星期六, 16 1 月, 2021

科技新知 人工智慧

未來,應徵者參加企業面試,面試官可能將不會再是人類,而是由具備人工智慧的電腦或機器人所代替。根據《日本產經新聞》的報導,日本高階人力銀行網站 BizReach 與雅虎 (YAHOO) 、以及美國客戶管理平台公司 salesforce.com 合作,宣布將開發一種人工智慧,透過收集員工的工作數據,完成招募、員工評價以及分配工作職位等任務。所以,在不遠的未來,企業人資部門將由人工智慧取代的情況有可能會實現。報導中指出,這中心開發的技術稱做 HRtech ,即人力資源技術。也就是藉由 IT 技術進行員工的招募、評價和分配。德國軟體供應商 SAP 與美國甲骨文 (Oracle) 率先製作了人力資源管理系統,並在歐美逐步推廣。這是繼金融和 IT 結合的 FinTech ,以及教育與 IT 結合的 Edtech 之後,HRtech 預計將會掀起了新一波的技術潮流。BizReach 等公司決定從 2016 年秋季開始,逐步幫助客戶公司引入考勤系統和員工評價系統。其中,不僅收集了每個員工從面試到現在所有的工作評價,還對員工的工作狀況進行了跟蹤調查,從而建立起龐大的資料庫。人工智慧通過「深度學習」可以從大量的數據之中自己總結特徵並加以分析,最終評判出員工最適合的工作場所和工作崗位。這個項目的收費標準是每月 10 萬日圓(約合新台幣 30,500 元),預計在 2019 年 6 月前將該系統推廣至 2,000 家公司。報導中進一步說明到,美國的沃爾瑪(Wal-Mart)也導入了這種新型的人力資源技術,並已經開始使用。而瑞士信貸也針對公司內想要跳槽的員工使用了該技術,幫助員工分析自己最適合的工作,而且還在此基礎上進行人事調動。結果,約 300 個想要離職的員工放棄跳槽。HRtech 可以減少崗位與個人能力的不匹配現象,創造出更適宜的工作環境。目前,日本人力資源公司 Recruit Career 和英創人才雖然已經開始使用 IT 技術來進行人才招聘,但是人力資源技術還在起步階段。BizReach 總經理南壯一郎指出,此前人事評價大多是上司根據經驗和直覺進行判定的,雖然說是與個人能力和工作業績聯結。但事實上,員工在聚餐和酒席上的表現往往會決定他的評價,這種不透明的評價方式一直難以得到改善。現在,企業的許多部門都在推進數位化改革,但人力資源部門仍在沿用靠感覺和經驗評判員工的舊標準。上司的喜好決定著員工的評價,這在一定程度上會打壓員工的積極性,此時人工智慧的優點就顯示了出來。但對於那些按入職年份升職的日本員工來説,無疑是個壞消息。如果這種人工智慧系統在日本得到推廣,極有可能會改變現有的工作方式和職場關係。日本能率協會諮詢公司 HRM 革新中心的負責人村上剛則表示,即便如此,企業的人力資源部門也不可能因此被淘汰。村上剛進一步指出,人工智慧透過統計過去和現在的大量數據來對員工進行判定,所以在變化較小的企業環境之中的確可以發揮很大的作用。但是當一個企業要進行技術創新,或是因突發情況要推出新的人事策略時,還是必須要依靠人的力量。因此,如何給默默奉獻的員工們做出恰當的評價仍然十分困難。人力資源部門中人與人工智慧之間的職責分擔仍舊是今後研究的重要課題。(首圖來源:Flickr/Ethan CC BY 2.0)
據創業投資市場研究公司 CB Insights 的最新報告顯示,2016 年第一季人工智慧新創公司獲得的投資數量創下歷史新高,達到了 140 筆,有超過 200 家人工智慧型新創公司共計獲得了近 15 億美元投資。2016 年第一季人工智慧新創公司 Trifacta、Pathway Genomics、Digital Reasoning Systems 等都完成了募資,據 CB Insights 的報告顯示,2016 年第一季專注於人工智慧技術研發和應用的新創公司共獲得了 140 多筆投資,迄今為止大約有超過 200 家人工智慧新創公司獲得了投資,總投資額接近 15 億美元,毫無疑問人工智慧正在成為最熱門的技術之一。 人工智慧新創公司多是將這一技術應用在醫療、網路服務、金融投資等業務中,比如開發人工智慧機器人承擔服務工作,提升語音辨識、資料分析的準確性和效率等。2011 年時人工智慧新創公司獲得的投資數量是 70 筆,2015 年成長到 400 筆,2016 年有望創下歷史新高,大部分獲得投資的人工智慧新創公司都處於發展初期,只有二十多家公司完成了至少 4 輪募資。在人工智慧領域的投資中,最活躍的投資方是 Khosla Ventures,在過去 5 年中該公司已經投資了 15 家人工智慧新創公司,其他活躍投資方還包括 Google Ventures、Accel 等。 Investors are backing more AI startups than ever before (首圖來源:Flickr/A...
