過去一個月最紅的 AI 應該是 AlphaGo，不過畢竟我們不是職業棋手，對於網路媒體這個職業而言，那些能夠替代編輯工作的 AI 才讓人擔憂。當人們還在擔心 AlphaGo 以後會不會變成奴役人類的狂魔這種八字沒一撇的事時，美聯社早已經用用機器人寫出了又快又好的財經報導。根據 Mashable 的報導，來自台灣的初創企業 GliaCloud 的技術能夠利用人工智慧根據文章自動生成影片。GliaCloud 成立於 2015 年，由前 Google 雲端技術專家 David Chen 和擁有超過 20 年在廣告行業進行商務拓展經驗的 Dominique Tu 創辦。他們認為影片是非常理想的營銷工具，能幫助媒體獲得更多曝光。根據數位市場營銷機構 Syndacast 的預測，到了 2017 年，影片內容會佔據全球網路 74% 的流量，而全球線上廣告市場規模將會達到 190 億美元。但是影片製作的成本需要耗費大量時間和人力，所以他們才提出了這套方案。他們將這款產品命名為 GliaStudio，根據官網的介紹，它的運作流程如下：首先 GliaStudio 的自然語言處理算法會分析文章內容，找出重要片段，他們的輿情分析技術則收集其他外部資料做為補充材料，隨後產生摘要並轉化為影片劇本，自動選取自有資料庫或公開來源內的影片片段、照片等素材生成影片。來看看實際操作的例子吧，把一篇當今 NBA 最紅球員史蒂芬·柯瑞的報導網址輸入到 GliaStudio 的介面中，點擊生成按鈕，系統就會自動抓取文章要點，找到「金州勇士」、「洛杉磯湖人」、「芝加哥公牛」這幾個組織以及主角庫裡，然後你就能看到影片了：（Source：YouTube）可以看到 GliaStudio 抓取了文章的開頭並拆分成兩段在影片中展現，還帶有配音。隨後還加上了一句前金州勇士球員 Rick Barry 的評價。在輸出影片後，GliaStudio 還會追蹤影片播放後產生的反饋，透過自動學習進行調整。幾秒鐘能夠生成這樣的影片的確非常有效率，效果也算是不錯，如果我們按照以往的操作方式，自己去找視影片和圖片素材再打上字幕，單單這樣一段十幾秒的影片恐怕也需要耗費半個小時。就新聞影片而言，的確是個很實用的工具。但根據愛范兒平常製作影片時的經驗，最大的問題恐怕還是文字稿和影片稿的區別，寫字和說話的時候用的語言是不同的，而這方面的轉換相信人工智慧還需要更長的時間的發展才能找到竅門。而且這類機器生成的影片會帶有非常明顯的模板，難以加入創意，也不適用於一些需要拍攝的設備測評影片。什麼？你想看機器人拍電影？這本身就是電影情節啦。（本文由 愛范兒 授權轉載）延伸閱讀： 記者你要失業了！騰訊新聞機器人 Dreamwriter...
李世乭終於贏過電腦！南韓棋王李世乭與 Google 人工智慧系統 AlphaGo 的「人機大戰」今（13）日進入第 4 盤，在 AlphaGo 以 3 連勝領先後，第 4 盤李世乭大反攻，總算取得 1 場勝利。總共 5 場的比賽，雖然比數由 AlphaGo 以 3：1 主宰賽局，但也證明電腦不是每次都贏，人腦的細膩和靈活度還是有致勝空間。在連輸 AlphaGo 3 盤後，李世乭總算在第 4 盤取得勝利。但顯然也不是輕鬆的一戰，當李世乭用完 2 小時佈局時間，AlphaGo 還剩 1 個小時多，接下來每一手李世乭僅有 60 秒讀妙時間。李世乭思考的時間一場比一場多，但李世乭（白棋）在今天的對弈中，明顯帶給 AlphaGo（黑棋）許多困擾，也導致 AlphaGo 下了許多難以理解的棋子，最終在 4 小時 45 分左右，AlphaGo 投子認輸。在這場人機大賽開賽前，李世乭相當有自信自己可以 5 : 0 贏過 AlphaGo，但在連輸 2 盤後，他只希望可以在剩下的 3 次對局中，至少取得 1 次勝利，因為他發現，在第 2 盤的對局中沒有一次占上風，也無法找到 AlphaGo...
