圍棋給初始規則後，AI不再需要人類插手(人類棋譜)
因為規則和勝負條件明確
AI可自己產生天文數字的對局來訓練
自行學習進化打敗人類
但如果是語音/影像辨識
好像還是必須靠人類不斷餵題目和正確答案
AI才能由給定的題目和答案，找出其中的關係
語音影像辨識這種AI無法自己製造樣本
AlphaGo Zero方法是不是就不適用
這樣AlphaGo Zero這種模式(不用人類給樣本)
除了益智遊戲
還有哪些可應用啊？
thanks

金融交易

影像聲音才是生成樣本最多的==最近gan那麼紅現在生成樣本解析度很高了

醫療的應用，像是病理分析、基因定序、遺傳解析、物理方面的應用也可以，公式推導、模式預測等等，其實人類目前還有很多事物是知道結果並不清楚原因，人工智慧可以幫助我們用新的角度檢視既定事實並且釐清過程

是說學語音辨識，可以先想想一般人學一門語言也是前人、父母仰賴經驗傳承、大量收集跟閱聽影音訓練出來的嗎所以說，我不認為做語音或影像辨識資料依賴樣本，是有哪裡不正確阿發狗 0 他厲害的地方在於不用仰賴別人的套路，自己找出一些作法來解決該棋局怎麼下到贏，他可能在解決一些人類無法探究或是在有限的時間都無法解決的事情上可能會帶來其他的新觀點但語言辨識用不用著alpha go zero這種我的看法是，你既然要辨識（學習）某些語言你自己想出一個套語言意義何在，那到底是外星語 還是你要學習的那個目標語言？當然要跟別人從溝通、書籍來學習啊..協助人類做辨識還是得用人類的方法來學習，不然出來的結果未必不好，但看的人未必能同意你辨識的正確。

我的理解是Alphago也是從人類棋譜做supervised learning，再以reinforcement learning不斷強化。若定好規則後就單靠RL一直學，感覺很容易落入local optimum。聽過的類似場景有決策類遊戲，deep mind好像打算征服星海爭霸啊...抱歉 剛看了下alphago zero的相關文章，發現是自己的資訊太落後了，請無視QQ

方法是要想的囉 如果你的意思是拿az的RL方法直接套那應用範圍的確不怎麼廣 不過我覺得主要是吸收那個精神怎麼利用RL或者其他方法來減少對labeled資料的需求

初音才不是軟體呢

自己想像成自己是一個陌生人，到別的環境生存，你會給自己怎樣的指令，這就是 AI在以前光是分裝貨物與貨物，或許都要寫很多判斷程式但交給 AI 負責這塊工作類別，你只需要跟他溝通負責教會他而不是重構他的系統程式

星海爭霸未來可能就會出現能互打的AI了

如果星海的自我學習AI被做出來了，大概實際軍事AI也不遠了.

星海人機大戰早比完了，人全勝。

樓上說的是這個嗎？

AlphaGo的星海還沒比吧

用在氣象預測上會有用嗎？

你知道GAN是什麼嗎?

星海的問題在於沒有可以直接給電腦使用的訓練環境 (?

有吧 我印象中deep mind有和bz合作 連環境都開放給大家玩了 這幾個月的事情

GAN不就罵人的髒字 以前打遊戲常用

樓樓上 pysc2