AlphaGo

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人工智慧(AI)的發展從 20 世紀中期的圖靈測試開始,經歷了兩次 AI 冬天與多次技術革命,終於在深度學習與大數據技術的推動下迎來爆發。從 IBM 深藍戰勝棋王,到 AlphaGo 擊敗圍棋世界冠軍,再到 ChatGPT 引領生成式 AI 浪潮,每個重大突破都改變了科技與社會的未來。本篇文章將帶你
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這篇文章深入探討Demis Hassabis和DeepMind的成功故事,AGI的定義、潛力和挑戰,以及AI對企業和臺灣的影響。文章涵蓋了AlphaGo、AlphaFold等重要里程碑,並預測AGI可能在五年內實現。此外,文章還介紹了阿峰老師的AI學習資源,例如線上課程、Podcast和學習社群。
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人工智慧的重要里程碑 人工智慧(AI)的發展歷程充滿了重要的里程碑,這些里程碑不僅推動了技術的進步,也深刻影響了社會和經濟。 以下是一些關鍵的歷史事件和成就: 早期發展 1943年:麥卡洛赫(McCulloch)和皮茲(Pitts)創造了第一個人工神經元,這一概念為後來的神經網絡
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許多人感到生活中困擾,似乎有人天生就是人生贏家。本文解析了成功祕密,揭示能力×效率×槓桿的公式,幫助你開啟更有效的人生模式。文章提供了具體的行動建議,讓你的能力獲得提升,效率獲得優化,並利用槓桿來突破限制。透過掌握這些元素,將你的生活調整為更有意義和可持續的模式。這是一個讓你掌握自我、撬動人生的指南
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圍棋從古至今不斷的傳承,僅僅那19乘19所組成361個點間創造變化,透過棋譜不斷的延續,不斷的權衡、計算、佈局、拼搏,每顆棋子皆被賦予意義。 黑白相交間,有時只是幾十步便已見真章,而有時400、500步也未見分曉~ 變化及彈性是圍棋的特性,這也是長久以來圍棋迷人的地方,在象棋、西洋棋等技藝被電腦
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  就像《獵人》中的蟻王不需要依賴棋理,他能夠憑著對面棋手對不同棋步而放緩或變得急促的細微呼吸變化,明白當前這一手棋是好棋還是壞棋。ChatGPT也能憑藉著諸如「在人類的使用習慣中,關鍵的字詞會被如此強調」這類的方式,不必理解文章中任何一個字,就能抓出重點,並將之翻譯成另一種文體。
  我們本來就應當要把個人可以做到的事情限定在一部分,譬如說:小麥是軍儀棋的高手、尼特羅會長是武藝的極致。即便從AlphaGo Zero的角度看來,人類的圍棋根本微不足道,但事實是,這個時代的年輕棋手正在以過去的人類無法想像的速度進步。「微不足道」這件事,相較於我們的專注,才更加微不足道。
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有人說「態度決定高度」,我卻覺得「細節決定勝負」。 近些年我都不看台灣隊的比賽,除了我加油的比賽常常會輸的魔咒以外,另外還有一件事讓我看不下去,那就是比賽時對於細節的處理。 、
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### **第二幕:巨獸登場** 7. **Playing Games**(玩轉遊戲) **「玩轉遊戲:當人工智慧成為科技界的新遊戲主機」** 在人工智慧的世界裡,「玩遊戲」並不只是兒戲,而是打開智慧大門的金鑰匙。這章節講的是 Demis Hassabis 如何用遊戲開疆闢土,把遊
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這學期修了門機器學習原理,想知道AI最近在夯什麼。老師在講學習的型態時,介紹了一個有趣的型態:reinforcement learning,又稱為強化學習。 這個學習模式應用在有名的電腦圍棋,Aphago訓練,以及Chat gpt 早期的訓練。reinforcement learning很有趣的地
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AI是累積⋯