到達「天鳳位」的第一人,是公認的天鳳位中的最強玩家之一。他同樣也對人工智慧 Suphx 甘拜下風,還在社交媒體上表示:「我看了 Suphx 的比賽,我感覺它似乎比我更強大!」;他還說:「⋯⋯有種《獵人》漫畫尼特羅會長看到尼飛彼多的感覺。」

就在今年 6 月,「太くないお」 成為世界上第 15 名取得三人麻將天鳳位的玩家,他也是第一位在四人麻將和三人麻將中均取得天鳳位的頂級玩家。他說:「我已經看了300 多場 Suphx 的比賽,我甚至不再觀看人類玩家的比賽了。我從Suphx 身上學到很多新技術,它們對於我的三人麻將打法有著非常大的啟發意義。」

人工智慧Suphx 的卓越表現也獲得了天鳳平臺官方的認可與青睞:「毫無疑問,Suphx 是迄今為止段位最高的麻將 AI人工智慧。我們在考慮將 Suphx 的所有比賽錄影歸檔,以分享給全平臺的其他麻將玩家參考、學習。我們也正在和麻將社區中的眾多玩家討論:是否可以破例允許 Suphx 進入只有人類玩家才能參與的「鳳凰房」進行比賽。這樣,我們將有機會欣賞到更加激烈和精彩刺激的比賽。」

天鳳平臺開發公司 C-EGG 的 CEO 角田真吾表示:「這是一項非常巨大的突破,Suphx 不僅幫助我們用更智能的方式發展傳統文化,同時更顯示出擴張 AI 能力極限的可能性,我想這對天鳳平臺、麻將社區乃至社會都是一個令人振奮的事情。」

一直至八月底,微軟在記者會過後發出新聞稿,講述 Suphx 的核心技術、研究成果等等。

至於微軟在研發 Suphx 有遇到什麼樣的挑戰呢?請看這篇:人工智慧麻將Suphx研發難度更勝AlphaGo?看看微軟怎麼說!

 

 

 

 

 

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