根據 《日本產經新聞》 的報導,日本日立 (Hitachi) 製造所於 27 日正式發表,透過裝配在企業內職員身上的名片型感知器,收集到員工在在工作時間內的作息習慣與情緒表現之後,再藉由電腦大數據的分析,透過 AI 人工智慧進行判別,最後發送訊息到職員的智慧型手機中,提供職員在工作中進行彼此交流的各項建議。據稱,這樣的解決方案大大的提升了企業內職員在進行交流時和諧度。報導指出,日立製造所藉人工智慧與大數據收集等步驟所提出的該項解決方案,可以進一步的提升企業內職員在交流互動時的和諧度,而且進一步增加在工作時的幸福感。報導中進一步表示,該項解決方案最經常給的建議,就是例如;「早上甚麼時間可以和跟上司進行 5 分鐘談話」之類的建議。目前,日立製造所在集團內的營業部門已經進行了 600 位員工的測試,預計 2016 年底之前將會把該項測試計畫實用化。現階段該項解決方案包含了後端的大數據分析,人工智慧的判別,以及前端員工配掛的名片型感知器等三大部分。在名片型感知器的部分,它將會收集員工在工作時的作息習慣與肢體語言,藉大數據與人工智慧分析每個人的情感與身體情況,最後再發送相關的交流建議給相關同仁。不過,相關收集的數據內容,除本人之外,因為隱私權的關係不准任何人調閱。這套日立製造所從 2015 年開始開發的人工智慧解決方案,目的在於活化企業內組織,以及增加員工幸福感。目前,已經獲得三菱東京 UFJ 銀行、日本航空等企業的 13 張訂單需求。(首圖來源:《達志影像》)
根據 《日本經濟新聞》 報導,索尼 (SONY) 在 6 月 29 日於東京的舉行經營方針説明會中透露,未來將重新布局基於人工智慧 (AI) 的機器人業務。 SONY 社長平井一夫提出此積極的計畫後指出,希望製造出構建心與心的聯絡、成為傾注愛情對象的機器人。SONY 在 5 月對美國知名創業企業 「Cogitai」 進行投資,目的就是為了有效利用該企業的 AI 技術。報導中指出, SONY 於 2016 年 4 月成立了推動機器人商業化的部門。平井一夫對此表示,將尋找新的業務模式,以將硬體和服務組合起來,帶來令人感動的體驗。關於商品化等的時間表,平井一夫則指出,會在適當時機發佈,而且今後也將在製造和物流等廣泛領域中拓展機器人和 AI 業務。SONY 曾經在 1999 年推出寵物型機器人 「AIBO」 ,不過在 2006 年停止生産。2016 年 5 月, SONY 向 Cogitai 進行投資,目的是希望致力於新 AI 技術的共同開發。今後還將廣泛吸收外部的智慧,構建有助於産品開發的研究體制。此外, SONY 提出的中期經營計畫目標將維持不變,即 2017 年(截至 2018 年 3 月)的營業利潤達到 5,000 億日元、淨資産收益率 (ROE) 達 10% 以上。平井一夫充滿自信地表示, 5,000...
