今天來跟你介紹人工智慧MuZero!只知道AlphaGo?遜掉啦~
比打敗人類棋王的AlphaGo更強！無師自通的人工智慧MuZero誕生2016 年，DeepMind 開發的人工智慧圍棋軟體 AlphaGo 打敗了韓國棋王李世乭，成為第一個擊敗人類棋手的 AI。2018 年，它的繼任者 AlphaZero 從零開始，靠自學學會西洋棋、將棋、圍棋。近日，DeepMind 發表超越 AlphaGo、AlphaZero 的人工智慧系統 MuZero，就算不知道規則也能精通西洋棋、圍棋、將棋，以及 57 款雅達利（Atari）遊戲，甚至還能用來壓縮影片。 
▲ 來源：DeepMind 官網。
AlphaGo還需靠真人來訓練，MuZero卻能自我摸索出規則DeepMind 過去研發出的幾款人工智慧，都在各種棋類遊戲上展現出壓倒性的優勢。但無論是 AlphaGo、AlphaGo Zero 或 AlphaZero，都是基於已知規則，再加上人類資料訓練或是自我學習訓練而成。而最新登場的 MuZero 與其他的 AI「前輩」們最大的不同在於，它未事先輸入任何的已知規則，在未知的動態環境下能自行摸索出規則，並作出最佳的判斷。MuZero 的拿手範圍不只圍棋、西洋棋和將棋等棋類遊戲，還包含經典電腦遊戲公司雅達利（Atari）出品的 57 款遊戲，且都拿出了亮眼的表現。 跟人類一樣的「規劃能力」 MuZero 以有限資訊做出最佳決策2019 年 DeepMind 就曾透露過 MuZero 的存在，但直到 2020 年底才正式於《自然》期刊發表論文，詳細介紹它的能力與原理。DeepMind 表示，MuZero 最大的突破在於表現了「對未知環境的掌握能力」。「我們只是告訴人工智慧：用你自己建構的認知，去了解這個世界怎麼運作。」曾任 AlphaGo 與 AlphaZero 首席研究科學家、現正領導 DeepMind 強化學習研究小組的 David Silver 表示，「只要內部的理解成功對上了某個現實事物，那我們就滿意了。」 
▲ MuZero 不需要先備知識與規則，就能精通更多的領域。來源：DeepMind 官網。
與 AlphaGo、AlphaZero 相似，MuZero 也使用蒙地卡羅樹搜尋法（Monte Carlo tree search，MCTS），匯總神經網路的預測，並選擇適合當前環境的動作。MCTS 是一種「最佳優先」的樹狀搜尋演算法，與傳統方法（如廣度、深度優先）相比，最佳優先搜尋利用啟發式估算法，使其在未知的搜索空間中也可以找到有效的解決方案。簡單來說，該演算法不使用學習模型，而是找出「最好的下一步是什麼」。MCTS 的每個迴圈包括四個步驟：選擇（Selection）、擴充（Expansion）、仿真（Simulation）和反向傳播（Backpropagation）。通過重覆執行這些步驟逐步建構出樹狀圖。 ▲ 蒙地卡羅樹搜尋法應用於 MuZero 的示意圖。來源：DeepMind 官網
更簡單地來說，MuZero 會對依照三種要素建立樹狀模型：1. 當前位置、狀況的好壞；2. 最好的下一步是什麼，3. 最後會有怎樣的結果。
DeepMind 比喻，MuZero 的運作邏輯就像是「知道雨傘能讓人不被淋濕，比對雨滴建模更有用」，它只對重要的資訊進行建模，不但讓 MuZero 不懂規則也能掌握遊戲，也讓它能保持高效率、高性能。MuZero 在棋類遊戲的性能與 AlphaZero 匹敵，在雅達利遊戲上的表現更大幅超越現有的最佳系統 DQN、R2D2 與 Agent57。
▲ 雅達利曾視為家用遊戲主機的代表。來源：Lorenzo Herrera on Unsplash
其實人類生活在真實世界時，也常要解決沒有規則可循、沒有指南可看的問題，但人類有規劃能力，能在混沌又複雜的世界制定出下一步該怎麼走。當你看到天空烏雲密布，於是決定攜帶雨具出門，這就是一種規劃能力，因為你預測到了可能會下雨。
