《文茜的世界財經周報》
【中國提倡人工智慧:烏鎮再辦圍棋峰會 AlphaGo二度擊敗人類棋手 進化版AlphaGo深不可測 從自我博奕中學習 】
AlphaGo已經不是第一次挑戰世界的棋王，最近中國大陸又再度舉辦AlphaGo跟棋王柯潔的比賽，很多人都說，不要再比了，會讓人很挫折。但其實中國也有人將比賽視為是對年輕人的一場教育：上次工業革命，中國起步晚了，希望這一波的人工智慧不要再落後。AlphaGo的創辦人在本週接受中國大陸著名的第一財經負責人CEO的專訪。李嘉誠也他認為，他有生之年，一定要知道什麼叫做人工智慧。
當深不可測的AlphaGo遇上九段天才棋手，目前世界分級排名第一的柯潔。
新聞報導著，「上午11點30分，來到現場解說的聶衛平說，黑棋已經贏了，可以收子了，此時雙方剛交手至39手，Alphago用時15分鐘，柯潔用時45分鐘，Alphago點出第41手後，柯潔陷入不斷抓頭髮的長考，耗時近13分鐘。」
下午1點6分，柯潔摘下眼鏡，神情沮喪。兩分鐘後，柯潔起身離席。11分鐘後，柯潔終於回來。此時柯潔的比賽用時只剩下不足一個小時，而Alphago還有2小時17分52秒。下午1點22分，柯潔好像抹了抹眼角，感覺情緒有些激動，此時雙方行至第129手、第167手和第171手Alphago的落子被認為近乎瘋狂。
這是在烏鎮舉辦的圍棋峰會，人機對決的最終回，前兩場比賽，年輕氣盛的柯潔最後都不敵波瀾不驚的AlphaGo，來到最後一戰，柯潔仍沒能穩住，中盤認輸。
柯潔說，我覺得它這時候這個棋，跟去年的時候完全是兩個人，第一次的時候我覺得它的棋還是很接近人的，現在它的棋已經越來越像我理解中的"圍棋上帝"了。
進化後的AlphaGo確實煥然一新，新版的從未學習過人類棋譜，而是通過一次次的自我對戰，刷新能力。
深度思維公司首席執行官哈薩比斯說，「昨天的比賽非常精彩，而且雙方實力非常接近，最後AlphaGo只以最小的半分優勢獲得了勝利。我們確信AlphaGo非常強大，我們通過讓它和自己的老版本對弈的方式來測試它，然後看它能取勝多少次，所以我們知道它和老版本相比取得了多大的進步。但是在和像柯潔這樣偉大的棋手對弈之前，我們不確定它是不是還存在一些圍棋知識的盲區。」
研發AlphaGo的深度思維首席CEO哈薩比斯，母親是華裔新加坡人，父親是希臘籍的賽普勒斯人，流有1/2華裔血統的他，這次也親自到烏鎮見證AlphaGo的退役之戰，並接受上海第一財經首席執行長周健工的專訪。
第一財經傳媒有限公司CEO周健工問，「有一點很有趣，因為圍棋起源於中國，有幾千年歷史了，而突然之間，高智慧的機器來到中國，打敗了中國的頂尖選手，你覺得這是不是一種很棒的中西方文化交流？一個是高科技，另一個則很傳統。一個是西方的，另一個則是東方的。一個代表著機器，另一個則代表著文化。你對此有什麼看法？」
哈薩比斯說，「我其實並不這麼認為，因為儘管圍棋是一項亞洲的、中國的遊戲，但是它在全世界範圍內都很流行，尤其是英國的數學家們。我是在劍橋讀本科的時候學會了下圍棋，在劍橋大學有一家非常棒的圍棋俱樂部。此外在Deep Blue(深藍超級電腦) 20年前打敗卡斯帕羅夫，摘得人工智慧研究的聖杯之前，人們都認為由於下棋過於複雜、深奧，而且依賴直覺，機器很難掌握這項遊戲，所以我不認為這代表了一種文化差異，因為人工智慧打敗人類的第一項棋類是國際象棋(西洋棋)，在那之前則是國際跳棋，這些都是西方的棋類遊戲。而圍棋那麼特別只是因為它正好是最困難的棋類專案，需要最頂尖的、完美的資訊處理能力。另外自從我們公佈了AlphaGo的研究成果，騰訊就建造了他們自己的AlphaGo複製，而其他公司也在研究類似的技術，所以並不是只有西方企業在研究人機對弈。」
周健工問，「你提到了你們在倫敦有400到500名員工，其中有超過200名頂尖博士和科學家，他們來自多少個不同的國家？」