用 AI(人工智慧)把看似無關的訊息線索連接起來,FBI 準備用這個方法提高破案效率。他們選擇的第一個分析對象是刺青。隨著 AI 圖像處理技術開發逐漸成熟, AI 在圖像資訊收集和分析的應用越來越多樣。美國 FBI 和美國國家標準技術研究所(National Institute of Standards and Technology,NST )合作研發了一個刺青辨識 AI,用於對嫌疑人進行背景調查和資訊分析。據電子前哨基金會(Electronic Frontier Foundation,EFF )調查,這項合作項目早在 2014 就開始了。透過大量收集嫌疑犯的刺青,建立刺青資料庫,再利用 AI 分析刺青數據, FBI 可以更高效地尋找到刺青者之間的關聯。 (Source:EFF)專案的第一階段是分析 1.5 萬名被捕嫌疑人的刺青。這些刺青都包含很多的個人識別資訊,例如個人信仰、所屬組織、愛人的姓名生日、親人頭像等。刺青辨識 AI 能用圖像分析技術連接這些資訊之間的關聯,並歸納出相似人群特徵。這些 AI 能幫助 FBI 發現肉眼無法看出的蛛絲馬跡。目前,第一階段的分析數據已經交由第三方進行外部算法檢測。專案的第二階段會在這個夏天開始, AI 分析將會分析來自佛羅里達、密西根和田納西州的 100 萬張刺青照片。但是從項目開始之初,電子前哨基金會等機構就大大反對 FBI 這個專案。 (Source:EFF)首先是法律問題。電子前哨基金會認為,刺青是言論的一種形式,因此任何試圖基於刺青去辨識、歸檔、分類或鏈接個人資訊的舉措都違反了美國憲法第一修正案。儘管持相同質疑的人甚多,但刺青是否屬於言論自由、FBI 分析刺青是否屬於侵犯行為,還難以界定。 (Source:EFF)最難以忽視的是 AI 的準確度問題。刺青的圖案重複度很高,刺青者選擇相似圖案的目的差異很大,AI 的分析對象只是相似的刺青圖案,無法理解其他的複雜要素。比如你到刺青店,刺青師幫你刺了個和附近黑幫標誌相似的刺青,不代表你就屬於這個黑幫。但對於AI 來說,你和這個組織存在高關聯度,現階段 AI 無法從演算法上排除這類干擾。另外,很多嘗試改過自新的更生人因為經濟狀態不佳,會拒絕高昂又耗時的刺青清洗服務。電子前哨基金會認為,刺青辨識 AI 對這個群體有「技術上的歧視」。電子前哨基金會指出,目前全美有五分之一的成年人擁有刺青,以刺青辨識 AI 目前的演算法精準度,FBI 投入使用後反而會降低破案效率,甚至造成大量的冤假錯案。今夏,FBI 對刺青辨識 AI...
Google CEO Sundar Pichai 日前接受 Walt Mossberg(莫博士)約 30 分鐘的專訪,談到許多 Google 目前的計畫,包括 Google Home、人工智慧以及 Nexus 手機。首先在人工智慧上,Pichai 表示,他認為 Google 目前是市場上技術最好的公司。儘管有 Amazon,微軟 Cortana 和 Siri 一起競逐,不過 Pichai 認為 Google 在自然語音搜尋仍是領先的,這除了開源生態為 Google 的資料庫帶來助益,也包括 Google AI 在理解用戶聊天語境的能力,因此對他來說,主要以智慧助理和語音搜尋打造出來的新產品 Google Home,將能為使用者帶來不同的感受。「人們將會把像是 Google Home 這樣的產品當作朋友。」他說。此外,對每個不同的用戶來說,將來這個語音智慧助理,也能讓使用者彷彿擁有一個「自己的 Google」,因此 Pichai 日前就已提出「AI 優先」的想法,同時也希望將這個語音助理搬到除了 Google Home 以外的所有裝置,例如 Android 手機。值得一提的是,也許是想起歐洲人的壓力,Google 這次已經預先為這個將與 Google Home 一起出現的進階智慧助理設計好「遺忘功能」,可以脫離 Google 伺服器的追蹤與記錄,以免再遭遇隱私面的爭議。緊接著 Mossberg 向 Pichai 提出了關於 Nexus 手機的問題。Pichai 表示,Google 將會繼續目前這樣和 OEM 廠商一同推出手機的方式,然而 Pichai 接著提出一個可能讓...
