#股怪教授 #財經小教室
【AI產業|中國大躍進】
AI正融入你我生活
AlphaGo在2017年擊敗了圍棋世界冠軍,
人工智能藉由最複雜的棋藝競技,
展現了自身強大的學習、運算能力。
而這些能力已融入在我們生活中,包含:
線上購物商品搜索與優惠越來越精準、
個人的健康、運動控管、
租車、物流的車輛路線配置、
機場海關的識別系統,
以及自駕車等。
在許多領域中,
AI已擔任重要的輔助腳色。
AI發展的四階段
創新工場創始人兼CEO李開復提出4個發展階段:
1. 互聯網智慧化:透過互聯網的巨量數據,網站與APP可獲得深度學習,讓讓戶使用更為便利。
2. 商業智慧化:這一波疫情最有感,許多企業無法從事實體業務,因此加速將手中的市場資料數據化,並架構出新的商業模式。
3. 實體世界數位化:移動支付、線上叫車、外送平台、無人商店都還只是一部分,未來還將看到更多數位化的轉型。
4. 全自動智能化:無人駕駛、機器人普及商用化。
美中的AI產業發展
AI發展兩大關鍵:
巨量數據與資訊科學人才,
龐大的市場規模以及人才的培訓能力,
使得美中兩國擁有發展AI的強大優勢。
全球頂尖的互聯網巨頭企業中,
美國的Google、亞馬遜、臉書,
以及中國的百度、阿里巴巴、騰訊,
雙方的差距在過去20年間已快速拉近。
中國企業AI應用廣泛
騰訊新聞建立智能個性化推薦,
提升資訊流覽體驗與效率。
中國版Uber滴滴出行,
每天規畫九十億條路線,
每秒鐘一千筆叫車單。
阿里巴巴智能客服,
購物節高達500萬通客服,
智慧客服的自助率高達到97%。
百度ACE智慧交通,
改善中國城市塞車問題提高道路效率。
科大訊飛智慧醫療,
輔助醫生診斷建議提高醫療效益。
(以上資訊僅供參考,並無任何推介買賣之意,投資人請自行承擔交易風險)
#AI
#深中小指數
#華爾街見聞PodcastEP284
同時也有21部Youtube影片,追蹤數超過11萬的網紅sowhan Q,也在其Youtube影片中提到,--加入: https://www.youtube.com/channel/UC7iIGOn477JNYG7WcNDmStw/join --粉專: https://www.facebook.com/Sowhaner/ --實況: https://www.twitch.tv/sowhan/ --IG...
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alphago圍棋 在 Findit平台 Facebook 的最讚貼文
【新興領域:7月焦點4】運動科技新革命專題4:人工智慧如何聰明重塑運動新世界
大家對2011年電影魔球中的運動家隊故事與2016年AlphaGo戰勝韓國圍棋九段大師李世乭的那場比賽,一定不陌生。這二件事情告訴我們,在網路時代中,人工智慧、大數據、虛擬實境等新技術正在為傳統運動界發展提供無限可能。
其中以人工智慧技術而言,隨著機器學習和展示人類的思維和行為等特徵,已大大改變體育/運動界的遊戲規則與發展。《2021-2026 年體育市場研究報告中的全球人工智慧市場》市場報告中,應用於運動領域中的人工智慧市場預計在2021年至2026年間,將以28.72%的複合年成長率成長。
本文將探討人工智慧在體育/運動中的應用、AI在那些運動項目中應用以及如何被應用,最後,介紹一些受到投資押注新創案例,看看他們的人工智慧解決方案為運動產業帶來何種改變。
詳看內文,請點閱👇:
https://user110758.psee.io/3lf8jl
alphago圍棋 在 北美智權報 Facebook 的最讚貼文
從專利申請看人工智慧AI應用趨勢
毫無疑問的,人工智慧AI是近幾年科技業界的顯學,早期可能只是覺得AI很炫,像是互動式AI機器人或是打敗圍棋世界冠軍的AlphaGo等等,一般人對AI的應用還不太了解。然而,近2年新冠疫情肆虐,AI技術只是小試牛刀,已經讓人大開眼界;像是智慧測溫、智慧醫療、智慧運輸等等,這些應用都是無接觸式完成的,大大降低了染疫風險。其實,AI的應用又豈止如此,從近年來申請數量不斷攀升的AI專利來看,AI技術的發展仍有一段路要走,也有許多潛在的應用市場待開發。......
alphago圍棋 在 sowhan Q Youtube 的精選貼文
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alphago圍棋 在 翼 WingsThunder Youtube 的最佳貼文
AI原來都可以用來搵鑽石出來架! 除左AlphaGO玩圍棋同埋AlphaStar玩星海爭霸之外,仲有一個MineRL可以比我地玩Minecraft~
想知道Minecraft AI, 或者遊戲AI點樣運作? 來睇下今集既MineDecode啦~
MineRL: http://minerl.io
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alphago圍棋 在 范琪斐 Youtube 的最讚貼文
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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