David Silver 說：「這是我們第一次打造這種系統，它能建立對世界如何運作的理解，並用這種理解做複雜的規劃，例如下西洋棋。」在下棋時，MuZero 也能以較少的運算量，達到與 AlphaZero 同樣甚至更好的結果；在需當機立斷、立即做出行動的遊戲如小精靈（Pac-Man）中，MuZero 不需要算出所有可能性才能行動，若限制它的每個行動只能選擇 6、7 個規畫模擬，依舊能取得亮眼的成績。 除了下棋⋯⋯人工智慧 MuZero 還可以做什麼來降低 YouTube 成本？下集請點此接續看下去！" 延伸閱讀：畫畫真的好難!就讓這人工智慧輔助繪圖能力來幫助你~
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關於網路行銷的SEO和付費關鍵字,今天讓我們好好了解它們的差別!SEO 跟付費的關鍵字廣告有何不同？為何在網路行銷很重要？相信每個網路行銷從業者都希望自家網站能在 Google 搜尋結果上「有效」曝光，以吸引更多人潮！要達成此目的，有兩種方法：第一種是透過付費「關鍵字廣告（PPC）」出現在廣告版位，第二種便是透過符合搜尋引擎規範的網站優化（SEO），使你的網站能被 Google 搜尋引擎收入，出現在 Google 的自然搜尋結果！以上的方法，前者的「關鍵字廣告（PPC，有些業者把這種方式稱為「SEM（搜尋引擎行銷）」，其實並不是很精準）」，優點是曝光快，但在廣告版位的排序與名次，則是依你交了多少廣告費而定。若帳戶內的錢用完，廣告則會自動下架；而後者（SEO 網站優化) 速度雖然慢，且要做的事很多，但是一但排名衝上去後，停留的時間便很持久。 ▲ 自然排序與關鍵字廣告在搜尋結果頁的位置。來源：達內教育
回歸正題，SEO（Search Engine Optimization）本意是「搜尋引擎最佳化」，是一種善用搜尋引擎（如 Google 搜尋、Yahoo 搜尋等等）的演算法原理，來優化網站的概念與技術。
當網站能「不」透過付費的關鍵字廣告，而能在搜尋結果頁面上透過自然排序、曝光度吸引更多的訪客來瀏覽網站時，成交的機會也就隨之增加，對企業的業績與口碑都有正面影響。不像需要付費的關鍵字廣告，錢沒了網站就停止曝光；透過 SEO 技巧所奪得的網站排名與曝光可以持久。因此 SEO 優化在網路行銷佔有一席之地。 SEO 的困難點？比起上一段提到的 PPC 廣告投放，能有許多清楚的數據，業界知名 SEO 專家就說過「SEO 是相對不透明的領域」。以 PPC 廣告投放來說，你投入了多少錢，獲得多少曝光、點擊、最終轉成多少業績等數據都能清清楚楚地在報表上呈現。當廣告成效不如預期、甚至無法操作、被停用時，你可以很清楚的推到是哪個環節出了問題，具體的原因呼之欲出；但在 SEO 領域上，若網站的點擊數變少、搜尋流量下滑、Google 把你的網站從搜尋頁上下架時，SEO 人員都要分析非常多資料、有時甚至還要有經驗的 SEO 顧問一起研究討論，甚至檢查網站的前端、伺服器端等才能釐清原因。有時候，就算是最頂尖的專家協助還釐清不出原因。除了無法直接知道網站排名下滑的原因之外，Google 演算法一個月就來幾次小更動、每個幾個月就有大更新。因此身為 SEO，經常要不定期的關注 Google 在搜尋引擎上到底做了哪些事，甚至要因應更新的方向定出網站優化的方案。推薦閱讀：
Google 12 月更新演算法！SEO今年排名最大洗牌
即便 Google 更新時，官方會說明有哪些作法會衝擊到網站排名，但都大方向的說明，小細節無法透過爬文、查資料來取得。因為 Google 怕有些有心人士使用黑帽手法來惡意操作、誤導 Google 搜尋引擎，讓 Google 搜尋引擎失去公平性及降低使用者體驗。如此一來，SEO 們只能盡可能照 Google 的規範來優化網站，這就是為 SEO 的具體做法不好敘述、SEO 人才不好培養的原因。連真正的 SEO 從業人員每天也都要吸收新知，才不會誤用了過時的優化技巧例如，下圖為一家搬家公司的網頁 HTML 原始碼，在一些帶有外部連結的關鍵字上居然嵌入了「Display:none」的 CSS，那他們可能太久沒跟上 Google 的演算法了！這就是過時的黑帽 SEO 手法，會降低 SEO 的排名。 
▲ 隱藏外部連結與文字的做法已是過時的黑帽 SEO 手法
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白帽SEO、黑帽SEO，到底差在哪?
