零基礎上Python~在職專修後加薪百分之五十!你也可以!

零基礎上Python~在職專修後加薪百分之五十!你也可以!
零基礎上Python~在職專修後加薪百分之五十!你也可以!

想用Python零基礎轉職工程師嗎?先來看看今天要介紹的成功案例吧!!看完了別忘了手刀報名Python課程喔!!

出社會工作六、七年,在各行各業遊走,換了三、四份工作,忽然有一天發現軟體工程師才是極具發展潛力、心所嚮往的職務,完全零基礎的情況下,可能轉職成功嗎?目前任職 PCHome 的林炳丞就是透過在職進修 Python 線上課程,為自己的職涯另闢新道路。

透過在職進修達內教育 Python 當上軟體工程師的林炳丞

原先在醫療科技公司擔任品保人員的林炳丞,曾做過作業員、船務報關人員,與公司工程師閒聊時,發現軟體工程師的薪資幅度非常廣,而自己所任職的品保領域,即使再做十年、二十年,月薪可能依然只有三、四萬元。他意識到自己再不改變,也許一輩子都無法突破薪資天花板。於是,2019 年成為林炳丞人生中重要的轉捩點,他決定放手一搏,從零開始學起,直到當上軟體工程師為止。

在職進修成為軟體工程師 突破薪資天花板

設下軟體工程師的轉職目標之後,林炳丞開始尋找學習資源,最後選擇達內教育的 Python 線上課程,原因在於它適用於零基礎學員、課程規畫完善,包含網頁製作、數據分析、AI 人工智慧等符合就業市場需求的課程應有盡有,並且協助就業銜接。

為了順利進修,他毅然回到自家經營的公司幫忙汽車耗材買賣,並展開為期一年的在職進修生活,周間白天工作、晚上七時到十時進行線上課程;而周末六、日早上也不間斷,有時甚至是全天課程。

看似完全沒有休閒娛樂的在職進修生活,林炳丞是如何堅持下去?他笑著說當初在做這個決定之前,已做好心理建設,認為自己已經沒有任何退路;而就現實面來說,十萬元學費也是一個很有用的提醒,心裡隨時有個聲音在告訴自己,絕對不能浪費這筆錢。

在職進修一年之後,林炳丞如願進入以物聯網系統概念發展智能農業的金子進科技擔任軟體工程師,負責網頁前端、後端的維護與更新,薪資較先前的品保人員提升將近三成。他分享,由於選的線上課程很符合職場需要的技能,加上進修過程中不斷累積實作專案,學習程式的實際應用,即使是自己第一份軟體工程師的工作,銜接還是相當順利。

一年後他發現自己更嚮往數據分析與AI的領域,今(2021)年五月順利進入 PChome 擔任大數據工程師。

他在 PChome 的工作職務,主要是優化搜尋功能,以及建立應用程式介面(Application Programming Interface, 簡稱 API)方便同事抓取數據或資料加以運用。成功轉職軟體工程師,再跳槽成為大數據工程師,讓林炳丞的薪資三級跳,與轉職前的品保人員相較,薪資幅度足足成長將近五成。

成為工程師之後,他也發現英文的重要性,不僅撰寫程式需要英文,有時跟團隊溝通也需要英文。為此,他利用一個月的時間,透過線上英文課程、每日一集美劇密集加強聽力,接下來也將持續學習英文,並報考 TOEIC 檢視自己的英文能力,希望有朝一日能進入外商公司,與外國工程師一起切磋、學習軟體工程師的技能。

透過在職進修,讓林炳丞順利轉職成為軟體工程師,更進一步往數據分析領域發展。

時刻提醒進修初衷 就能堅持下去

利用一年在職進修的時間便成功轉職、達成目標,是許多上班族的夢想,但總是心有餘而力不足。對此,林炳丞認為只要心態正確、做好心理建設,知道自己為什麼要改變?為什麼要進修?當過程中遇到阻礙、卡關,隨時提醒自己進修的初衷,就能堅持下去,這也是支持他度過一年在職進修、未曾放棄的最大動力。

進修過程其實也不是一路順遂,實作遇到困難也很常有。林炳丞分享,當他卡關了,第一步會先上網找資料,看是否有人也曾遇到相同問題、是否有解決方案,如果找不到答案,再試著詢問軟體工程師朋友,或是尋求老師跟助教協助。他認為主動找解答是在職進修過程中不可或缺的能力。

