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比起圍棋人機大戰的結局，大家更關注的還是AlphaGo技術如何形成，以及如何延伸出其他應用。關於AlphaGo的技術原理，目前比較權威的說法是去年初DeepMind公司在國際期刊《Nature》發表的論文，裡面詳細探討了Alpha

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Go的深度學習技術。

Drive PX像是一台車的大腦，透過車載系統與高精密地圖比對，精準掌握車輛位置，再藉由車體上的感測器進行周遭

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環境的識別，以達到智慧駕駛的目的。而ＡＩ在駕駛功能的應用，就包括感知和推理，對駕駛人的行為以及周遭環境進行預判。

過去一段時間，人工智慧（ＡＩ）再度成為各大演講會場與科技展覽的最大亮點，也是投資圈熱烈討論的當紅話題。人工智慧的浪潮來襲，其實原本只被看做一種流行趨勢，就像去年十分紅火的ＶＲ（虛擬實境）一樣，都被視為科技業下一世代的新技術。但今年以來ＡＩ的呼聲明顯蓋過ＶＲ，領軍企業Nvidia、軟銀都形容它是未來三○年的成長機會，市場上針對人工智慧的探討，也從棋王對弈，變成一個比較具體的新興應用概念。

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ＡＩ如何形成

【文／鄭志全】

在架構上，AlphaGo是兩套可以深度學習的子系統，或者說它擁有兩個大腦。第一個

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大腦是「策略網路」（Policy Network），用來判斷對手可能的落子位置；第二個大腦是「評價網路」（Value Network），用來縱覽全局，評估落子位置的勝率。這兩套能夠深度學習的系統，都是透過電腦與電腦自己下棋，經由反覆訓練提升落子的勝率。

現在看來，一年多前AlphaGo出乎意料地戰勝世界棋王，其意義可能是劃時代的。得出的結論往往是

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機器可以勝過人類，人類除了下棋輸給電腦，未來還會失去很多工作機會。但另一方面，產業界更在意的是，一旦證明機器可以比人類聰明，就能用來幫助人類解決問題。

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在漸漸了解AlphaGo的主要機制後，市場焦點已逐漸轉向應用層面，以及ＡＩ在各領域中所扮演的角色。有了機器學習系統和ＡＩ演算法，網路大廠不斷將它應用在搜索、語音識別、圖形識別、人機介面等多種領域，藉以改善自家網路服務，而許多ＡＩ應用都是在雲端上進行運算處理。

硬體方面，除了Google以ＴＰＵ晶片打造的AlphaGo獲得巨大成功，全球ＧＰＵ市占率達七成的Nvidia，則被喻為ＡＩ產業硬體龍頭。Nvidia在車用ＡＩ布局完整，車載平台名為Drive PX，合作對象遍及各大車廠、零組件廠、半導體廠、地圖製造公司。

當AI風潮席捲全世界，Nvidia、日本軟銀逐漸成為科技圈的兩大焦點；這兩家企業都試圖描繪出未來三十年AI科技引領產業革新的進程。

按照Nvidia的車用發展藍圖，ＡＩ在智慧駕駛的應用，就像是一位副駕駛員，隨時做到觀察和提醒，這距離無人駕駛或自動駕駛的終極目標，顯然還有不小差距。然而，改變也並非一步到位，而是循序漸進的，目前Nvidia已經和許多車廠展開合作，以開放式人工智慧車用平台Drive PX來打造未來的自駕車，隨著機器學習系統不斷精進，距離自駕車的目標才會越來越近。 (全文未完)



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要探討人工智慧的未來，首先得了解它的過去，尤其是去年那場震驚世界的圍棋人機大戰，Google人工智慧系統AlphaGo擊敗了代表人類出賽的世界冠軍李世，在那場比賽之後，大家開始相信，機器可以比人類聰明。直到最近AlphaGo對戰世界第一的中國棋手柯潔，賽前各界普遍不看好柯潔，而結果也不出人意料，和AlphaGo不斷對弈之後，人類幾乎已無勝算。

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