※ 引述《david190 (david)》之銘言：
: : → JPChinbotsu: 阿法狗是英國孤狗啦，德國法國也有軟體啦，以色列愛 05/24 00:54
: : → JPChinbotsu: 沙尼亞芬蘭也不用說 05/24 00:54
: : → JPChinbotsu: 不想做就直接說 05/24 00:54
: DeepMind創辦人Hassabis和Legg在倫敦大學生命科學系的蓋茲比計算神經科學小組裡相識
: 2014年1月26日，Google宣布已經同意收購DeepMind科技
: 是於2014年開始由英國倫敦Google DeepMind開發的人工智慧圍棋程式
: AlphaGo的做法是使用了蒙地卡羅樹搜尋與兩個深度神經網路相結合的方法，其中一個是
: 以估值網路來評估大量的選點，而以走棋網路來選擇落子。在這種設計下，電腦可以結合
: 樹狀圖的長遠推斷，又可像人類的大腦一樣自發學習進行直覺訓練，以提高下棋實力
: 結論 :
: 　　　　這是一個模擬人腦神經網路科學的突破　專業的在生命科學系計算神經科學
: 　　　　台灣如果想玩　要跟生科系　一起共創大未來　單靠資工人員是有限的
: 生科+資工=AI 懂?
蒙地卡羅+類神經的好處是預先演算建立大量推測資料
再用推測資料判斷最佳值 類似推測這棋步贏的機率有多少
這應該是一年前自我學習資料推演階段
AlphaGo現在應該不用這樣做了
按照他們記者會講述現在單機上面運行
現在應該已經驗證一種模型可快速計算棋步最佳值
而且直接跟柯傑對奕驗證會否有Bug在這種快速求解的演算模型上
如果要把演算匹配細緻到像是人腦匹配一樣 那反而降低演算效率
用在現有電腦計算上 只是一種大負擔 卻沒有很多好處
就像是在手機上運行WINDOWS10 打3D遊戲一樣
發展這個不如先解決計算機演算結構的問題
像是用量子邏輯建構的量子電腦 可能計算效率快於現在的數萬倍
如果達成了 你想做什麼樣的AI都有可能發生

台灣高等教育被教改搞到被其他國家海放幾年了現在義和團出來問為什麼台灣作不到 還滿好笑的

沒事兒 反正從學校畢業小孩不能比別人差就好要把大家都變得一樣厲害太難了 把大家變的一樣弱簡單多了

好笑的是弱到連自己變弱都不知道那你就要先看看發展出的團隊有多少人挖角摟

可是對岸的阿里巴巴的馬雲跟王堅 都認為台灣可以做AIhttps://meet.bnext.com.tw/articles/view/40659

台灣有足夠的腦和肝 但是有沒有人投錢是個問題為什麼黃士傑要跑到地球對面去? 起步太早根本沒人在投現在才進場其實已經遲了 武器彈藥又沒人家多 送死嗎?