我們一直都在學習—專訪林守德

「AI迷人的地方就在,它不是一招半式走江湖。」提到AI(Artificial Intelligence,人工智慧),林守德老師的眼裡閃爍著光芒。人工智慧當紅,各大公司爭相研發相關應用技術,AI人才更是炙手可熱。其實,AI並不是21世紀的創新產物,早在1960及1980年代,就已經紅過兩次。「這是門隨著技術發展而推進的學問,我們也一直都在學習,可能現在的東西一兩年後就被推翻」,林守德老師指出,新的技術一直出現,但很難預測到底哪些是曇花一現、哪些可以流傳久遠,唯有精進基本工的扎實學習,加上快速吸收新知的能力,才能在這波AI潮流中取得優勢。

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從圖靈測試到微軟小冰:人工智慧的演進與展望

1950年,艾倫·圖靈(Alan Turing)提出圖靈測試,被視為人工智慧的研究開端。21世紀的今日,人工智慧成為顯學,看似蒸蒸日上的領域,令人難以相信歷史上它曾沒落到幾乎無人聞問。臺大資工系林守德教授和我們分享人工智慧的演進歷程,以及目前趨勢。

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HPC與深度學習

電影「模仿遊戲」中,盟軍為了破解德軍密碼機,找來專家花了很多時間和心力,終於建造出高效運算機器,幫忙贏得戰爭。同理,為了解決高價值的重要問題,例如:預測氣候變遷、打造人工智慧等,我們需要高效能運算(High-Performance Computing,HPC)機器。HPC的精神是「沒有最好,只有更好」。舉例來說,IBM花了七年打造專門下西洋棋的深藍(Deep Blue),在1996年打敗棋王。這台機器很貴,是由30台電腦組成,並加裝480顆加速重要運算的晶片。由此可見,晶片用在刀口上,可以創造價值,把不可能變成可能。但晶片要如何達到高效能計算呢?首先要對軟體有充分了解,然後找到軟體瓶頸,依此設計加速器,而且還要優化軟體,達到軟硬整合。

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不一樣的演化演算法

遊戲AI大概是多數研究者證明人工智慧可以處理複雜問題的方法。自AlphaGo擊敗人類世界棋王後,深度學習蔚為主流。然而,真的只有以深度學習為底的智慧體能在遊戲中得到高分嗎?來自法國Toulouse大學的研究團隊,首次採用笛卡爾遺傳編程,透過演化演算法來打造遊戲AI。在許多Atari遊戲中表現驚人,不僅超越人類,甚至優於現有其他機器學習AI,開啟人工智慧的發展新方向!

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