「首勝！AlphaGo 擊敗了棋王李世乭」、「AI 對人類真正的威脅是什麼？」「AlphaGo 贏了前兩場，你還期待李世乭能贏第 3 場嗎？」這兩天，人工智慧 AlphaGo 與南韓棋王李世乭的世紀之戰，無疑成為全球鎂光燈下的焦點。賽前賽前，大家都不甚看好 AlphaGo。雖然它在去年 10 月擊敗了歐洲棋王樊麾，但樊麾棋力二段，與李世乭的九段（專業最高段數）仍有段差距。創新工場執行長、機器學習專家李開復在賽前曾就去年 AlphaGo 的表現剖析，這一次李世乭對上 AlphaGo，雙方每盤勝算約是 89：11，若 AlphaGo 想勝出，應該還要一、兩年的時間。這次，AlphaGo 的學習能力卻超越眾人想像，在不到半年的時間內，它進步神速，吸收了 3 千萬張棋譜、與自己對戰了數萬局。在 3 月 9 日、10 日這兩場對弈中，耗時 3 個多小時，最終李世乭棄子，由 AlphaGo 奪下前兩場比賽的勝利。 我們覺得很遙遠的未來，就是「現在」這場對弈，更讓人工智慧邁向新的里程碑。電腦勝過人類的歷史，要回溯到 1997 年，IBM 的深藍（Deep Blue）電腦擊敗了當時的西洋棋冠軍 Garry Kasparov。「深藍在機器學習領域是一個重要的突破。但當時大家的共識是：圍棋不可能會贏。」Google 台灣董事總經理簡立峰表示，相較於西洋棋，圍棋是公認最複雜的棋類，一個子落下來，盤面有非常多種可能，複雜程度連電腦都無法完全參透。但近年隨著電腦的運算能力提升與資料庫變大，帶動機器學習有了新的突破，並且有能力去完成複雜度更高的人工智慧系統。「我們原來覺得很遙遠的未來，現在都到達了。」他說。這場對弈，在 AI 歷史中佔有絕對性的指標意義。在將近 20 年後，全世界又再度把焦點都放到了人工智慧的進展上。電腦看起來更聰明了，聰明到我們從前無法想像的地步。在科技突破的同時也加入了哲學思辨，「機器到底懂不懂自己在做什麼？有一天會不會完全取代人類？」人們開始反思人與電腦之間的關係，也對未來有了更多的好奇與畏懼。 這是一場 Google 耗資 120 億元的豪賭AlphaGo 的推手，正是 Google 在 2014 年豪擲約 4 億美元（120 億台幣）收購的英國公司「DeepMind」。成立於 2010 年，這家專攻深度學習的 AI...
最近 AlphaGo 的世紀大戰引發關注，3 場比賽都打敗李世乭，它究竟厲害在哪裡？本篇內容來自 Facebook 人工智慧研究員田淵棟，他曾就職於 Google X 部門。最近我仔細看了一下 AlphaGo 在《Nature》雜誌上發表的文章，寫一些分析給大家分享。AlphaGo 這個系統主要由幾個部分組成： 走棋網路（Policy Network），給定當前局面，預測 / 採樣下一步的走棋。 快速走子（Fast rollout），目標和 1 一樣，但在適當犧牲走棋品質的條件下，速度要比 1 快 1,000 倍。 估值網路（Value Network），給定當前局面，估計是白勝還是黑勝。 蒙地卡羅樹狀搜尋（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上這 3 個部分連起來，形成一個完整的系統。 我們的 DarkForest 和 AlphaGo 同樣是用 4 搭建的系統。DarkForest 較 AlphaGo 而言，在訓練時加強了 1，而少了 2 和 3，然後以開源軟體 Pachi 的缺省策略（default policy）部分替代了 2 的功能。以下介紹下各部分。 1. 走棋網路走棋網路把當前局面做為輸入，預測 / 採樣下一步的走棋。它的預測不只給出最強的一手，而是對棋盤上所有可能的下一著給一個分數。棋盤上有 361 個點，它就給出 361 個數，好招的分數比壞招要高。DarkForest 在這部分有創新，透過在訓練時預測三步而非一步，提高了策略輸出的品質，和他們在使用增強學習進行自我對局後得到的走棋網路（RL...