既然 SEO 這麼複雜，那我自學可以嗎？SEO 的資訊又雜又大，甚至外面有一些不實的江湖傳說，像是「SEO 就是在文章中插入關鍵字就好」等謊言。其實對未接觸過 SEO 的初心者來說，他無法判斷哪個資訊才是正確的，因此還是接受系統課程的 SEO 教學、並且有實務經驗的老師帶領實戰操作，邊學邊做，才是最保險又不浪費生命的做法。擁有了基礎的 SEO 理論之後，還是要在業界、或自己架一個網站實務操作至少一年，才會真正了解到一些基礎的 SEO 操作、流程。此時可藉著報名進階的 SEO 課程、透過各種學習資源自學 SEO 或定期追蹤 SEO 權威網站的文章來充電。總之，就是要大量閱讀、大量學習。而 SEO 的基本功，是必須要花大量的時間來打好基礎：像是看懂 Google Search Console 與 GA 等報表上的數據以及成效分析、理解 Google 排名背後的演算法、理解如何佈局 SEO 整體架構、知道如何優化網站（不會基礎的 HTML、CSS 語法就沒資格做 SEO）等。總之，最快的方法就是自己架設一個網站來做 SEO 優化來驗證你所學的 SEO 理論。推薦閱讀：
Google Search Console更新! 新檢索統計報告啟用開始
後續，我們還會產出更多的 SEO 教學文章與新聞。請持續關注本網站。 延伸閱讀：人工智慧也即將取代法官了?讓我來看看愛沙尼亞的新政策!(下)
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你也想靠網路行銷來重新定位職涯嗎?來聽聽這高中生的建議! ▲ 網路行銷：SEM 搜尋引擎行銷課程張姓學員，是提早定位人生方向的高中生。
▲ 張同學活用網路行銷課程所學，自創電商品牌外銷台灣小吃至香港。圖為
香港網站首頁）
▲ 張同學的網路行銷策略成功，自創品牌榮獲香港頻果日報報導（
連結點此）
SEM 關鍵字廣告課程（註：SEM 在此意同 PPC 關鍵字廣告）結業的張同學，仍是高中觀光科三年級的學生。但是在其他同學對未來尚未有明確想法時，張同學早已將職涯定位熱門的網路行銷產業，更善用關鍵字廣告中所學的網路行銷技能，獨立接案賺錢。現已成功經手 3 個案子的張同學，分享整個 SEM 搜尋引擎行銷 課程的學習歷程如下： 面對未來趨勢，只有自己掌握技能才能無所畏懼。在念觀光科三年級的我，面對未來其實非常迷惘。觀光科在許多人眼裡應該是就是旅行、餐飲業，大多是端盤子沒有什麼未來，甚至會被某些人戲謔說是到處玩樂、未來到處打雜的科系，但其實我們學的項目多元，其實可以發展的細項很多，並沒有一般人想的那麼不堪。我們觀光科所學面向非常廣，算是整體學習再不同面向上分支的學習，但如果沒有一個頂尖的專長，確實很容易迷失，然後淪為大家想像那樣的樣子。雖然我明白不是每個人都要有好的學歷才能夠存活，但腦中總盤旋著這問題「沒有頂尖的學歷的我，要怎麼在日新月異的社會上存活呢？」在沒有很明確方向的狀態，我似乎做什麼都可以、也不覺得排斥，但確實燃不起太大的熱情。而在景氣不是太好的現在，未來要從事什麼？學歷不如其他有大學履歷的競爭者來說，我的未來職涯似乎除了努力蹲經驗，爬上主管之路，就是想辦法自己開業、創業。在這樣的前提下，我對於未來之路感到徬徨，這真的是我要走的方向嗎?常常會有一種很多事情都無法掌握的不確定和無力感。