人工智慧&電腦、資料科學

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科學怪人專題

2018 年 04 月 03 日2018 年 12 月 14 日 CASE PRESS 科學怪人專題

陳奕廷　機器人能作畫和演奏

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「抱歉，我說錯話了！」AI正努力向人類學習對話

2018 年 03 月 28 日2018 年 08 月 29 日 CASE PRESS AI, 人工智慧, 學習, 對話機器, 聊天機器人, 語言

■舉微軟的對話系統為例，當機器接收到了一則訊息，它將會產生數千個可能的回應，並根據各個句子接近人類對話的相似度做排序，再從中選擇最接近正確的回答。在一次的Demo中，使用者問了機器「誰是Adele？」，系統羅列出了許多可能的回應，前五個最適合的句子依序是「她是歌手」、「我不知道她是誰」、「她就是歌手」、「Lana Del Rey（拉娜德雷，同為美國著名歌手）」以及「我不知道她是誰，但她是歌手」。我們大概可以看出機器對於世界應有相當的了解，而能認識到這邊講的Adele正是美國那位名為Adele的歌手。

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再現性危機：人工智慧的下一場冰河期？

2018 年 03 月 23 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 人工智慧

■你或許聽過，人工智慧的發展曾經歷兩次嚴冬。如今，人工智慧研究似乎已進入穩健且快速成長的階段，以致我們每隔幾個月就能在新聞媒體上看到重大突破。例如2016年橫空出世，陸續擊敗不只一位國際級頂尖棋手的圍棋程式Alpha Go、2017年登場的寫詩機器人微軟小冰（甚至出版了個人詩集！），乃至於後來誕生的Alpha Go終極版本－－不需預先寫入任何圍棋相關知識的Alpha Go Zero。
然而，你是否知道，當今看似疾速發展的人工智慧研究，其實隱伏著不小的危機？

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機器人能作畫和演奏嗎？

2018 年 03 月 19 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 畫畫, 神經網絡, 科學怪人專題, 藝術

■如果問哪些能力是人類最可貴的，相信許多的人都會回答「創造能力」。透過聲音和色彩，人類能創造出引發共鳴的音樂和繪畫；透過文字，人類能創造出感動好幾個世代的文學作品。就像是小說中科學怪人也能學習語言和感情等抽象表達，透過人工神經網路，現在機器人能夠學習畫畫和音樂！

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面對如同黑盒子的神經網路，AI科學家如何解釋內在機制？

2018 年 03 月 14 日2018 年 08 月 29 日 CASE PRESS

■位在加州的Uber總部，Yosinski像許多AI科學家一樣，想辦法要把深度學習(Deep Learning)應用在他們的自駕系統上。將大量已標記的影像，像是斑馬線、消防車、安全帶等拿來訓練出一個能夠辨識物體的模型之後，他在想這樣的模型是否也能夠認出鏡頭前的自己？Yosinski將攝影機轉向自己一看，令人意外的是，某幾個神經網路(Neural network)的節點(Neuron)上還真能看到自己臉的輪廓。

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科學家必看！AI正在改變科學研究的方式

2018 年 01 月 09 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 人工智慧, 大數據, 機器學習, 深度學習, 自閉症

■你是否覺得在新聞、臉書、廣告和你的朋友都在討論人工智慧、深度學習和大數據？沒錯！因為它們就是這麼重要！人工智慧除了應用在「傳統人工智慧領域」，他也席捲了直覺上跟人工智慧毫不相干的許多科學領域。包括尋找新的基本粒子、憂鬱程度的預測、從書寫風格判斷個性、古文鑑定、找出自閉症根源、去除天文雜訊和研發製藥，這些都和AI有關。讓我為你一一介紹！

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這樣太危險？AI加上核能？

2017 年 12 月 19 日2018 年 08 月 29 日 CASE PRESS AI, 人工智慧, 核融合, 演算法

■機器人打敗了西洋棋和圍棋的世界冠軍、影像辨識超越人類，甚至還能入籍沙烏地阿拉伯。人工智慧再做出什麼舉動好像都不奇怪了。知名的電動車公司董事長甚至在推特上表示：國家級的人工智慧可能會導致第三次世界大戰。除了超越人類表現所導致的假想災難情節外，人工智慧確確實實地製造了許多美好的東西。例如：X光片肺炎判斷率超越醫生，使更多病人能獲救。本文要介紹的是另一個例子：核融合。

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物理學中的人工智慧

2017 年 11 月 06 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 人工智慧, 機器學習

■提到人工智慧，可能會想到下圍棋、預測股市等功能導向的應用。對於偏創造性的工作，例如科學研究，直覺上來說人工智慧好像無用武之地。但其實，人工智慧在科學研究中正扮演逐漸重要的角色。本文介紹在量子力學和相對論研究中使用的人工智慧。

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用「機器學習」決定債卷價格

2017 年 07 月 17 日2018 年 07 月 29 日 CASE PRESS AI, 債券, 機器學習

■兩位史丹佛大學的研究人員利用機器學習的方式來研究債券定價的方式。根據他們的方法，他們可以在幾秒鐘內預測出債券合理的價值，而且與實際價格相比，誤差不到一美金。

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機器學習與人工神經網路(三)：AlphaGo 怎麼下棋？

2016 年 12 月 27 日2018 年 08 月 03 日 CASE PRESS AlphaGo, Deep Blue, 人工智慧, 圍棋, 機器學習, 賽局

■Google 的圍棋人工智慧 AlphaGo 是第一支能戰勝職業棋士的電腦程式。其實早在1997年，IBM 超級電腦深藍(Deep Blue)就打敗當時的西洋棋冠軍。人工智慧在棋藝上擊敗人類已經不是新鮮事，為什麼 AlphaGo 的勝利仍震撼全球呢？除了圍棋和西洋棋複雜度的差異外，另一個原因在於讓電腦自己學習下棋。

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機器學習與人工神經網路(二)：深度學習(Deep Learning)

2016 年 12 月 13 日2018 年 08 月 03 日 CASE PRESS AI, AlphaGo, 人工智慧, 人工神經網絡, 機器學習, 深度學習

■戰勝圍棋九段的 Google AlphaGo 正是以深度學習作為核心。比起一般的機器學習，深度學習是如何有深度呢？廣泛地說，深度學習是指具有層次性的機器學習法，能透過層層處理將大量無序的訊號漸漸轉為有用的資訊並解決問題。但通常提到深度學習，人們指的是一種特定的機器學習法─「深度神經網路」(Deep Neural Network)。