路徑規劃技術是掃地機器人研究的核心內容之一,機器人定位與環境地圖構建就是為路徑規劃服務的。所謂機器人路徑規劃技術,就是機器人根據自身傳感器對環境的感知,自行規劃出一條安全的運行路線,同時高效完成作業任務。 通常,行動機器人路徑規劃需要解決 3 個問題: 使機器人能從初始位置運動到目標位置。 用一定的算法使機器人能繞開障礙物,並且經過某些必須經過的點完成相應的作業任務。 在完成以上任務的前提下,儘量最佳化機器人運行軌跡。 行動機器人的路徑規劃根據其目的的不同可以分為兩種,一種是傳統的點到點的路徑規劃,另一種就是完全遍歷路徑規劃。點到點的路徑規劃是一種從起始點到終點的運動策略,它要求尋找一條從始點到終點的最優(如代價最小、路徑最短、時間最短)並且合理的路徑,使行動機器人能夠在工作空間順利地通行而不碰到任何障礙物。完全遍歷路徑規劃是一種在二維工作空間中特殊的路徑規劃,指在滿足某種性能指標最優的前提下,尋找一條在設定區域內從始點到終點且經過所有可達到點的連續路徑。對於掃地機器人來說,其作業任務是清掃房間,它的路徑規劃屬於完全遍歷路徑規劃,需滿足兩個指標:遍歷性和不重複性。所謂遍歷性是指掃地機器人運動軌跡需要最大程度的遍布所有空間,它反映的是機器人的工作質量問題。所謂不重複性是指掃地機器人的行走路線應盡量避免重複,反映的是機器人的工作效率問題。掃地機器人的自主尋路可以分為兩種:隨機覆蓋法和路徑規劃式。 隨機覆蓋法隨機覆蓋法,有人也稱為隨機碰撞式導航,但這並非是指機器人真正與環境中的物體產生碰撞,也非毫無章法的在地板上隨機移動,換言之在工程操作中「隨機」也是 一個難以達到要求,隨機覆蓋法是指機器人根據一定的移動算法,如三角形、五邊形軌跡嘗試性的覆蓋作業區,如果遇到障礙,則執行對應的轉向函數。這種方法是一種以時間換空間的低成本策略,如不計時間可以達到 100% 覆蓋率。隨機覆蓋法不用定位、也沒有環境地圖,也無法對路徑進行規劃,所以其移動路徑基本依賴於內置的算法,算法的優劣也決定了其清掃質量與效率的高低。 美國 iRobot 公司研發的 iRobot Roomba 3-8 系列是隨機碰撞尋路系統的典型代表。據稱,其採用 iAdapt 智慧化清掃技術的專利技術,這是一種軟、硬體相結合的智慧化 AI 清掃系統, 硬體由 Roomba 前方的若干紅外線探測器、底部灰塵偵測器和落差傳感器、毛刷膠刷邊刷測速系統等組成,透過 Roomba 的硬體傳回的訊息,iRobot 自身的軟體可以對回傳訊息進行分析,根據紅外線回傳訊息的強度、範圍、高度、轉速、電流大小、阻力等參數,計算出前方障礙物大致形狀,再經過軟體的處理運算,得出的結果就是 Roomba 下一步清潔方式,Roomba 以每秒 60 次的速度計算周邊障礙物的情況,同時根據所處環境做出四十餘種清掃動作,如圍繞、 折返、螺旋、貼邊、轉身等。其次 iRobot 採用面積模糊判定算法,根據房間面積自動設定清掃時長。和路徑規劃不同的是,Roomba 開始收集算法估算所需的兩個重要參數:單次行進距離和單位時間碰撞頻率。單次行進距離越長則間接代表房間面積越大,走幾步就調頭則間接代表房間面積較小。每次碰撞 Roomba 都能收集到相關資訊,單位時間內碰撞頻率越高代表房間面積越小,碰撞頻率低則表示需要清掃的面積較大。 