對於未來想在職進修或是也想轉職成為軟體工程師的人,林炳丞強調只要先想清楚自己為什麼要這麼做,心態對了,就能秉持這個想法走下去。其次,有效率找到正確的學習資源也很重要。

他認為現在進修的方式相當多樣,資源很多,例如資策會或補習班都有業界最新的資訊,可以省下很多自己摸索、找學習素材的時間。最重要的是選擇能夠快速銜接職場需求管道和課程,持續下去,就能無縫接軌,利用在職進修達成轉職的目標。(原文出處:English Career

林炳丞的進修課程三大法則:
1. 做好心理建設,想清楚自己為什麼要進修,不要忘記初衷。
2. 有效率找到正確的學習資源,省去自己摸索的時間。
3. 遇到困難,要積極主動找解答,慢慢建立成就感。


About 林炳丞
出生:1989年
現職:PChome 大數據工程師
經歷:金子進科技軟體工程師、醫療科技公司品保人員
學歷:真理大學工業管理與經營資訊學系

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最新程式語言排行榜出爐啦!!Python居然排在這名次!!

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還在觀望Python課程嗎?快手刀報名吧!!最新程式語言排行榜Python可是快擠掉Java了呢!!

自 2001 年起,創建滿 20 週年的程式語言排行榜「TIOBE Index」都會公布當月的程式語言排行。第一次出現在 TIOBE 榜上的前三名為:Java、C 以及 C++。這幾年來,穩居在榜上前三名的常客為 Java、C 和 Python,與 20 年前異常地相似。

2021 年 7 月程式語言排行榜 TIOBE 所列出的前 10 名熱門語言中,可看出 C 語言與 Java 分數已明顯下降,Python 的分數則上升 1.86%。

Python奪第三!分數卻與第一名史無前例地相近

而最新一期(2021 年七月)的結果也不意外,JavaC 和 Python 穩居前三名。但是,長期居冠的 C 語言和第二名的 Java 分數都明顯下降、 Python 的分數卻竄升,使得前三名的分數差異史無前例的靠近,第一名和第三名的分數只相差了 0.67%!這意味著接下來的幾個月,榜上的前三名將有史無前例的結果。

人工智慧、新冠藥物⋯Python應用廣有望奪冠

近幾年,人工智慧(Artificial Intelligence)與資料挖掘(Data Mining)都在蓬勃發展中,剛好 Python 又是這兩大領域的領導語言,這優勢可讓 Python 在接下來幾個月隨時都可能成為第一。除了上述兩大領域,Python 的應用領域也包含網頁前後段、嵌入式系統等;去年更因 Covid-19 的爆發,研究人員積極使用 ​Python 進行統計分析,尋找對抗病毒的藥物,讓 Python 的分數有前所未有的竄升。

Covid-19 除了帶動 Python 的熱門度外,用於醫療軟體開發的 C 和 C++ 也受到影響。C 語言擠下了近年來居冠的 Java 成第一名。

總體而言,位居榜首的 C 語言分數為 11.62%,自去年 7 月以來下降了 4.83%。緊接在後的 Java 得分為 11.17%,較去年下降了 3.93%。排名第三的 Python 得分 10.95%,較去年增加了 1.86%,也是榜上前 20 名中增幅最大的程式語言。

前七名上榜語言與去年同期相同

有趣的是,本次榜上前七名的程式語言都與去年同期(2020 年七月)相同:C++ 與 C# 分別以 8.01% 與 4.83% 位居第四、第五、Visual Basic 以 4.50% 的分數排名第六,JavaScript (2.71%) 排名第七。而第八名的 PHP 相較去年變化不大,只升了一個名次;組合語言 ASM 則在一年間升了四個名次,進 Top10 榜到第九名;SQL  也在一年內加入 Top10,位居第十。

2021 年 7 月程式語言排行榜 TIOBE 所列出的 11-20 名熱門語言

TIOBE Index 的其他變動,還有位居第 11 名的 Visual Basic,自去年七月以來以來上升了 9 名;在此一年間,第 12 名的 R 語言下滑了 4 名、位居第 14 的 Fortran 則飆升了 36 個名次、第 15 名的 Groovy 竄升九個名次、第 16 名的 Swift 則滑落六個名次、Perl 與 MATLAB 則不約而同地在一年內滑落四個名次,分別居於第 18、19。

TIOBE 使用許多指標來決定每月一度的排名,指標包含了 Bing、亞馬遜、YouTube、維基百科、Google、Yahoo 和百度上的搜尋結果。讀者們想要進一步查詢完整指標的話,就親自至 TIOBE 官網上看看吧!