伴隨著電商與科技的蓬勃與盛行，網路上流竄著各式各樣的資訊，此時的我逐漸感受到未來的商機在於網路，傳統行銷方式會慢慢地被汰換，而有些職業也會被取代和淘汰，雖然到什麼程度還很難斷言，但確實勾起我的危機意識和焦慮感，因此開始透過網路找營銷這方面的資訊，希望能找到一些東西和可以學習的技能，提升自己在未來社會立足的可能和能面對未來的技能。但補習班那麼多間，到底該怎麼挑選其實蠻沒頭緒的，就更不用說以前連聽都沒聽過達內教育了，但在不斷尋找跟了解的過程中，總是可以看見達內的網站和相關教學文章不斷曝光在我眼前，也逐漸開始好奇「為什麼達內有辦法做到？這麼高的曝光能力是不是我學起來後，也能成為我面對未來的利器?」那這樣未來學做網路行銷應該也會有一定程度的保障吧?因為這樣的能力就是我希望做到的操作阿！於是我決定深入了解達內的網路行銷課程。在了解網站課程大綱時，很讓我驚豔的是在進到官網後，接觸到的線上諮詢專員。他們真的很認真理解我的需求，並且很有耐心的解決我的種種疑惑，甚至是一些我沒想到的職涯規劃都陪我考量和討論，認真詳細到讓我真的相信他們絕對不可能是線上機器人；而不同於一般補習班的純粹推課程，他們是真的有在幫我著想，也不勉強我馬上決定，所以就決定要給達內 IT 和自己一個機會。SEM關鍵字廣告操盤:百度比Google難而達內的網路行銷課程真的蠻驚豔我的，不管是網路架構或是運作的邏輯脈絡，解釋都相當清楚明瞭，甚至教授很多可以運用的資源和方法，真的都讓我倍感受用。而達內的網路行銷教的是百度的 SEM 關鍵字廣告，先別緊張為什麼百度，一開始我也疑惑了一下，但讓我花點時間稍微分享一下。雖然不同一般補習班 SEM 搜尋引擎行銷 是學 Google 的關鍵字廣告操作，一開始可能會有疑慮說，現在學百度是不是以後 Google 的 就要重學？但其實百度跟 Google 搜尋引擎邏輯是差不多的，不管哪個去做優化，方法基本上是一樣的，雖然關於抓取、索引、排名演算法等都不一樣，但這些區別不足以造成SEM 搜尋引擎行銷 方法不同。而那些關鍵字廣告做得好的網站，在百度和 Google 排名都不可能太差。就算演算法持續在變動，只要有好的 SEM 搜尋引擎行銷觀念加上技巧都可以帶來不錯的流量，這大概就是達內能給予和其他補習班不同的地方之一，某種程度的多學到不同的東西，這對我不論未來要在台灣或大陸走跳，都讓我有更大的優勢和戰鬥力，而這樣的技能和競爭力，是我想要的。達內教育SEM關鍵字廣告課程 助我提早職涯定位我的個性很好強，非常討厭輸的感覺，在學習上就更不用說了。當我在面對不懂或難以理解的東西，就會很堅持要搞懂他，雖然有挫折但我更期待自己解決疑惑的那一刻，最好是不要麻煩別人，靠自己搞懂的感覺真的很好。但總有卡關的時候，而在達內教育上課的好處就是，聽一遍不懂，那就再聽，直到我弄懂他，線上課程的優勢就是可以一看再看，直到我解決疑惑，甚至在真的看了很多次，還是沒辦法自己搞懂時，還有輔導老師可以直接問，完全滿足我所需要的學習模式，更讓我在學習的路上充滿成就感!我-高三生 已經獨立接了三個網路行銷專案而在我分享這些學習歷程同時，我已經接手過兩個專案，目前正在進行第三個專案。一路上當然還有很多需要學習跟累積經驗的部分，但真的要感謝達內在行銷課程中，幫我打下深厚的基礎，讓我在自己操作 SEM 關鍵字廣告 時，更有邏輯架構，也能透過自己的技能和實戰力，接下更多的工作。讓我在面對潮流趨勢的網路之戰時，不僅有擁有我原先的專業，甚至是自己接案的能力，當然讓我面對更多未知的未來，有更大的信心跟發展方向，就更不用說，當你會許多別人不會的東西，心裡的成就感滿溢到不行！