29072022 黃淑儀博士[每日財經分析]（版權擁有)
今天重點: 從電影 AlphaGo：一窺 DeepMind人工智能的威力
[備註]：DeepMind是英國人工智能公司，成立於2010年9月的研究實驗室。於2014年被谷歌收購。2015年，它成為谷歌母公司Alphabet Inc的全資子公司。公司總部位於倫敦。
• 還記得2016 年3 月 9 日的 Alphago 紀錄片? [圍棋世界] (Go) 和[人工智能] (AI)世界在韓國發生碰撞。 中國古代圍棋的棋盤。配置比宇宙中的原子還多，長期以來一直被認為是對人工智能的巨大挑戰。
• 那天在南韓發生了一場非同尋常的五局兩勝的比賽，創造了 DeepMind 挑戰賽。 全球數億人目睹了一位傳奇圍棋大師在歷史上第一次與未經證實的 AI 挑戰者對決。
• 這部電影我已經看過3遍了。 如果你還沒有，它在 YouTube 上是免費的。
• 李世石 (18 次世界圍棋冠軍) 說：“我希望我的圍棋風格與眾不同，新的，我自己的，以前沒有人想到的。” 他的對手是一台由 AlphaGo 創建AI機器；DeepMind 領導項目的Demis Hassabis (DeepMind 聯合創始人兼首席執行官)。
• AlphaGo 的最終比分是 4 比 1。然而，它在第四場比賽中輸給了李世石，這讓人們對人工智能程序的結構基礎進行了很多重新思考。
• 在 2017 [圍棋未來峰會] (Future of Go Summit)上，新版AlphaGo 在三局比賽中擊敗了當時世界排名第一的柯潔 (Ke Jie)。 在 AlphaGo 和柯潔的比賽之後，DeepMind 將 AlphaGo 退役，同時繼續在其他領域進行 AI 研究。 自學成才的 AlphaGo Zero 以 100-0 戰勝了早期競爭版本的 AlphaGo，其繼任者 AlphaZero 目前被認為是世界頂級圍棋選手。
• 換句話說：就是兩個人工智能(AI)程序互相較量，不再與人類玩耍和競爭學習。
就是這個100-0概念：100% 的製勝策略。 這讓我學到的不是人工智能的編程，而是[邏輯]和[商業思維]結構：100% 的製勝策略。 這把我嚇壞了。 如果將來發生任何衝突； 只有贏家和輸家，沒有雙贏局面。 在當前大多數人工智能研究中，正是這種 100% 的思考。 我不是信息技術程序員，而是了解研究[人工智能]那些創造者、他們研究的方法。 我什至要求Dr.Demis 丹尼斯博士論文，給我閱讀和理解：他的智慧，深層次的思想; 正在轉移到許多領域，特別是我非常高興的是醫學研究：對抗病毒。或者他在設計 AlphaZero 之後和我一樣害怕 : 其人工智能自學能力和對戰100%獲勝的策略令人擔憂。([email protected] <mailto:[email protected]> )
今天重點: 從電影 AlphaGo：一窺 DeepMind人工智能的威力
[備註]：DeepMind是英國人工智能公司，成立於2010年9月的研究實驗室。於2014年被谷歌收購。2015年，它成為谷歌母公司Alphabet Inc的全資子公司。公司總部位於倫敦。
• 還記得2016 年3 月 9 日的 Alphago 紀錄片? [圍棋世界] (Go) 和[人工智能] (AI)世界在韓國發生碰撞。 中國古代圍棋的棋盤。配置比宇宙中的原子還多，長期以來一直被認為是對人工智能的巨大挑戰。
• 那天在南韓發生了一場非同尋常的五局兩勝的比賽，創造了 DeepMind 挑戰賽。 全球數億人目睹了一位傳奇圍棋大師在歷史上第一次與未經證實的 AI 挑戰者對決。
• 這部電影我已經看過3遍了。 如果你還沒有，它在 YouTube 上是免費的。
• 李世石 (18 次世界圍棋冠軍) 說：“我希望我的圍棋風格與眾不同，新的，我自己的，以前沒有人想到的。” 他的對手是一台由 AlphaGo 創建AI機器；DeepMind 領導項目的Demis Hassabis (DeepMind 聯合創始人兼首席執行官)。
• AlphaGo 的最終比分是 4 比 1。然而，它在第四場比賽中輸給了李世石，這讓人們對人工智能程序的結構基礎進行了很多重新思考。
• 在 2017 [圍棋未來峰會] (Future of Go Summit)上，新版AlphaGo 在三局比賽中擊敗了當時世界排名第一的柯潔 (Ke Jie)。 在 AlphaGo 和柯潔的比賽之後，DeepMind 將 AlphaGo 退役，同時繼續在其他領域進行 AI 研究。 自學成才的 AlphaGo Zero 以 100-0 戰勝了早期競爭版本的 AlphaGo，其繼任者 AlphaZero 目前被認為是世界頂級圍棋選手。
• 換句話說：就是兩個人工智能(AI)程序互相較量，不再與人類玩耍和競爭學習。
就是這個100-0概念：100% 的製勝策略。 這讓我學到的不是人工智能的編程，而是[邏輯]和[商業思維]結構：100% 的製勝策略。 這把我嚇壞了。 如果將來發生任何衝突； 只有贏家和輸家，沒有雙贏局面。 在當前大多數人工智能研究中，正是這種 100% 的思考。 我不是信息技術程序員，而是了解研究[人工智能]那些創造者、他們研究的方法。 我什至要求Dr.Demis 丹尼斯博士論文，給我閱讀和理解：他的智慧，深層次的思想; 正在轉移到許多領域，特別是我非常高興的是醫學研究：對抗病毒。或者他在設計 AlphaZero 之後和我一樣害怕 : 其人工智能自學能力和對戰100%獲勝的策略令人擔憂。([email protected] <mailto:[email protected]> )