Google 去年 10 月底披露最新人工智慧學習系統「RankBrain」，能迅速又精確地為使用者搜尋出最符合條件的頁面。不過 RankBrain 系統似乎真的太聰明了，就連 Google 自家工程師也坦言，其實他們自己也不太了解 RankBrain 系統如何運作。據國外科技媒體《SOFTPEDIA》報導，Google 搜尋小組高級工程師 Paul Haahr 最近出席美國加州聖荷西（San Jose）搜尋行銷大會 SMX West，回應 RankBrain 系統相關問題時表示，RankBrain 運作方式深奧複雜，不少 Google 工程師都不是非常清楚細節。RankBrain 是具有機器學習（machine learning）能力的人工智慧系統，屬於 Google 搜尋演算法（Search Algorithm）「蜂鳥」（Hummingbird）中眾多技術之一，重要性排行第三，能夠協助處理搜尋結果，解析各種複雜或含糊的詞句，快速並精準配對與過濾搜尋結果，還會不斷自動修正，提供更符合使用者欲搜尋的頁面結果。Google 搜尋業務原先由 Amit Singhal 掌管，Singhal 為 Google 效力 15 年，今年 2 月宣布退休，其職務由人工智慧專家 John Giannandrea 接手負責，外界認為在 Giannandrea 的帶領下，人工智慧對搜尋引擎的重要性也將更為提升。如今 Google 搜尋演算法經過不斷學習、修正與進步下，其複雜程度也逐漸進展到人類無法完全理解掌握的境界，好比最近 Google 人工智慧程式 AlphaGo 與南韓棋王李世乭的人機對弈，目前為止四局比賽已由 AlphaGo 拿下三勝。人們在驚嘆人工智慧進步神速的同時，也不免擔心人工智慧未來會否成為科幻電影《魔鬼終結者》（The Terminator）中，試圖毀滅人類的人工智慧系統「天網」（Skynet），但人工智慧對人類的幫助也是無庸置疑，未來影響究竟為何，現在恐怕仍難以定論。（首圖來源：Fourdots）資料來源： Google’s Search AI...
這幾天 Google 的 AI AlphaGo 與人類棋手下棋的新聞佔盡版面，以防毒軟體為人所知的趨勢科技，竟然也有花資源在人工智慧上，而且洽巧也是研發下圍棋的 AI。這次 Google 的人工智慧 AlphaGo 與棋王李世乭對戰，趨勢科技的圍棋人工智慧團隊在辦公室開觀戰團，舉辦 ｢人機對弈解密派對」，由旅日棋士王銘琬講解，與會人士為各界圍棋同好及對人工智慧研發有興趣的業界好手及青年學子，總共 150人。趨勢科技的圍棋觀戰團除了由知名旅日棋士王銘琬，針對 Google 人工智慧系統 AlphaGO 與南韓職業九段棋士李世乭圍棋大賽現場解棋以外，趨勢科技董事長張明正也以特別現身分享對於人工智慧發展的見解與看法。這場備受矚目的世紀對決，也象徵科技產業發展正式邁入新的里程碑。趨勢科技董事長張明正表示：「人腦與機器的圍棋對決，不僅是人工智慧發展的突破，更影響到整體科技產業的發展；人工智慧可說是下一代科技人才的聖盃，台灣產業除了製造強項之外，也應正視機器學習 (Machine Learning) 發展應用所帶來的機會，掌握商業模式創新的機會點。」 ▲ 趨勢科技董事長張明正呼籲台灣科技產業重視產業加值與人才培育。（Source：趨勢科技）「以趨勢科技研發團隊為例，利用大數據與機器學習 (Machine Learning) 深入分析駭客攻擊手法，不斷提升精準度，也運用於強化趨勢資安防禦解決方案效能，快速反制駭客攻擊，即是一個很好的應用。