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新網頁SEO需要多長時間?Google這樣回答~

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總是好奇新網頁上架後多久才開始SEO嗎?要怎麼做才能讓網頁更快被索引?想知道這些答案就快往下閱讀文章吧!!

網頁沒被索引,就不會出現在搜尋結果,更不會有排名!所以網頁上線後,SEO 第一步就是讓自己的網頁被索引。那要讓 Google 索引我的網頁,需要多久時間?SEO 要怎麼做才會讓自己的網頁更快被索引?

Google 的搜尋關係代表(search relations representative,翻成白話文就是 Google 搜尋功能的窗口)John Mueller 日前針對一個問題「新網頁的 SEO 需要多久時間?(how long does SEO take for new pages?)」公佈了回答影片,如下所示:

John Mueller 以他的經典答案「視情況而定(it depends)」作為起頭,但是之後他也深入問題中的細節並回答:

要花多久時間,新網頁才會被 Google 索引(indexed)?

「要讓新網頁、或是更新內容的網頁被 Google 索引,需要花上『數個小時到數月』的時間」John Mueller 說。但是有時會因網頁本身存在的技術問題、或是 Google 爬蟲機器人(GoogleBot)忙著做其他的事(像是索引其他「更重要」的網站等),而需花更久時間來收錄你的網頁。

所以網頁被 Google 索引的所需時間會有所不同。像是新聞網站只在「數分鐘」之內,就能被 Google 收錄索引。

網站被 Google 索引,就等於被納入排名嗎?

網頁被 Google 索引,並不意味著它一定會被納入排名。
Google 公佈了各種免責聲明:表示強制將某些內容被索引,並不表示該頁面會突顯在 Google 搜尋中。

是否能確保我的網頁被 Google 索引?

無法保證你的網頁一定會被 Google 索引、也無法保證 Google 會索引網路上的所有內容。
事實上,無論是 Google 還是其他的搜尋引擎,都不會索引網路上的很多內容。

Google 會避免索引哪些內容?

Google 會盡可能不索引重複的、鏡像的內容,也會避開無用的、或是URL 帶有「無價值的網址參數」 等。

如何加速我的網頁被 Google 索引?

Google 官方列出了一些方法,有助於網站能盡快被 Google 索引:
1. 讓伺服器、網站的速度更快,以防止伺服器超載。
2. 以更顯眼的方式設定新網頁的連結:你可從網站首頁設連結到這些頁面。
3. 避免在網站上使用不必要的 URL,例如無限滾動日曆的 URL、分類頁面的篩選器等
4. 使用像 sitemap(針對個別網頁的 URL 檢查工具)的網址提交工具。

結論:網站品質才是王道

確保你的網站在技術、內容等方面都擁有好的品質,才會有機會被 Google 優先收錄至索引,並排名在較低品質的網站前面。如同 Google 所說:最重要的是,要讓網站變得「棒極了(fantastic)」——一個聽起來容易、執行起來卻困難重重的詞彙。

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最新的SEO情報來啦!!想知道Google如何改變了處理軟404檢測和分類方式嗎?那千萬別錯過今天的文章喔!!

Google 的 John Mueller 七月九日證實 Google 改變處理「軟 404」檢測和分類的方式:Google 將依設備類型查看網站中的每個頁面,並可能將同一個 URL,依行動裝置和桌上型電腦上而分配不同的軟 404 分類。詳情如以下的影片的第 22 分鐘開始:

軟 404 是什麼?

軟 404」是指網頁返回的 HTTP 狀態代碼為 200 (代表網頁一切正常),但實際上該網頁並沒有載入內容或無法被找到,而應該回傳 404 「頁面不存在」的狀態。 當這種情況發生時,Google 會將這些頁面標記為「軟 404」,並將此 URL 視為真正的 404 頁面、不將該頁面編入索引。想要更深入了解軟 404 對 SEO 造成的影響,請看此篇

「軟 404」的處理,將依桌機或手機而有所不同

而今天 Google 說他們處理軟式 404 分類的方式改為「按設備類型」來查看 URL 。所以若 Google 看到一個 URL 並透過桌上型電腦訪問其 URL,然後再使用行動裝置訪問同一個 URL 的話,有可能會為桌上型電腦而非行動裝置回傳「軟 404」。簡而言之,Google 不只依照 URL 來檢測軟 404 狀態,現在也依設備種類而有所不同。依據國外 SEO 媒體的報導,這些改變其實早在一個月前就發生了⋯⋯

