※ 引述《tank44444 (tank)》之銘言：
: 最近看到的新聞找了下
: 遊戲高手別自傲 你的人工對手已經誕生
: http://technews.tw/2015/02/26/ai_beats_human_progamer/
: GOOGLE的人工智慧在以前的數款街機已經可以超越人類了
: 包括小精靈、小蜜蜂、立體彈珠台
: 這不同於一般的人工智慧都是對某項遊戲特化(like:深藍)
: 是讓電腦自己去摸索、嘗試、訓練、學習。
: 而且不是靠串聯許多台電腦，它僅在一台電腦上運作
: 這項發表在「自然」雜誌的最新成果，DeepMind 其實是結合兩套人工智慧學習系統而成
: 。第一種叫「深度學習」(Deep Learning)，將可以加強累積經驗的模擬神經元，以多層
: 次方式組合並連接在一起，這與腦部神經細胞彼此用突觸連接的方式很像。深度學習系統
: 可以從大量沒有結構化的資料中獲取複雜的資訊，Google 的翻譯及照片分類功能就是採
: 用類似的架構。
: 第二種叫「強化學習」(reinforcement learning)，是一種模仿神經傳遞物質「多巴胺」
: 運作的決策系統，它收集遊戲畫面中的像素資料與得分，判斷進行什麼動作可以得到較多
: 分數，例如往左、往右或是射擊；套句電玩術語，「練功」，也就升級了。
: 這團隊下個目標是要讓不同的遊戲經驗能彼此交流，另外同時兼顧長期布局和短期目標
: 　　DeepMind 共同創辦人暨 Google 工程部副總裁 Demis Hassabis 表示，這項技術並
: 非用來玩遊戲作弊，旨在未來日常生活中透過學習，採取對應行動，尋求各類場景的最佳
: 解決方案。不過他也談到，人工智慧能遊玩遊戲並不代表已建構概念性及抽象知識，它需
: 能獨立判斷思考，而 Google 距離完美目標仍長遠之路要走。
: 會不會以後玩GTA7 路上殺的是真人還AI都不知道了
→ Justisaac: 這種程式搞不好可以挑戰圍棋0.0a
一年前我還以為 DeepMind 只是玩些小遊戲
沒想到真的能在圍棋上勝過職業棋士了
雖說只是職業二段,但以前都要靠讓子才能贏
http://technews.tw/2016/01/28/google-alphago/
類神經網路+深度學習潛力比想像還大
physo pass裡的西比拉系統或許真的有可能了
Don't be evil, google

靠盃 這文有控制碼

我記得之前是"不能輸"的壓力 後來就贏了

拿來做色情不知道能幹嘛

最打臉的好像是 臉書才說我們要做...估狗過了幾天就說 那個 其實 我們已經做到了...

如果到了AI會自己成長的程度 那就已經差不多了畢竟 人類各個體的智力差異其實沒有很大下的贏職業二段 距離下贏全人類就沒多遠了

以後手機遊戲就會要求你要課金 她才好打怪了

然後就出現天網了(?

MarI/O就是這樣運作啊

類神經是近幾年才又起來的 不過還是需要有新的突破

類神經的新突破就是量子電腦啊~量身訂做

Deep learning 是近來的顯學啊... (不過目前無力去追)但是連 reinforcement learning 都用了...看來已經永遠追不到了 (思)

真正用量子邏輯乏去做的量子電腦還沒實用話D啥的那個是用量子退火 還要嚴格控制溫度和計算時間深度學習+強化學習+GOOGLE龐大資料庫... 希望是用在善的地方

希望有生之年能看到GLaDOS

google早把don't be evil拿掉了吧..

沒有 只拿掉Don't

現在是 Do the right thing ...有黑化的可能了