趨勢科技身為台灣軟體產業領導者，我們鼓勵更多青年人才投入人工智慧研究，為台灣產業各領域注入創新能量，以提升產業價值。」張明正說明從趨勢的角度如何切入人工智慧發展。趨勢科技的圍棋 AI 叫做為 Go Trend，棋手王銘琬也有參與。在今周刊的文章中，王銘琬提及開始的契機是張明正的興趣，2014 年時跟張明正聊到圍棋軟體的發展，張董事長成立圍棋 AI 團隊，邀請他來參與。最近物聯網這名詞很火紅，預期除了會有越來越感測器的數據被記錄下來，需要被快速的分析，當作判斷依據，人工智慧發展的突破將引發許多新的產業變化。趨勢科技為了鼓勵團隊持續創新研究，今年更於內部舉辦機器學習競賽 (Machine Learning Contest)，以提升公司研發人才對於前瞻科技應用的實戰經驗及國際競爭力，用來研發更精準的防禦解決方案。(首圖說明：旅日棋士王銘琬針對 Google 人工智慧系統 AlphaGO 與南韓職業九段棋士李世乭圍棋大賽現場解棋。Source：趨勢科技)
不管是不是「故意」認輸，連贏李世乭 3 盤的 Google 人工智慧 AlphaGo 13 日第四盤輸給了李世乭，讓網友大喊「李世乭終於替人類挽回尊顏了！」南韓網友紛紛致敬：「就像李世乭 12 日說的，昨天輸的不是人類，而是李世乭。那麼今天贏的當然也不是人類，而是李世乭。」「深深地被打動了」。巧合的是，這一天是李世乭結婚十周年，Google 給他送上了一份先苦後甜的賀禮，也不知道 AlphaGo 這個心機婊是不是故意的。在第四盤比賽中，AlphaGo 執黑先行，激戰中李世乭敏銳捕捉到戰機，順利吃住黑棋七子，逐漸獲得主動權。AlphaGo 在落後情況下，下出黑第 97 手的極端無理棋，走到了左下角兩顆白棋中間處，李世乭白第 98 手果斷吃掉這顆黑子……雖然此後在讀秒階段，李世乭多次都在最後 1 秒落子，令人捏了把汗，但李世乭最終還是有驚無險地贏下了這盤棋。在人們為人類終於拿下一盤的「狂歡」中，AlphaGo 卻「因禍得福」。根據新浪科技報導，由於這場失利，AlphaGo 得以正式進入世界職業圍棋選手排名。因為按照世界職業圍棋排名網站 GoRatings.org 的演算法，如果一名選手從未遭受失利，就不會進入排名統計。Goratings.org 的世界排名是基於全歷史排名演算法（WHR）統計的，每日更新資料。根據 GoRatings.org 公布的世界排名，AlphaGo 位列世界第四，僅次於中國柯潔、南韓樸永訓以及日本井山裕太，而南韓李世乭則位列世界第五。DeepMind 研發工程師 Raia Hadesell 在 Facebook 上公開表示：「AlphaGo 現在可以有正式排名了。（謝謝輸給你，李世乭，如果一直贏棋就不能被排名演算法統計）。現在 AlphaGo 積分是 3,533 分，排名世界第四。柯潔，準備好了嗎？」AlphaGo 目前的戰績是八勝一負，積分高達 3,533，而目前排名世界第一的中國棋手柯潔的積分則為 3,621，如果於 3 月 15 日舉行的最後一場比賽，AlphaGo 再次攫取勝利，它的排名很可能再次竄升。而 Google 和 AlphaGo 打算挑戰的棋手柯潔，其實早已在認證微博 @ 柯潔大棋渣 上公開向 AlphaGo 宣戰了。這位新晉段子手先是在 3 月 9 日第一盤李世乭認輸後發微博稱：「就算阿法狗戰勝了李世乭，但它贏不了我！」被他的女神姚晨轉發後欣喜若狂（他才...
