AlphaGo
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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
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。
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
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
AI是累積⋯
本文要探討AI的任務與實戰場景。AI技術已深入生活各層面，從違約預測到都市交通管理。AI任務主要有三類：數值型資料處理、自然語言處理（NLP）和電腦影像辨識。時間序列資料和強化學習方法（如AlphaGo）也引起廣泛關注。AI演算法和方法因應不同學派和技術發展而多樣化，了解這些基礎有助選擇適合研究方向
但我還是想從AlphaGo談起。我想回到那個在當前時刻已經一點都不令人感到驚訝的，AlphaGo四比一擊敗李世乭的那個時間，去看人類圍棋發生了什麼事、去看AlphaGo在那當下做了什麼、以及李世乭在那裡經歷了什麼。這會是AI未來發展的縮影，也是人類未來發展的縮影。
前言
最近開始讀《強化式學習：打造最強 AlphaZero 通用演算法》這本書，AlphaZero是AlphaGo的改良升級版，而AlphaGo打敗了世界頂尖圍棋棋士，這本書是在介紹AlphaZero使用的技術和演算法。這篇文章是筆記我在閱讀此書介紹"強化式學習"的篇幅時，遇到不懂的名詞解釋，上網
艾倫·麥席森·圖靈，OBE，FRS是英國電腦科學家、數學家、邏輯學家、密碼分析學家和理論生物學家，他被譽為電腦科學與人工智慧之父。 二次世界大戰期間，「Hut 8」小組，負責德國海軍密碼分析。 期間他設計了一些加速破譯德國密碼的技術，包括改進波蘭戰前研製的機器Bombe，一種可以找到恩尼格瑪密碼機設
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