神經網路大放異采 + 日本外交動作頻頻 (會員QA問答)|君朔給你問#12

本次直播為【方格子X全球政經解碼】2023年3月會員直播

本集最重要的兩個焦點：

(1) 上半場－蘇茨克維的翻譯系統是此一概念的延伸。他利用史密斯胡德與格雷夫在瑞士研發的長短記憶模型，將一大堆英文字句連同其法文翻譯輸入神經網路。透過分析原文與譯本，神經網路可以為英文的字句建立一個向量，然後給予相應的法文相同的相量。這樣，即使你不懂法文，你也可以看到其中的數學力量。 ......................... 2014 年12月，NIPS年會在蒙特婁舉行 辛頓的學生，（現在是OpenAI大將的）蘇茨克維向一屋子來自全球的科學家發表了一份關於他們研究成果的論文。他告訴他的觀眾，這套系統的力量在於它很單純。「我們用最小化的創新來達到成果的最大化。」他說到。觀眾間響起陣陣掌聲，讓他有些意外。他解釋，神經網路的優勢是你只要餵它資料，它就可以自我學習行為。雖然訓練這些數學系統有時看來像是黑魔法，但是他的系統並非如此。他說：「它自己也想成功。」它接受資料，訓練一段時間，不需要經過一般的反覆試誤就能產生結果。但蘇茨克維不僅視它為翻譯科技的突破，更視它為解決任何牽涉到序列的人工智慧問題的重大突破，從對圖片的自動說明到即時以1、2句話來摘要一篇新聞報導的重點，都能應付裕如。” 2019年資訊界最高榮譽得主辛頓的的實驗室是如何一步步在訓練神經網路上有所進展終於讓人工智慧的應用突飛猛進，就是今天直播介紹這本好書《AI 製造商沒說的秘密》的最精華 (2) 下半場－QA 問答時間～

每月月初，我會將QA表單放在FB社團，第四周禮拜四直播前兩天將截止問卷填寫。我將會針對問卷的問題，在每月第四周的QA直播中深入回答各位的問題哦！