3 月 9 日、3 月 10 日，當你打開任何一家科技類的網站時，你都會注意到這些網站的大標題處幾個大字：Google AlphaGo 大戰南韓棋手李世乭。即使像我對圍棋的概念還停留在小學老師的初級教學課堂上，你都可能會被這樣明確表質問的標題吸引過去，一場圍棋比賽幹嘛需要刊登在科技頭版？捍衛人類尊嚴為什麼需要透過一場圍棋大戰？不管怎樣，任何使用智慧手機上網的人即使他們看不懂這是在幹什麼，也不懂什麼叫蒙地卡羅樹狀搜尋和窮舉演算法，但他們都可能會圍觀這場 Google AlphaGo 人工智慧與圍棋選手李世乭之間的世紀較量，因為這也僅僅是一個點擊的距離。 人工智慧雖然我們在無數的科幻電影中看到不少「自我學習」的 AI 系統，毀滅人類的天網、在《我，機器人》、《機械姬》中可怕的機器「自我學習」和「誘騙」。不過不管怎樣，這種意識也僅僅停留在電影中。在智慧的機器始終不如人腦「高級」，他們也不會具備情感。「有些人描述 AlphaGo 是和人一樣的方式思考，但是比人快無數倍。這麼說並不精確。AlphaGo 確實比人快無數倍，但是 AlphaGo 的思考只能說是『被人的大腦啟發』，而非和人類思考一樣。」創新工廠 CEO 李開復這樣說。在文章報導中，AlphaGo 其實是一個能自我學習的深度學習系統，經過專家的調節，它能在任何可以純憑邏輯分析推算的問題上，超過人類，機器速度也會越來越快，學習能力會越來越強，資料會越來越多。「依然是屬於人類操控的工具。AlphaGo 這類的『人工智慧』機器真正可能帶來的危機，不是奴役人類，而是讓人類喪失鬥志，無所事事。」而同樣研究人工智慧領域的 Facebook DarkForest 的負責人田淵棟也這樣認為，「Google AlphaGo 就演算法上講，這就是一套深度學習 + 大資料 + 自身搜尋的一些功能集合，其實並沒太多新意。」更多人工智慧領域的專業人士則認為這看起來更像是一場帶有推廣性質的商業比賽，其次才是對人工智慧的探討。 行銷論準確的說在比賽開始前，科技圈、特別是圍棋圈的專業人士沒有多少人認為 AlphaGo 能戰勝南韓棋手。「搞笑，那個歐洲棋手跟專業九段實力差多少，我認為李世乭會 5：0 戰勝人工智慧。」這是很多業內人士在賽前對這次比分的預判，不過輿論在第二場比賽後出現了反轉。「我到現在也沒有找到它的缺點是什麼，現在 2：0，之後的比賽可能不太容易，但我努力勝一局。通過今天的棋局來看，超過中間之後要想獲勝很難，之前必須要有明顯的勝局，最終獲勝的概率才會比較大。」李世乭在第二場比賽後對現場媒體說。一些科技網站的投票也開始在第二場比賽之後一面倒式的認為 AlphaGo 會拿到 5：0 的成績，而比賽前這些統計概率只是五五開。不過雖然李世乭接受了挑戰，但 11 日圍棋圈內對於李世乭與 AlphaGo 的比賽又多了一個新的陰謀論——比賽為什麼沒有出現「打劫」，是不是他們之間有某種限制性的保密協議？同樣做為 AlphaGo 對手備選列的中國棋手柯潔在 11 日直播影片中也經常笑稱一句話，「這個問題不能說，會有保密協議的。」而且談及比賽本身他又補充，「Google 這次只付出了 100 萬美元（Google 在李世乭贏得全部比賽後會付出 100 萬美元獎金，AlphaGo...
