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失業勞工創業貸款 銀行貸款合適的建議
2016/03/25 22:48
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谷歌(Google)公司超級電腦AlphaGo挑戰世界棋王南韓高手李世乭,在經歷數日的激戰後,AlphaGo以4勝1負的成績獲得最終勝利。面對這個幾乎被碾壓的結果,對很多人來說是難以接受的。但電腦是否真比人腦聰明?傳統電腦的下棋程式,基本上是採用數學和邏輯推理方法,把每一種可能的路徑都走一遍,從中選出勝率最高的走法。這種透過大量、快速運算的模式,人腦是沒有辦法做到的,但恰巧符合電腦的特性,1997年由IBM的深藍(Deep Blue)就是用這種「暴力運算」的方式打敗西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫。

與西洋棋相比,圍棋的複雜高出不只一個檔次,據計算,圍棋每回合有250種可能,一盤棋可長達150回合,所以最多有10的170次方種局面(相比之下西洋棋只有10的46次方),這是什麼樣的概念,目前全宇宙可測得的原子數約為10的80次方,10的170次方遠比這個數字大的多,這是天文數據,加上「打劫」等特殊規則,且又涉及很多局勢判斷,一直被認為是人工智慧難以突破的高牆。但最近AlphaGo採用的類神經網絡系統運算方式,結合深度學習和強化學習,終於突破藩籬。就從其最簡單的架構來看,AlphaGo可以分成兩個大腦,「策略網路」(policy nets)與「評價網路」(value nets),而且這兩個大腦下還有許多的子網路透過各種方式來輔助決策。第一個大腦是「策略網路」。基本上就是一個單純的監督式學習,也就是深化學習的部分,透過輸入大量的棋譜,用來預測對手最有可能的落子位置。第二個大腦是「評價網路」,關注在目前局勢的狀況下,每個落子位置的「最後」勝率,也就是局勢判斷,而非是短期的攻城略地。簡單來說,「策略網路」是解決「對方會下在哪?」,「評價網路」是評估「下在這的勝率是多少?」。再利用蒙地卡羅樹搜尋(Monte-Carlo Tree Search),將兩個大腦所得的結果,縮小到一個可控的範圍,在有限的組合中計算最佳解。然而人工智慧能不能取代人類?未來會不會出現電影魔鬼終結者的「天網」(Skynet)讓人類進入滅絕?答案目前仍是未知,不過打造AlphaGo的團隊DeepMind團隊指出,以現階段的技術來看,AlphaGo的智商大約接近4歲的小孩子,且AlphaGo的設計僅針對圍棋的進攻、防守進行分析判斷,系統本身無法理解圍棋及對弈過程代表的意義。也就是說,AlphaGo的本身還無法以主觀意識進行思考,無法意識自己正在與對手下棋,更像是為了求勝,而製作出的超級運算工具。而這也是谷歌、微軟、臉書等企業發展人工智慧的主要方向;並不是要打造可自我思考的電腦,而是發展更具效率、更能做出準確判斷的輔助運算系統,最後控制決定的權利還是在人類手上。有個玩笑就說,棋王李世乭在賭盤賭AlphaGo贏,難怪AlphaGo會贏。2010年以來,全球重要的科技巨頭紛紛加入人工智慧戰局,谷歌、微軟、臉書、蘋果、雅虎、IBM、Tesla、Amazon等等,說明人工智慧發展的巨大潛力。許多人工智慧技術的應用已經成熟上路,包括語言翻譯、語音助理、無人駕駛車、不需操控的無人機、可以人機互動協作的工業機器人、診斷癌症、股票買賣、金融交易等等,背後都有人工智慧的影子。根據美國美林證券估計,2020年全球人工智慧市場規模將達1530億美元,是現在的3倍以上。無疑地,人工智慧帶來了便利、效率,且在各項領域都可以應用,這是未來的大趨勢,想擋也擋不住。但衝擊也很明顯,牛津大學的一份研究報告預估,人工智慧被應用的領域越來越廣,現在的工作中將有70%可能被人工智慧機器所取代,大家要有心理準備。但同時我們也認為人工智慧的興起也會創造出新的就業機會。不要被那些無謂的恐懼嚇住,應該從現在開始好好學習,努力成為人工智慧革命的優等生;發展以人類的智慧,開創與人工智慧的分工合作,取長補短,進而全面提高效率。(作者為台灣經濟研究院院長、台大經濟系教授)(中國時報)

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