市面上大多數掃地機器人雖都採用隨機碰撞尋路方式,然而清潔效率卻差異很大,歸根到底還是軟體算法上的問題,這也是為什麼同樣大家買的都是隨機碰撞尋路方式的掃地機器人,在覆蓋率與效率上面卻有天壤之別。 路徑規劃式規劃式導航需要建立環境地圖並進行定位。對路徑規劃的研究已經持續很多年了,也提出了很多種類的方法。不同的方法有各自的優缺點,適用範圍各不相同,沒有一種路徑規劃方法能適用於所有的環境信息。 其中的人工勢場法、柵格法、模板模型法、人工智慧法等是路徑規劃中很典型的方法,並且受到越來越多的關注。下面將分別介紹上述這些典型的路徑規劃方法。1. 人工勢場法人工勢場法是機器人導航中提出的一種虛擬力法,其基本方法是將機器人在周圍環境中的運動設計成在一種勢場中的運動,是對機器人運動環境的一種抽象描述,機器人在場中具有一定的抽象勢能,勢能源有兩種:斥力極和引力極。機器人在不希望進入的區域和障礙物屬於斥力極:目標及機器人系統建議通過的區域為引力極。在極的周圍產生相應的勢,在任何一點的勢為該點產生的勢之和、該勢的負梯度稱為勢力。勢場的建立主要用於動態避障,此時的引力極是局部環境中的中間目標,斥力極則是局部環境中的障礙物。引力和斥力的合力作為機器人的加速力,來控制機器人的運動方向和計算機器人的位置。該方法結構簡單,便於低層的及時控制,在實時避障和平滑的軌跡控制方面,得到廣泛的應用。但對存在的局部最優解的問題,容易產生死鎖現象,因而可能使機器人在到達目標點之前就停留在局部最優點。 2. 柵格法設定行動機器人實際幾何形狀可用方形區域表示。規劃過程中將機器人縮為一個點,而環境中的障礙物邊界做相應的擴展及模糊化處理。採用網格表示工作空間,即把工作空間劃分為一個個大小相同的方格,方格大小與機器人幾何外形相同。用柵格法表示環境:使用大小相同的柵格劃分機器人的工作空間,並用柵格數組來表示環境,每個柵格是兩種狀態之一,或者在自由空間中,或者在障礙物空間中。這種方法的特點是簡單,易於實現,進而為路徑規劃帶來很多方便,具有表示不規則障礙物的能力;其缺點是表示效率不高,存在時空開銷與精度之間的矛盾,柵格的大小直接影響著環境信息存儲量的大小和規劃時間的長短。柵格劃分大了,環境訊息儲存量就小了,規劃時間短,分辨率下降,在密集環境下發現路徑的能力減弱;柵格劃分小了,環境分辨率高,在密集環境下發現路徑的能力強,但環境的儲存量大。所以柵格的大小直接影響著控制算法的性能。3. 模板模型法另外一種常用的方法是模板模型。DeCaravalh 提出了一種依靠二維清潔環境的地圖並且是基於完全遍歷路徑規劃的模板。為了完成完全遍歷路徑規 劃,DeCaravalh 定義了 5 種模板,分別是:前進模型(Towards Model)、沿邊轉向模型(Side Shift)、回逆跟蹤(Backtracker)、U 轉彎模型、U 轉彎交替模型。模板模型法是基於先驗知識和先前的環境地圖遍歷機器人讓得到的環境資訊來匹配事先定義的模板。 因此,整個路徑就是一系列的模板組成的。在這個方法中,為了簡化路徑規劃過程,環境事先擴大,這樣這種小巧靈活的機器人就可以考慮成一個質點。基於模板的模型完全遍歷路徑規劃,它要求事先定義環境模型和模板的記憶,因此對於變化著的環境就不好處理了,比如在遍歷機器人的工作過程中突然出現一個障礙等。