在短期衝刺訂單時，SEM 的廣告操盤是最直接有效的做法。長期來看，如果只仰賴廣告，行銷成本就會居高不下。這時就需要 SEO，好讓網站佔有搜尋結果名列前茅的版位了！但是 SEO 需要長期經營與網站內容、技術性的優化，因此有人形容「SEM 是短跑衝刺， SEO 是馬拉松」。因此，我的下一步，就是報名 SEO 課程，繼續把網路行銷技能學得更徹底！ 成功創業創業前的想法在達內學習完畢後我認識到了，沒錢就是要創業。當你有責任感之後，會伴隨著一定的上進心，而這就是推動我的力量！小廢物的我都可以了，誰還能不加油呢！你希望自己的人生想過得如何呢？創業中坦白說創業的路上是非常的辛苦！可是一切都是值得的，因為我是為了我的未來而奮鬥。想想自己才22歲，沒有甚麼可以阻擋我也沒有可以失去，就奮力一搏吧！如果你也想與眾不同，就注定得承受點別人承受不了的啊！學會面對不必懼怕。現階段的我名下已經有兩個品牌正在穩定發展中，我已經感謝一直不斷努力的自己，讓我可以有錢可以任性^_^ 延伸閱讀：關於JavaScript的五四三,這篇整理好直接讓你懂!
人工智慧再度幫我們省時間啦!一秒把草圖變擬真圖! 語言大師和數學天才,哪個才是Python課程的佼佼者呢?(上) Nature：語言天才比數學高手更適合學 Python！別在嘴文科生、女性不能寫程式了
人工智慧能「聽咳嗽聲認出新冠患者」！成功率達 98.5%
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人工智慧超逼真的試衣模特兒,讓時尚產業又有新玩意兒了! 服裝麻豆要失業了？讓你無法分辨的超逼真人工智慧models 
▲ 時裝模特兒拍照示意圖。來源：Cody Lannom on Unsplash。
隨著各大產業經歷數位轉型，人工智慧也在時尚服裝產業掀起變革。過去各大服飾品牌都會印刷製作商品型錄，以展示出樣裝的款式特色。此類平面型錄的成本高昂，即使漸漸轉變為線上電子型錄，但撇開印刷成本之外，聘請模特兒、定裝、換裝拍攝、選片、修片、排版等過程依然費時又耗力；另一方面，對現在十分普遍的「網拍電商」而言，為了應對流行的快速變化與多變的風格，需要快速上架大量新款服飾，因此如何在短時間內拍攝大量新款服飾商品宣傳圖，也是很大的負擔。不過這個看似難解的問題，在引入人工智慧後，將能迎刃而解！ 超逼真「AI 模特兒」 試衣、棚拍、擺 Pose 都難不倒它現今已有 4 間公司，實際開發出用於時尚產業的 AI 技術： 1. DataGrid（株式会社データグリッド） 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(24)
本系列文章為【AI工作久了也會累！科學家證實人工智慧也需要睡眠 】的下篇，請
點此看上篇閱讀了解 Tengai 的身世吧！
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不只是「好看」 圓角設計的背後深意
近年 3C 產品硬體設計上都大量使用圓角，UI 介面設計也順其自然地大量採用圓角。除了是為了要「跟上潮流」，圓潤的造型也的確讓產品設計加分。舉凡服務性產品、企業官網、社群媒體、網路商店等，需要 UI 介面的地方全都導入圓角設計。但是圓角「好看」的背後，到底是什麼原因？ 人們為何會熱愛圓角的科學根據尚未定論，大致有以下三種說法：