所造成的問題

當 SEO 注意到以下兩件事之一時,問題就浮現了:

  1. 使用 Google 搜尋引擎進行查詢時,發現 Google 沒有索引該頁面
  2. SEO 在 Search Console 中看見「軟 404」錯誤大幅增多,但在 Google 搜尋引擎卻沒有看到問題

到底是怎麼一回事

一個網頁在行動裝置中可以正常返回,並且不會在 Search Console 中顯示軟 404 錯誤。 Google 僅顯示基於行動裝置所抓到的軟 404 錯誤,因此若一個網頁能在行動裝置上正常運作的話,Search Console 就不會顯示錯誤——但 Google 可能會為同個頁面的桌機版本顯示軟 404 錯誤。在這種情況下,當你在桌上型電腦的 Google 搜尋時,可能就看不到這些頁面被編入索引並出現在搜尋結果中。 同時,Search Console 也會顯示一切正常——但僅限於行動裝置,在桌機上就不正常了。

放心!Google 正在修復錯誤

Google 團隊現在正致力於改善軟 404 分類的問題。如果你也在一個月前開始,開始注意到你網站的軟 404 錯誤大幅增加的話,則可能與這項改變有關。 請務必向 Google 提出問題、列出存在此問題的 URL,未來 Google 可望為你解決。 因為此次的變動可能會影響你網站的 SEO 成效,你可以至 Google Search Help Community 描述所遇到的問題,或是⋯⋯透過 Twitter 直接反映給 Google 的 John Mueller(@johnmu)。


參考資料:

  • https://searchengineland.com/google-now-does-soft-404-detection-by-device-type-350321
  • https://www.seroundtable.com/google-soft-404-31727.html

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眼神接觸、臉部對齊……人工智慧提升視訊會議的體驗

臉部眼神校正功能:模擬面對面開會

Maxine 還應用了 NVIDIA 在生成對抗網路 (GAN) 的優勢,讓視訊會議服務供應商能為用戶提供各種 AI 功能,讓用戶有真實「面對面」的感受。

例如:「臉部對齊」功能可自動調整臉部角度,讓用戶在參與會議的過程中,看起來像是彼此相對、「眼神校正」能模擬眼神接觸、校正會議參與者的視線。這些功能能幫助與會者保持互動,無需一直盯著攝影機。

「臉部對齊」功能可自動調整臉部角度,讓用戶在參與會議的過程中,看起來像是彼此相對。

替身與虛擬背景:人再邋遢、家中再亂都能體面開會!

除此之外,視訊會議服務的供應商也能增加替身功能,讓用戶選擇自己的動畫當替身,能即時地透過用戶的聲音、情緒音調,自動生成逼真的動畫。

除了替身功能,Nvidia 也在今年六月 CVPR 大會,發表 Maxine 平台最新的「Vid2Vid Cameo」的深度學習模型:採用生成對抗網絡(GAN)的技術,只需將一個人的 2D 照片合成至談話影像中,就能輕易地打造數位虛擬化身、節省視訊頻寬,並能夠進行人臉辨識等強大功能。如此一來,就算鏡頭另一端的用戶衣衫不整、頭髮凌亂也不怕了!只要你在會議前拿出一張自己穿正式衣服的照片,就能讓穿著得體的自己當成替身參與視訊會議喔!

假如家中小孩太吵、或是燈光太暗的話,也不用怕!Maxine 的人工智慧技術可以移除背景噪音、並且提供超高解析度的畫面,也提升光線較暗時的清晰度,甚至為臉重新打光!

有了參與會議時,若家中小孩太吵也不用擔心,因為 Maxine 的人工智慧技術可以移除背景噪音!


若上述的都不行的話,你也可以乾脆直接更換成虛擬背景!

若家中真的有見不得人的場景的話,試試 Maxine 的虛擬背景吧!