4. 人工智慧法近年來有許多學者利用模糊邏輯、人工神經網路、遺傳算法等現代計算智慧技術來解決機器人的路徑規劃問題,並取得了一些可喜的成果。A. 模糊控制算法模糊控制方法應用與路徑規劃,是一種很有特色的方法,是線上規劃中通常採用的一種規劃方法,包括建模和全局規劃。它用若干個傳感器探測前方道路和障礙物的狀況,依據駕駛的駕車經驗制定模糊控制規則,用於處理傳感器資訊,並輸出速度、加速度、轉角等控制量,指導小車的前進。該方法最大的優點是參與人的駕駛經驗,計算量不大,能夠及時規劃,可以做到克服勢場法易產生的局部極點問題,效果比較理想。模糊控制的路徑規劃方法特別適用於局部避碰規劃,具有設計簡單、直觀、速度快、效果好等特點。B. 神經網路路徑規劃神經網路已經被應用到很多的工程領域,機器人領域當然也不例外。神經網路在路徑規劃中的應用也很多。Tse 為清掃行動機器人從一個地方到另外一個地方的運輸,提出了 BP...
目前圍棋世界排名第一的柯潔,終於要跟 AlphaGo 進行對局了。6 月 4 日,在無錫世界圍棋業餘錦標賽抽籤儀式上,國家體育總局棋牌運動管理中心黨委書記、國際圍棋聯盟事務總長楊俊安透露,中國圍棋協會和 Google 雙方都同意在不久後,安排柯潔和 AlphaGo 進行「人機終極對決」。其實 AlphaGo 跟柯潔對弈一事並不突然,5 月 27 日中國圍棋九段古力就曾在其微博上表示,「3 天的工作愉快而艱辛,感慨最深的是人工智慧令人咋舌的進步速度」,暗示他已與圍棋 AI 進行對局。再讓我們在往前看,今年的 3 月 31 日, Google CEO 桑達爾‧皮蔡就曾拜訪棋聖聶衛平開設的聶衛平道場,與柯潔、古力、聶衛平進行非公開交流。根據圍棋等級排名 GoRatings 顯示,目前柯潔以 3,625 位居第一,AlphaGo 以 3,605 位居第二,而曾與 AlphaGo 對弈的南韓九段李世乭,則是以 3,545 位居第四。今年 3 月份,AlphaGo 李世乭五番棋(五局三勝制圍棋比賽)在全世界範圍掀起話題,「人工智慧是否要超越人類,是否會統治人類」等話題出現在電視節目、雜誌,甚至是一般民眾的對話中。對於日漸式微的中國圍棋來說,他們希望藉 AlphaGo 來喚回民眾對圍棋的關注。而對於近年來在尋求途徑回歸中國市場 Google 來說,透過與中國圍棋協會這樣的政府機構合作,也能夠重修官方關係。這次比賽能夠實現共贏狀態。而 AlphaGo 與柯潔一站的實際勝負,可以說是毫無懸念。在《一虎一席談》節目裡,柯潔也委婉地表示過,人類終有一天會輸給人工智慧,他會盡力而為。值得一提的是,在與 AlphaGo 對局後,李世乭棋力大為上漲,實現了 9 連勝。但在 5 月 30 日,由古力九段終結了其連勝之路。如果古力當時對弈的 AI 真為 AlphaGo,那很難想像它已經進化到什麼程度了。根據新浪體育報導,目前中國圍棋協會和 Google 進行了初步的接觸,雙方都表達了願意安排一次人機終極對決的意願。雙方都希望在年底前安排這個賽事。目前具體時間、具體地點,採取什麼賽制等細節尚未確定。(本文由 PingWest 授權轉載;首圖來源:Flickr/Jaro...
