Deepmind AMA:關於最強 AlphaGo 如何煉成的真心話,都在這裡回答了!

Deepmind 在 Reddit 的 Machine Learning 討論區舉辦了線上問題活動 AMA,Deepmind 強化學習組負責人 David Silver 和其同事熱情地回答了網友們提出的各種問題。

Deepmind 黃士傑:11/10 回台詳解 AlphaGo Zero 開發過程!

一手催生 AlphaGo 的首席工程師黃士傑在 Facebook 宣布,將在 11/10 舉辦的台灣人工智慧年會上詳盡為大家介紹 AlphaGo Zero 的開發過程!

能源政策迷思破解:綠能在台發展的現況與未來

台灣綠能發電在執政黨的推動下如火如荼的發展進行,成效有佳。但同時外界也傳出許多質疑,譬如躉購費率過高、綠能害全台電價上漲等;此篇文章將列舉五大常見迷思並一一闢謠。

Nature 刊登 Deepmind 論文,最強 AlphaGo Zero 已無需人類知識,AlphaGo 慘敗

Deepmind 如約在 Nature 發布了論文:從一塊白板開始,我們的新程式 AlphaGo Zero 表現驚人,並以 100:0 擊敗了之前版本的 AlphaGo。

DeepMind 成立新部門:專注處理 AI 社會倫理問題!

DeepMind 被 Google 收購時曾承諾要建立一個「AI倫理委員會」但一直沒有所作為。2016年,DeepMind 在與英國國民健康服務局(NHS)合作時,受到了公眾的大肆批評,讓其進一步認識到 AI 倫理問題的重要性。

解決商家自動化驗證、推播需求:三竹資訊企業簡訊 API 服務

透過三竹資訊的系統串接簡訊 API 自動發送,就能依照指定條件觸發簡訊,除了降低企業端的人力與時間成本,也能提升客戶服務品質。

DeepMind 團隊希望透過「休息」,讓人工智慧好好「複習」經驗

聽起來似乎點微妙,畢竟傳統印象中的人工智慧系統並不需要「休息」即可進行不中斷運算;但這其實是模擬人腦在持續學習過程必須有一些時間進行「消耗」、「吸收」,否則可能會在學習過程產生誤差,進而導致更大錯誤產生!

大開源!DeepMind 與暴雪要讓《星海爭霸2》變 AI 研究室

所以距離 AI 成為世界冠軍還有多少時間呢?

立志成為科技公司也尊敬的金融業!玉山金控打造敏捷式創新環境,壯大 Fintech 生態圈

在「2019 FinTech Taipei 台北金融科技展」與玉山金控科技長陳昇瑋相約,探究玉山金控的轉型秘方。

DeepMind 創辦人論文:想突破人工智慧應用的天花板,需要發揮「大腦」優勢

在一篇於本週四在神經科學界最為權威的期刊《神經》(Neuron)上發表的論文中,Hassabis 和另外三位共同作者指出,若想突破人工智慧應用的天花板,我們必須要對人類自己的智慧有著更為深入的了解。

連「美感」都能學了!Google 訓練 AI 成為專業級的攝影師

為了探索機器學習在主觀領域的應用,在這次的圖像美學領域,他們從 Google 街景視圖漫遊探索找到美觀的全景圖,進行各種後製操作,創造出美觀的圖像。

用 AI 保護石虎的台灣新創——DT42 要做數位轉型的最佳助攻

工業 4.0 時代來到,工廠與產線的智慧化是許多企業在數位轉型時的首要任務。DT42 開發出支援邊緣運算的影像辨識系統,協助工廠在自動化廠房中達到智慧監控與管理。

不坐著下圍棋了,DeepMind 訓練機器人可靈活動起來!

當 DeepMind 把運動技能教授給人工系統時,常常會遇到這個問題,就是很難準確描述一個複雜的行為。DeepMind 目前的工作就是研究如何在簡單高水平的目標下,使身體能夠從頭開始與環境相互作用來完成複雜的行為

AI 突破關係推理,DeepMind 人工神經網路擊敗人類!

人類通常十分擅長關係推理,但人工智慧的兩種主要模式,基於統計和基於符號計算的算法,在開發類似能力時進展十分緩慢。DeepMind 最近開發出了一種用於關係推理的人工神經網路,縮小了人工智慧與人類在關係推理方面的差距。

UI 台灣專訪:UI.com 以使用者經驗為主的企業文化,打造世界前三無線網通品牌

設立短短六年便上市,以硬體起家並成為IT產業中一匹黑馬的Ubiquiti Inc.,其企業文化和傳統網通公司有何差別?與台灣的IT產業又有什麼樣的淵源?

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DeepMind團隊希望透過「休息」讓AI人工智慧好好「複習」經驗

去年Google宣布將與暴雪娛樂攜手以《星海爭霸II》作為人工智慧系統「AlphaGo」學習內容後,暴雪娛樂稍早釋出相關API內容,讓包含Google在內開發者能將旗下人工智慧系統與《星海爭霸II》遊戲內容銜接,藉此進行遊戲內容遊玩操作訓練,讓人工智慧系統能透過遊戲遊玩模擬學習人腦思考模式。 而另一方面,Google人工智慧團隊DeepMind日前除了讓人工智慧系統能記取先前學習經驗,並且持續從錯誤中學習之後,更希望能透過模擬人腦休息情況,讓人工智慧系統能有更好運算發揮效果。 聽起來似乎點微妙,畢竟傳統印象中的人工智慧系統並不需要「休息」即可進行不中斷運算,但此次DeepMind團隊所提出論點

探索 AI 在大量變因中的可能性! DeepMind 與 Blizzard 將透過即時戰略遊戲星海爭霸 II 進行 AI 實驗

除了圍棋以外,隸屬 Alphabet 集團旗下 DeepMind 的人工智慧 AlphaGo ,過往已經透過挑戰 Atari 經典遊戲展現基於深度學習的人工智慧的學習能力;先前 DeepMind 也透露有意以更複雜的現代遊戲訓練 AI ,例如藉由如星海爭霸這類即時戰略遊戲作為探索深度學習人工智慧可能性,他們稍早也正式宣布與 Blizzard 共同展開合作,將星海爭霸 II 作為 AI 研究環境推出 SC2LE 工具,同時 Blizzard 也將持續提供大量星海爭霸 II 的匿名對戰紀錄作為培訓學習腳本;當前的研究看起來還是以 1 對 1 對戰,看來讓多個 AI 進行多人協力對戰應該沒那麼快。

年省10%電費 AlphaGo開發公司DeepMind用AI替英國大開省電模式

Google母公司 Alphabet 在 2014 年收購的英國人工智慧公司 DeepMind(就是開發 AlphaGo的那間公司),目前正在跟英國負責輸配電工作的國家電網公司(National Grid)洽談合作,希望在不增加其它基礎建設的狀況下,透過類神經網路跟機器學習技術來協助降低英國的用電量。 ▲ 開發 AlphaGo的 AI 技術不只能下圍棋,還能用在更民生相關的用途:節電上 雖然還是處在很早期的討論階段,但是關於這個合作案,DeepMind 的共同創辦人兼 CEO(同時也是牛蛙公司經典遊戲《主題樂園》的主要遊戲設計師),認為只要透過 AI 進行最佳化,就可以每年幫英國省下10%的電