Jarvis 對話式 AI:即時翻譯、會議記錄

透過 NVIDIA 對話式人工智慧功能 Jarvis SDK,開發人員可藉由整合使用虛擬助手,在視訊會議服務中進行語音辨識、語言理解與語音生成的功能。虛擬助手可做紀錄、設置執行項目,並以人聲回答問題,也能提供即時翻譯、即時字幕和逐字稿等,有助與會者了解會議中正在討論的內容。

Jarvis 對話式 AI,可以在會議中即時翻譯

Maxine 平台整合多個 NVIDIA 人工智慧 SDK 和 API 技術。除了上述的 Jarvis 外,還有強化音訊和視訊功能的  NVIDIA DeepStream ,並以 TensorRT SDK 執行高效能深度學習推理。官方提到,Maxine 平臺的人工智慧運算,因為都在雲端處理,所以終端用戶不需升級任何硬體,就能獲得這些功能。

以下為 Maxine 的串流視訊 AI SDK 展示影片:

 

 

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又有一項 AI 科技要來造福大家啦!!有了Maxine就能體面上鏡!!還有許多強大功能等你來體驗喔!!(上)

疫情期間,WFH 已成常態,全球有數百萬人使用視訊來開會、學習、娛樂,甚至就診。IT 大廠紛紛發展視訊會議能應用的人工智慧技術。微軟甚至聯合美妝大廠資生堂,共同推出能「立即上妝」的視訊會議 AI 技術呢

而顯示卡大廠 NVIDIA 去年末推出的雲端視訊串流 AI 平台「Maxine」,能使用人工智慧視訊壓縮技術—只要從人臉上「抓到」幾個關鍵點後,就能在另一端依據這些臉部特徵關鍵點  (facial points),重建人臉動畫。如此一來,就不需串流整個影像的畫素,大幅度降低視訊傳輸所需的頻寬。

以下影片為 NVIDIA Maxine 的各種功能介紹:

無需強大硬體,即可享有高解析.無噪音的視訊會議體驗

NVIDIA Maxine 是雲端原生的視訊串流 AI 平台,其嶄新的 AI 功能可被導入到各式各樣的網路視訊會議中。視訊會議的服務供應商可透過 NVIDIA 的雲端 GPU(沒錯!此款 GPU 真的就在雲端上,因此你無需添購任何專業的設備~)上運行該平台,為用戶提供全新的 AI 功能,包括視線校正(Gaze Correction)、超高解析度、噪音消除和臉部打光等功能。

由於資料是在雲端而不是在本地設備上處理,因此使用者無需任何強大的硬體設備,即可享受高解析度、無背景噪音、自動修正的角度、甚至虛擬背景、替身、即時翻譯等進階功能!

AI 捕捉臉部關鍵點,所需頻寬減至原本一成

以下為 NVIDIA Research AI 視訊壓縮展示影片:

NVIDIA 使用的人工智慧技術可以分析每個會議參與者的臉部關鍵點(眼、鼻、口等周圍的要點 key points),並在接收器端運用所抓到的臉部要點來重建臉部動畫。如此一來就不需要傳輸完整的畫面,傳輸的資料減少了,所需的頻寬也因而大大減少。

Nvidia 使用的人工智慧技術可以抓住會議參與者的臉部關鍵點

透過上述人工智慧抓住臉部關鍵點的影像壓縮技術,視訊頻寬消耗減少至原本 H.264 串流視訊壓縮標準要求的十分之一,讓服務供應商的成本也跟著減少、終端用戶也可獲得順暢的視訊會議體驗。


透過抓住臉部關鍵點的 AI 影像壓縮技術,視訊頻寬消耗減少至原本 H.264 串流視訊壓縮標準要求的十分之一

 

 

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陪伴型人工智慧機器人正夯!!玩遊戲聊天都難不倒!!

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見多了冷冰冰的人工智慧機器人~今天來看一下能說能笑的陪伴型機器人吧!!讓人工智慧溫暖大家的心~

賓果是一種常見的團康遊戲,利用有 5×5 方格的紙上進行,依照抽出的號碼做記號,最先集滿五條線的玩家獲勝。由於賓果規則簡單、只需要一個主持人即可舉辦、也有一定互動性,在國外的養老院等場所經常可以看到。

而面對近代社會的少子化、高齡化等現象,安養長照的壓力越發沉重,養老院所也常有人力短缺的問題。為了減輕人力不足上的負擔,許多機構都在研究「陪伴型 AI 機器人」的可能。

來自新加坡南洋理工大學(Nangyang Technological University,NTU)的研究團隊,便發表了有柔軟肌膚、豐富表情的 AI 機器人「Nadine」,不只與老人互動,還能主持賓果遊戲!以下為人工智慧「Nadine」的介紹影片:

