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黃士傑指出,後來的AlphaGo Zero則是移除所有人類既有知識,僅留下規則、限制,而AlphaGo Zer真愛橋評價o 3天就走過人類幾千年圍棋研究的歷程,21天就達到AlphaGo Master的水準,40天後AlphaGo Zero已經達到無人能及的階段。



「人因夢想而為偉大」,黃士傑說,DEEP MIND的夢想就是要做出General(通用型)的AI,而AlphaGo僅是其中一個專案。而從師大時就開始研究電腦圍棋,也曾經有發展出Erica,獲得2010年電腦奧林匹亞19路圍棋冠軍。



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黃士傑表示,google要做的不是「Erica +」,因此Deep mind先把策略網路應用至AlphaGo中、並把判斷形勢的價值網路應用其中,強化學習結合深度學習,並擁有左右互搏的自我學習,google也把TPU取代GPU應用在AlphaGo中,並成為打敗柯潔的AlphaGo Master。

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台灣人工智慧年會今天邀請Google DeepMind 工程師黃士傑以「AlphaGo-深度學習與強化學習的勝利」為題演講。會中黃士傑表示,AlphaGo的成功是深度習與強化學習的勝利,AI在可見的未來將成為人類的工具,與人類合作。



但他也說,AlphaGo自我學習目前還不能適應所有領域,因為圍棋有規則,而什麼時候會有strong ai呢?黃士傑認為,仍舊是遙遠的。他指了指頭,意味「最強的學習在人類的大腦」。他說,人類就是general ai,有同事說100年或2045年,但都是猜測,更不用說出會做出意識本質,「有時候電影只是電影」。
Google DeepMind 工程師黃士傑以「AlphaGo-深度學習與強化學習的勝利」為題演講。圖/資料科學年會提供
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