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太累的人工智慧跟人類一樣,做事會開始沒效率的! 跟人類一樣！AI 人工智慧工作久了也會「愛睏」近年來，越來越多人意識到「睡眠」對身心健康的重要性，良好充足的睡眠能讓疲累的身體、大腦獲得休息，如同「充電」一般，讓你有精神和體力繼續第二天的工作與學習。但讓人想不到的是，最近美國科學家發現沒有身體、沒有大腦的 AI 人工智慧，也需要「睡覺」！ 模擬人類大腦 讓 AI 進行無監督式學習過去負責「曼哈頓計劃」的洛斯阿拉莫斯國家實驗室（Los Alamos National Laboratory）是全球最大的科研機構之一，近期實驗室科學家們正在研究模擬大腦內部神經元系統的人工智慧，讓神經網路進行無監督的自行學習。無監督學習指的是不先給 AI 訓練範例，直接讓其自動對輸入的資料進行分類。舉例來說，就像是將許多不同動物的照片交給一個孩童，要求他將相似的動物分類在一起，但這個孩子不認識這些動物，他得靠自己找出貓咪、狗狗或兔子的特徵，區分出不同，再進行分類。這就是在沒有先例的情況下執行分類工作。▲ Photo by Alexander Possingham/Unsplash
你或許會想「這有什麼難的？」確實對人的大腦來說很簡單，但大部分情況要人工智慧學會如何分辨一張照片上的動物是什麼，必須要先有大量的動物圖片，並且每一張都要先明確註明這是貓、這是狗，讓 AI 藉此來學習、分類。但是要幫所有資料都標記上註明，是一間非常費時費力的龐大工作，所以科學家才嘗試開發模擬人類大腦的神經網路系統。 「睏」到無法繼續學習的 AI但是研究人員發現這個模擬大腦的 AI 有個很「人性化」的地方──它也需要睡覺！團隊表示，神經網路在持續學習一段時間後變得不穩定，即使是熟悉機器學習與深度學習的研究人員們也從未遇到這種狀況。研究人員用了各種方法試圖恢復其穩定性，最後發現，若 AI 經歷一段類似人類深度睡眠時所產生的腦波──慢波睡眠（Slow-wave sleep）狀態，就能夠恢復「恢復精神」，回到正常的穩定性，就像讓 AI 睡覺一樣。 
▲ Photo by Moritz Kindler/Unsplash
結果表明，在人工智慧系統和自然觀察智慧（Naturalist Intelligence）系統中，進入慢波睡眠狀態確實可以確保神經網路的穩定。不過大部分的 AI 並沒有這個問題，只有模擬生物神經系統的人工智慧才會出現這種「需要睡覺」的狀況，過一段時間就需要休息，才能恢復穩定繼續學習。 原來不只有人工智慧要睡覺，傳統電腦其實也需要睡眠！請點此接續看下去！ 延伸閱讀：預測敗血症刻不容緩!就讓人工智慧來幫你這個忙!
如今的西洋棋,已藉著人工智慧而有了新生命!(上) 還在舊思維嗎?Python課程可是文科生潛力寶地呢!(下)外貌影響面試？新人工智慧機器人 Tengai 面試不再以貌取人秀程式設計也能交女友！工程師專屬交友App：VSinder生物學最大謎團被人工智慧 破解！DeepMind 攻克「蛋白質折疊」奧秘測試員"微痛"轉職前端工程師,現在切版和網站開發一把罩! 布萊恩的創業小窩 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣(13)