「人」工智慧:與創造者一模一樣的AI機器人Nadine

Nadine 是類人機器人,具有自己的個性、情緒和情感。不過,她的名字與外型都來自她的創造者── Nadia Magnenat Thalmann 教授。

Thalmann 教授是一名在虛擬人類、社交機器人等領域都有著許多貢獻的學者,目前也任教於新加坡南洋理工大學。而這台機器人 Nadine 看起來幾乎就是教授的分身一般,看起來栩栩如生,更擅長與人交流互動。

「我們希望了解擬人化機器人能否有辦法透過交談與遊戲,降低老年人的孤獨感。」Thalman 教授表示,這是他們創造出Nadine的初衷。

在與人互動時,Nadine 會依照對方反應給出相對應的回答、變化自己的手勢跟表情,同時也會記住曾經互動過的對象、相關資訊,察覺對話者的情緒並從對話的上下文、當下環境來理解意思,就像是跟真人互動一般。

由於這些優點,Nadine 在許多場合上大放異彩。她曾與許多不同領域、企業的人互動,如瑞士信貸、德意志銀行,還曾和印度總理納倫德拉.莫迪有過交流。

甚至,在接受了新加坡友邦保險的客服培訓後,擔任該公司的客服代理,這也是第一次有機器人擔任這項職位。

AI 機器人 Nadine 擅長與真人互動,還當上老人賓果遊戲的主持人|圖片來源:NTU Facebook粉絲專頁

人工智慧機器人當主持人 比真人擅長陪玩賓果遊戲

那麼,Nadine 擔任賓果遊戲主持人的成果又是如何呢?

在活動進行的過程中,Nadine 會留意每一位參與的老人家狀況,將自身的語速放慢,也會重複報號以確保每個人都能聽到並理解。

與此同時,研究員也利用攝影機記錄了每一位老人在遊戲中的表情、手勢,用以評估他們與 Nadine 互動時的專注力、情緒等。並且還另外請了一位真人護理師,主持另一場賓果遊戲作為 AI 的對照組。

令人驚訝的是,結果發現與由真人主持的遊戲相比,Nadine 所主持的賓果活動讓養老院的老者們更投入遊戲,也更加地樂在其中!

這是一個令人振奮的結果,表示在未來,AI 機器人很有機會在安養長照領域佔有一席之地。團隊也表示將會繼續開發,也希望能讓 Nadine 有能力自由的移動,增加與環境互動的能力,主動接近與人互動。

人類是社會性的動物,總是希望能有人相陪、談天,但現代社會人們多了許多事需要處理、生活節奏快了很多,不一定能時時找到人作伴,不過在持續的發展下,或許在將來我們都能夠有個 AI 機器人,和我們談天說地、還能玩場遊戲!

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 AI 玩遊戲總是常勝軍已不稀奇~AI打造的遊戲才是真嚇人!!人工智慧打造的俄羅斯方塊超無敵!!至今最多只消去41行~超惡!!

經典遊戲再進化!AI 打造史上最難「惡」羅斯方塊

俄羅斯方塊(Tetris)可說是最長壽、最受歡迎的電子遊戲之一,從 1980 年代問世至今,在不同國家、各種年齡的玩家之間一直十分風靡,也開創了「落下型益智遊戲」這一類別。

為什麼這款遊戲能夠如此家喻戶曉、歷久不衰呢?因為它規則簡單好懂,只要將隨機出現的不同形狀方塊由下而上堆疊,當橫排的格子被填滿時就能消除並得分,但要是疊起的方塊碰到頂部、無法再擺放新的方塊時就 Game Over 了。

不過,即使容易入門,想要玩得出色卻也不容易,在邏輯計算、反應力缺一不可,讓許多人著迷於挑戰「世界紀錄」等級的高分。還有人透過人工智慧,設計出一款世界最難的俄羅斯方塊,向全世界的玩家發出挑戰!

Photo by qntm on Twitter

被人工智慧壓著打的人類玩家……

這款公認最難的俄羅斯方塊名為「Hatetris」,也就是讓人討厭的俄羅斯方塊(Hate + Tetris)。打造出它的工程師「qntm」曾經表示:「這是根據科幻小說《無聲狂嘯》中的邪惡 AI 所打造出的俄羅斯方塊。」

顧名思義,Hatetris 在遊玩的過程中絕對能讓你倍感痛苦,因為它會透過 AI,計算出讓你最難消除的落下組合!

