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人工智慧的分級與歷史
Hightech  2017-09-23 16:58  A20170923001 
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人工智慧(AI:Artificial Intelligence),一個吸引人們卻又教大家害怕的名詞,吸引我們的是一個會思考可以協助我們處理工作的智慧型機器人,可以替我們帶小孩洗衣做飯;讓我們害怕的是這個機器人自己會思考,那天他不聽話了怎麼辦?更慘的是,那天老板發現他比我還好用,那我不就失業了?人工智慧真的這麼神奇嗎?它到底有那些限制呢?
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程式的搜尋與推論
Hightech  2017-09-23 21:59  A20170923002 
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第一次人工智慧熱潮主要是發展「程式的搜尋與推論」,就是分析問題,用系統的方式表達,再依照一定的規劃來求解問題,還記得小時候我們玩的電腦小遊戲嗎?五子棋、西洋棋、象棋等,我們走一步,電腦也會走一步,一不小心還輸給電腦了呢!
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知識的輸入與判斷
Hightech  2017-09-23 22:16  A20170923003 
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第二次人工智慧熱潮主要是發展「知識的輸入與判斷」,就是把知識進行適當的分類與整理,並且輸入電腦中,當使用者遇到問題時,就依照一定的程序逐一回答,最後電腦由資料庫中過濾出可能的答案,這就是所謂的「專家系統(Expert system)」。
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機器學習(ML:Machine Learning)
Hightech  2017-09-25 00:48  A20170924001 
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顧名思義機器學習就是要讓機器(電腦)像人類一樣具有學習的能力,要了解機器學習,就先回頭看看人類學習的過程,人類是如何學會辨識一隻貓的?大致上可以分為「訓練(Training)」與「預測(Predict)」兩個步驟,到底這兩個步驟是如何進行的呢?
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人工神經網路(ANN:Artificial Neural Network)
Hightech  2017-10-03 08:03  A20170925001 
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人類大腦的神經網路是由「神經元(Neural)」組成,人工神經網路(ANN)又稱為「類神經網路」,是一種模仿生物神經網路的結構和功能所產生的數學模型,用於對函式進行評估或近似運算,是目前人工智慧最常使用的一種「模型(Model)」。
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深度學習(DL:Deep Learning)
Hightech  2017-10-03 08:04  A20170927001 
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深度學習(深度神經網路)是讓電腦可以自行分析資料找出「特徵值」,而不是由人類來決定特徵值,就好像電腦可以有「深度」的「學習」一樣。深度學習不但使用多層神經網路,同時使用「自動編碼器(Autoencoder)」來進行「非監督式學習(Un-supervised learning)」。
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電腦如何擊敗世界棋王?—AlphaGo人工智慧技術
科學月刊社  2017-09-23 17:10  A20170603006 
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由Google DeepMind 所開發的人工智慧圍棋程式── AlphaGo,在今(2016)年3月以四勝一敗的戰績勝過南韓棋王李世石。此一消息震撼了資訊界與圍棋界,造就人工智慧的里程碑。AlphaGo 主要是以深度學習網路(deep learning networks)與蒙地卡羅樹搜尋(Monte Carlo Tree Search, MCTS)的技術來開發,並以自我學習的方式提高棋力。
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電腦可以在圍棋賽中打敗人腦嗎?
科學月刊社  2017-09-23 17:10  A20170606011 
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Facebook的人工智慧研究員建立了圍棋遊戲的搜尋引擎 過去幾十年裡,電腦在許多應用智力的遊戲中都打敗過人類。但圍棋一直是個例外,因為它的演算法實在太過複雜—圍棋的組成極其單純,但是結果卻有高度多樣性的變化。遊戲的基本概念是在19乘19路的棋盤交叉點上,輪流放置黑子與白子,盡可能的佔領地盤和包圍對手,被包圍氣盡的棋子需從盤面上提掉,最終目標就是棋子數和圍地的面積總和高者勝。