Google 收購的英國人工智慧公司 Deep Mind 已經展現出 AI 先進的自學能力,其演算法不僅在玩遊戲比人厲害,而且還在與人類頂級圍棋選手的對決中取得了壓倒性的勝利。這不僅引發了 AI 超越人類的擔憂,甚至還有人擔心類似《魔鬼終結者》劇情那樣,天網對人類殺戮時刻的到來。現在 Deep Mind 決定未雨綢繆,據英國鏡報報導,在近日公布的一篇論文中,Deep Mind 提出了給機器人安裝「切斷開關(kill switch)」的想法,為的是阻止 AI 學會如何阻止人類對某項活動(比方說發射核武器)的干預。用專業術語來說,這叫做「安全可中斷性」。關於安全科中斷性的作用,論文寫道:安全可中斷性可用於控制機器人不正確甚至可能導致不可逆後果的行為,或者將其從微妙處境中脫身出來,或者甚至臨時用來實現某項機器人尚未學會執行或未必會為此受到獎勵的任務。天生具備拯救人類使命感的 Elon Musk 以及地球最聰明的大腦之一霍金都認為,機器對人類的威脅並非杞人憂天。2015 年底的時候,Musk 和孵化器 YC 的總裁 Sam Altman 共同宣布設立一家非盈利的人工智慧公司 OpenAI。他們希望,這個專案能夠抵消邪惡的人工超級智慧可能帶來的威脅。這種威脅的可能性正如牛津大學的哲學家 Nick Bostrom 發出的警告一樣──如果毫無限制地分享人工智慧的研究成果,在沒能確保安全的情況下,一些不懷好意的人可能就會利用它幹壞事:「如果你有一個按鈕,只要按一下就能夠對世界造成破壞,你肯定不希望每個人都擁有一個這樣按鈕。」而 Deep Mind 的研究,就是這一種按鈕的切斷按鈕。不過將來的問題也許是,哪一個按鈕會先用到?(本文由 36Kr 授權轉載;首圖來源:Flickr/chupacabra runner CC BY 2.0)
據 6 月 7 日最新消息,AlphaGo 之父哈薩比斯(Demis Hassabis)6 日透過推特正式回應稱,盛傳的 AlphaGo 和柯潔之間要進行一場巔峰對決的消息純屬網路謠言,目前 AlphaGo 沒有任何進一步的比賽計畫。 contrary to internet rumours, we’ve not decided yet what to do next with #AlphaGo, once we have, there will be an official announcement here — Demis Hassabis (@demishassabis) 2016年6月6日李世石與 Google AlphaGo 之間的人機大戰至今讓人回味無窮,而期間「中國圍棋第一人」柯潔的強勢態度也一度成為焦點話題,柯潔與 AlphaGo 之間何時大戰一場也成了很多圍棋迷、技術宅的期待。4 月初的時候,Google CEO 皮蔡(Sundar Pichai)現身北京聶衛平圍棋道場,在聶衛平和柯潔等人的陪同下參觀了圍棋學校,並進行了約一個小時愉快的交流。當時,Google 官方微博稱:「當現代科技遇上古老藝術圍棋,將會碰撞出什麼火花?讓我們拭目以待。」這也讓外界對 AlphaGo 戰柯潔有了更多猜測。 6 月初時,國家體育總局棋牌運動管理中心黨委書記、國際圍棋聯盟事務總長楊俊安透露,Google 與中國圍棋協會已經在前一陣有過幾次接觸,初步達成了柯潔和 AlphaGo 在年內進行「人機終極對決」的意向。楊俊安表示,中國圍棋協會和...