在俄羅斯方塊中,玩家最難駕馭的方塊形狀就是 S 型、Z 型兩種,而 Hatetris 便是一開始就掉落大量的 S、Z 方塊,讓玩家無法將底部鋪平,而這還只是一開始的下馬威而已。

Hatetris遊玩畫面
Hatetris遊玩畫面。

若只是一直出現 S 型或 Z 型,玩家依然能穩定地消去一行行。但是 Hatetris 是不會讓玩家好過的,因此接下來,AI 就會看看哪個形狀的方塊能讓狀況變得最糟,來決定接下來要掉出什麼方塊。

什麼叫做「最糟」呢?AI 的邏輯其實不難理解,其演算法會比較不同形狀的方塊落下後,哪一個能讓玩家的堆疊變得最高,如果結果是差不多就優先選擇 S 型。

這讓許多玩家在遊玩時體會到「被 AI 針對」的感覺,也讓「Hatetris 世界紀錄」一度保持在最多只消去 31 行。以下為 Hatetris 消去 30 行的遊玩影片:

玩家呼籲「用 AI 反制 AI!」

既然 Hatetris 如此之難,也有不少玩家疾呼:只有借助 AI 才能戰勝 Hatetris 了!

一名來自日本的玩家「threepipes_s」就曾鑽研過此道,透過將集束搜索(beam search)算法應用在分析方塊版面,對所有可能落下的方塊、盤面狀態進行評估和搜索,找出最佳解。後來還曾前往会津大学(日本第一所專門教授計算機科學技術的研究型大學)中演講他攻略 Hatetris 的方法。

Photo by threepipes_s on slideshare

即使被 AI 虐 還是樂此不疲

Hatetris 是以 JavaScript 語言編寫而成,目前也在 GitHub 平台上開源。

同時,也支援 Base2048 編碼,每個人都能夠把自己遊玩的紀錄透過編碼分享到社群中,只要在「show a replay」選項中輸入代碼,就能看到自己或其他玩家的遊玩過程,甚至可以從記錄檔的最後一步接續遊玩。

經過全球玩家們不懈的努力,目前的世界紀錄來到了 41 行的消除數(2021-06-20的最新紀錄),而且這是歷經十年才終於達到的成績。看來即使口中喊著「hate」,大家還是樂在其中啊。

Hatetris 的遊戲網址如下,有興趣的人不妨自己挑戰看看喔!

遊戲網址:https://qntm.org/files/hatetris/hatetris.html

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 AI不斷超越~現在連工程師都要檔不住她了嗎?!研發晶片的速度竟連工程師都趕不上?!有興趣的同學不要錯過今天的文章喔~

Photo by Brian Kostiuk on Unsplash

疫情衝擊之下,全球的電子產品消費需求提高,除了使 IC 晶片需求大增外,許多產線停滯、公司延遲出貨,也使得晶片更加供不應求。

除此之外,在晶片生產流程之中,「晶片設計」的環節曠日費時,是一門複雜的專業技術,主要由專業晶片設計公司進行規劃、設計,如台灣人熟知的聯發科,國際上的知名大廠如高通、Intel 等等。

過去可能需要許多位專業工程師、花上好幾個月的時間,才能規劃、設計出一張晶片。

然而,Google 日前在《自然》期刊中發表的一篇論文中表示,Google 新研發的一款人工智慧 AI,只要不到 6 小時的時間,就能設計出人類需要數月時間的晶片!

從 6 個月變成 6 小時

不僅如此,Google 於論文中表示,新的 AI 不只可以在六小時內設計出一款晶片,包括功耗、性能和晶片面積等各種指標,也都優於人類工程師所設計出的晶片。

即使目前的 IC 晶片製造流程中,已經有許多步驟能自動化了,不過在製造前的設計階段依然需耗費不少時間,因此 Google 號稱能自動設計出新晶片 AI,就如對整個半導體產業投下震撼彈。

Google 系統機器學習主管 Azalia Mirhoseini 稱:「我們的方法已經用於生產,設計下一代 Google TPU。」

TPU 為「張量處理器」,是 Google 開發的特殊應用積體電路(ASIC),專門用於強化機器學習,在 AI 相關領域的表現優異。由此可見,Google 正透過使用 AI 設計晶片,用來創建更快速、更完善的 AI 系統。

IC 晶片是電子產品中最重要的部分。Photo by Harrison Broadbent on Unsplash

一張小小的晶片中,需要容納、整合上萬個微電子組件,並以總長達數公里長的極細線將其連接,而如何讓數量龐大的組件處於最佳位置,並且功能正常,是晶片佈局規劃中的嚴峻挑戰。

