楼主:
dharma (é”)
2017-11-05 23:40:55围棋给初始规则后，AI不再需要人类插手(人类棋谱)
因为规则和胜负条件明确
AI可自己产生天文数字的对局来训练
自行学习进化打败人类
但如果是语音/影像辨识
好像还是必须靠人类不断喂题目和正确答案
AI才能由给定的题目和答案，找出其中的关系
语音影像辨识这种AI无法自己制造样本
AlphaGo Zero方法是不是就不适用
这样AlphaGo Zero这种模式(不用人类给样本)
除了益智游戏
还有哪些可应用啊？
thanks
影像声音才是生成样本最多的==最近gan那么红现在生成样本分辨率很高了
作者: babogoos (D-eye) 2017-11-06 01:08:00
医疗的应用，像是病理分析、基因定序、遗传解析、物理方面的应用也可以，公式推导、模式预测等等，其实人类目前还有很多事物是知道结果并不清楚原因，人工智能可以帮助我们用新的角度检视既定事实并且厘清过程
作者:
alog (A肉哥)
2017-11-06 01:28:00是说学语音辨识，可以先想想一般人学一门语言也是前人、父母仰赖经验传承、大量收集跟阅听影音训练出来的吗所以说，我不认为做语音或影像辨识资料依赖样本，是有哪里不正确阿发狗 0 他厉害的地方在于不用仰赖别人的套路，自己找出一些作法来解决该棋局怎么下到赢，他可能在解决一些人类无法探究或是在有限的时间都无法解决的事情上可能会带来其他的新观点但语言辨识用不用着alpha go zero这种我的看法是，你既然要辨识（学习）某些语言你自己想出一个套语言意义何在，那到底是外星语 还是你要学习的那个目标语言？当然要跟别人从沟通、书籍来学习啊..协助人类做辨识还是得用人类的方法来学习，不然出来的结果未必不好，但看的人未必能同意你辨识的正确。
我的理解是Alphago也是从人类棋谱做supervised learning，再以reinforcement learning不断强化。若定好规则后就单靠RL一直学，感觉很容易落入local optimum。听过的类似场景有决策类游戏，deep mind好像打算征服星海争霸啊...抱歉 刚看了下alphago zero的相关文章，发现是自己的资讯太落后了，请无视QQ
作者: Kazimir (Kazimir) 2017-11-06 05:44:00
方法是要想的囉 如果你的意思是拿az的RL方法直接套那应用范围的确不怎么广 不过我觉得主要是吸收那个精神怎么利用RL或者其他方法来减少对labeled资料的需求
作者:
y3k (激流を制するは静水)
2017-11-06 08:33:00初音才不是软件呢
作者:
maxqq (max)
2017-11-06 10:16:00自己想像成自己是一个陌生人，到别的环境生存，你会给自己怎样的指令，这就是 AI在以前光是分装货物与货物，或许都要写很多判断程式但交给 AI 负责这块工作类别，你只需要跟他沟通负责教会他而不是重构他的系统程式
作者:
nendi (米迪)
2017-11-06 17:40:00如果星海的自我学习AI被做出来了，大概实际军事AI也不远了.
作者:
pttworld (批踢踢世界)
2017-11-06 19:11:00星海人机大战早比完了，人全胜。
作者: Sieg2010 (Sieg) 2017-11-06 21:31:00
AlphaGo的星海还没比吧
作者:
oversky0 (oversky0)
2017-11-06 21:56:00用在气象预测上会有用吗？
作者:
senjor (哞哞)
2017-11-07 10:28:00星海的问题在于没有可以直接给电脑使用的训练环境 (?
作者: Kazimir (Kazimir) 2017-11-07 14:04:00
有吧 我印象中deep mind有和bz合作 连环境都开放给大家玩了 这几个月的事情
作者:
APM99 (血统纯正台北人)
2017-11-08 10:24:00GAN不就骂人的脏字 以前打游戏常用
作者: jbwwwopa 2017-11-11 09:19:00
楼楼上 pysc2