AI 語言?深度學習?

AI’s Language Problem

Machines that truly understand language would be incredibly useful. But we don’t know how to build them.

by Will Knight
August 9, 2016


在舉世聞名的李世乭和 Google 研發的 AI, AlphaGo, 的一場對戰中，AlphaGo 下出了一個令對手非常不安的一步。

在第 37 步，AlphaGo 把黑棋放在似乎是個智障的位置。這樣的情勢使得它似乎有被迫放棄領土的可能性，而且這個錯誤是菜鳥才會犯的錯誤。兩個電視評論員懷疑電腦是否讀錯棋盤抑或是當機了。然而，相對於一般常理，就是那一步讓 AlphaGo 穩固了在中間的地盤，這是個史無前例的下法。

AlphaGo 的勝利尤其令人印象深刻是因為圍棋向來是被定位為測試直覺的遊戲。這個遊戲的規則甚是簡單，兩方輪流在格線上下黑棋及白棋，要使盡的把對方圍住吃掉，但是要玩的專精卻是難以置信的困難。

Uber本月將在匹茲堡開始無人駕駛服務

Uber Will Start Driverless Service in Pittsburgh—This Month

By Philip E. Ross

Posted 18 Aug 2016 | 20:00 GMT

圖片來源：http://www.volvocars.com/us/cars/new-models/xc90

無人駕駛出租車現在終於來了。Uber將在本月下旬提供在匹茲堡世界上第一個叫車服務，採用100台Volvo XC90 SUV的測試車隊。

我承認我沒有看到它會來得這麼快。我昨天才寫了一篇關於自駕小巴在赫爾辛基的新嘗試，且在當時似乎是相當有前瞻性的。但是這些車輛很慢，他們不斷往返於同一條路線，且每站皆停靠。

機器學習預測貧窮

Fighting Poverty With Satellite Images and Machine Learning Wizardry

By Prachi Patel
Posted 18 Aug 2016 | 18:00 GMT

政府和非政府團體需要一些數據來決定如何有效的幫助貧困。但是要從貧窮國皆直接取得可靠和即時的數據似乎是不可能的。科學家已經研究出一種省錢的方法，利用衛星影像和機器學習來精準的預測以村莊為單位的貧窮程度。這種高精度的判別方法可以幫助決定誰最需要援助，這樣，這種工具也可以幫助研究員和決策者收集多方面的資料和擬定發展政策。