「我們非常國際化，這些員工來自超過60個國家。(問，你們是怎麼把這些頂尖人才從世界各地吸引過來的？)好吧，對於這個問題我想我有幾個答案。其一，最頂尖的人總是想和世界上其他頂尖的人一起工作，所以當你已經擁有了一部分頂尖的人才，招募更多頂尖人才就變得容易了。另一方面，這些人往往想要研究最有趣的問題，接受最有趣、最智慧的挑戰，我覺得解決人工智慧問題就是你能幹的最有趣的事兒之一，所以對那些聰明絕頂的人來說，研究中遇到的挑戰也是非常有趣的。而第三個原因是我們創造了獨特的研究文化，這是一種學術實驗室和初創公司模式的混合，你知道我們嘗試著吸取兩邊的精華，並把它們結合起來，我認為這能把資源、計算能力和其他它們能用到的東西都匯總到一起，對這些人才非常有吸引力，這就是我們吸引最初的人才的方式。當然當你開始做出AlphaGo這樣的產品，或者在《自然》雜誌上發表研究成果，就是向世界上最好的人才打出了廣告。如果他們想做出像AlphaGo這樣偉大的產品，那麼DeepMind就是一個工作的好地方。」
<深度思維>匯聚了60國的最強頭腦，加上哈薩比斯，這個被英國媒體譽為人工智慧時代的"超級英雄"，團隊一同探索人工智慧的各種可能，希望能做到解決智能，再用智能解決一切。
周健工問，「今天你談到很多自我學習，對我們圍棋手來說，有一些棋招很有創意又出其不意，你認為在不遠的將來獨立學習機制會產生獨立的動機嗎？機器在計算的時候有其自我目的嗎？」
哈薩比斯說，「我認為在設計系統的時候要給它們定個目標，就像AlphaGo的目標不是開車或是幹其他的，它只知道我們給它定的目標，那就是贏得圍棋比賽。所以我認為在可預見的將來，人工智慧系統會被設計成實現設計者既定目標的工具，怎麼去實現目標可以讓機器來學習，一般說來，我認為這些系統都會竭盡所能去實現我們設定的目標。」
周健工問，「所以你認為不遠的未來，機器總是會服從和實現人類設定的目標嗎？」
哈薩比斯說，「是的 AlphaGo不能自己設定自己的目標所以你只能另外設計一種機器去做設定的工作。」
周健工問，「是因為你不讓它們做嗎？是因為你把它們設定成不能為自己做事，還是它們沒有能力為自己做事？」
哈薩比斯說，「對，這是後者。我們目前設計的這個系統不具備這樣的能力，所以也許能想出這種設計，但我們認為這一點現在還不是很有用處，因為我們是想設計在一些領域可以幫助人類專家的工具。如果只是個工具，那還是讓人類專家去設定目標，這正是我們現階段在研發的系統。我認為人工智慧在醫療、醫學診斷和照顧病患總體上都非常有用，這會產生很多資料，非常複雜，而且當然對社會而言非常重要。我們還專注於最優化流程，尤其是在能源方面，除了我們的資料中心（能源效率的提升），我認為在電網級系統方面，有很多重量級的工作可以實施，而且你也能想像到我們能最優化其他的系統，比如物流，也許包括船運 貨車和很多其他方面，總之任何你能涉及到的結構複雜的動態網路，都有人工智慧的用武之地。最後我們專注研究的另一個領域是推薦系統，人工智慧可以理解人們想要什麼，比如你想要在YouTube上看什麼之類的，或者其他人們想要的東西，然後人工智慧會給出更好的建議，所以我們正在把這些技術應用於這三個方面。」
打造出"圍棋之神"的<深度思維>，下一階段將與柯潔合作，分析三盤對局，展現AlphaGo的變化，與全球同好分享棋妙世界。人機大戰已經落幕，但關於人工智慧的探索將繼續，AlphGo的故事，只是一個開始。
工業設計系排名 在 [問題] 工業設計排名和推甄問題- 看板SENIORHIGH - 批踢踢 ... 的美食出口停車場
1.工業設計的排名(以分數來說)
爬文的印象大概是:
成大>台科>北科>實踐>.......
以上的排序單以分數來說是對的嗎？
還有其他諸如東海，大同，高師等大概會排在哪裡？
2.因為想重考準備工業設計，但本身沒什麼作品(僅高中設計過的班服....)，這樣推甄作
品是否會不足而需要特別去畫室惡補？還是專心把學測級分衝高比較重要？
謝謝
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