Google 人工智慧 AlphaGo 與南韓棋手李世乭之間的人機大戰最近引發關注。在最新一局比賽中，李世乭找回狀態，擊敗 AlphaGo，將總比分扳成 3：1。說到擊敗 AlphaGo 的原因，李世乭表示，對方「肯定有弱點」，一個是「執黑下得並不太好」，另外「下出意外的招法時，AlphaGo 的應對可能就會出現失誤」，而「下出完全沒有想到的棋，它的整個程式似乎就會出現問題」。在「最後一戰」開始之前，虎嗅聯繫了一名南韓當地媒體的同行，簡單聊聊這場比賽，以及他處在「第一線」的觀感。《韓國先驅報》（The Korean Herald）商業版的記者 Kim Young Won 是這麼跟我說的：一、李世乭開始連續輸了 3 局，顯然是輕敵了。但是當李世乭意識到 AlphaGo 比預想中強大之後，開始努力尋找電腦程式的弱點，終於在第 4 場比賽裡取得勝利。（這是不是說，如果李世乭一開始就重視對手、積極備戰，就不會連輸 3 局呢？）二、李世乭在輸掉第二局比賽之後，他的姿態從「圍棋冠軍」變成了「挑戰者」。三、許多南韓民眾對李世乭不屈不撓的毅力所感動，無論總比分如何，都希望李世乭能夠贏下最後一局比賽。即使李世乭輸掉了最後一局，他仍舊會被視為「人類的捍衛者」，為人們所銘記，不僅對南韓人來說是如此，對全世界的圍棋愛好者來說，也是如此。四、南韓圍棋已經在過去幾十年裡失去了「光環」，但是李世乭和 AlphaGo 的比賽最近倒是有點讓圍棋在南韓重新流行起來。五、精心安排的 5 場比賽，顯然是 Google 為博得媒體注意和公眾關注的一個巧妙計畫。最開始看起來顯然是專業人類棋手贏不了人工智慧程式，但是隨著李世乭力挽狂瀾扳回一局，人們似乎在人類的抗爭中又發現了希望。而李世乭對媒體說的是，他很享受整個比賽，並且永遠不會後悔接受來自 Google 和 DeepMind 的挑戰。AlphaGo 與李世乭的人機大戰，僅剩最後一場，將於今天（15 日）中午 12 點進行。（本文由 虎嗅網 授權轉載；首圖來源：達志影像）
延燒了一個星期的人機世紀大戰，Google 人工智慧系統 AlphaGo 對戰南韓棋王李世乭，今（15）日來到最後一戰第 5 盤，結果還是由 AlphaGo 獲勝。最終比數 AlphaGo 4：1 狂電李世乭，人工智慧勝過人腦，AlphaGo 也擠上 GoRatings.org 公布的世界排名第 4 名，今天賽後或許將再上升。李世乭在連輸 3 盤後，在第 4 盤終於贏過 AlphaGo，還在賽後表示發現 AlphaGo 兩個弱點，如 AlphaGo 比較畏懼執黑棋，此外，AlphaGo 碰到沒有意料到的一手時，對應能力就顯得較差，會出現 BUG、一連下幾手臭棋。而在今天的對弈中，李世乭（黑棋）用時顯得較有餘裕，AlphaGo（白棋）也的確有下錯棋，不知是否因為李世乭確實找到 AlphaGo 弱點並加以利用，盤中兩人打得難分難捨，一度棋評中國棋手古力（職業九段）認為李世乭會贏，但隨著白棋往中間進攻，情勢逐漸倒向 AlphaGo，到盤末收官階段，兩人皆用完 2 小時布局時間，每手只剩 1 分鐘讀秒時間可用，相當緊湊，最終在比賽時間來到 5 小時，李世乭投子認輸，AlphaGo 獲勝。共 5 盤的對戰中，AlphaGo 以 4：1 取得這場人機大賽的勝利。 AlphaGo 獲勝並不是人類的敗退，而是人類的勝利說是人機大戰，因為外界多將這場比賽視為繼 1997 年 IBM 電腦深藍打敗西洋棋王 Garry Kasparov 後，電腦再度於圍棋領域稱王。而在背負人腦與電腦大戰歷史意義時，再經驗老道的棋手也不免覺得沉重，李世乭在連三敗時曾坦言，跟人比賽也未曾有如此沉重的壓力，「從來沒有感受到如此嚴重的壓迫感、負擔感，要克服這些壓力，我的能力不足。」但李世乭也強調「這只是我李世乭個人的敗退，並不是全人類」。不過李世乭其實不用急於自責自己的敗退，因為 AlphaGo 的獲勝並不用視為電腦打敗人類，而應該看作是人類打敗人類。李世乭不用擔心背負全人類的失敗，而應該想著是因為他的棋藝，才能訓練用於造福全人類的人工智慧系統，畢竟 AlphaGo 在賽中的確也下了許多失誤得棋子。5 盤賽事結束後，世界上的人工智慧熱才正要開始，AlphaGo...