Google 研究人員使用了 10,000 張晶片布圖規劃(floorplan)來訓練 AI,讓 AI 歸納出怎麼樣的設計能讓晶片正常運作、發揮功能,怎麼樣的設計則會讓晶片短路、斷路、甚至燒毀,並且不斷優化出更好的設計。

而最終結果,與人類工程師呈現出方正、整齊的佈局圖相比,AI 的設計圖看起來雜亂無章,但是在使用的空間、電線和電力等資源上是相近的。

工程師又要被 AI 取代了嗎?

Google 預期,此一突破可能會對半導體行業產生重大影響,為產業節省下數千小時的人力,對加快供應鏈的速度有巨大幫助。但也有不少人擔憂,Google 新 AI 將會沖擊到工程師的飯碗。

畢竟,許多人對 AI 在某項領域超越、擊敗人類的例子還心有餘悸:如 DeepMind 推出的人工智慧AlphaGo」就曾在 2016 年擊敗了南韓「棋王」李世乭,震驚世界。

對此 Google 則表示,當設計晶片的門檻降低後,對於自動駕駛、5G 通訊與人工智慧等諸多領域的發展,都能帶來相當大的推力與益處。

未來 AI 設計出來的晶片,能創造出更強大的 AI,擁有相關技術和專業知識的人才該何去何從?或許我們該開始思考,如何能夠創造出新的價值而不被 AI 取代!

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大家印象中的人工智慧機器人是不是都面無表情呢~最近的最新科技讓冷冰冰的機器人也能有表情嘍!!是不是覺得很新奇~

機器人與人類」的關係一直是備受關注的熱門話題,而機器人的外表,也從堅硬冰冷的金屬硬殼,變成與真人相差無幾的柔軟皮膚。

當外表與人類如出一轍後,科學家希望研發出內心也「具有人性」的人工智慧,辨識出人類的情緒,並且做出反應。這樣的能力,讓機器人得以成為陪伴老年人、特教兒童或長期住院病患的重要幫手。

而隸屬哥倫比亞大學的「創意機器實驗室」團隊,正是研究出了能判讀人類情緒、並用「表情」回應人類的藍臉機器人──EVA。

喜怒哀樂都OK 表情自然的人工智慧EVA機器人

「EVA」介紹影片如下:

來自美國哥倫比亞大學工程學院的創意機器實驗室(Creative Machines Lab at Columbia Engineering)針對人與機器人之間互動特別關注,他們耗費了五年時間,打造出一個擁有柔軟臉頰、深邃五官、豐富表情,並能依對象不同的表情給予回應的機器人:EVA。

EVA 是一尊主要為頭部、有著藍色臉龐的機器人,雖然無法言語,但 EVA 的能展露出既生動又張力十足的各種表情,這也讓許多人聯想到知名的表演藝術團體──藍人樂團(Blue Man Group),差別只在 EVA 的「人造肌肉」是由電纜與馬達所牽動的。

研究團隊以 3D 列印打造出各項零件,模擬出人的臉骨、關節與肌肉,用馬達拉動超過 42 塊肌肉部位,來表現出喜悅、憤怒、哀傷、厭惡、恐懼、驚訝六種主要表情,再進行細部調整來表現出更細微的情緒。

EVA 柔軟的臉部底下是複雜的馬達、管線和結構。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

但 EVA 又是怎麼決定什麼時候要擺出怎樣的表情呢?團隊表示,他們採用 AI 深度學習,以多個神經網絡創建出 EVA 的「大腦」,訓練他掌握兩種能力:

首先,讓人工智慧學會使用、協調自己複雜的機械肌肉系統,來生成各種臉部表情。團隊透過讓 EVA 觀看一系列自己的隨機表情影片,將肌肉的運動與不同表情連結配對,讓 EVA 學會認知自我形象(self-image)。

再來,透過「閱讀」人類的表情,來讓人工智慧知道此時應該擺出怎麼樣的表情。作法是將 EVA 自我形象與拍攝到的人臉圖像進行配對,經過多次反複試驗、改進後,EVA 能夠即時地從攝影機讀取人臉與手勢,並表現出相對應的表情,作為回應。

即使知道是 AI 也能帶給你好心情

EVA 的六種基本表情。圖片來源:Creative Machines Lab 網站。

在研究中的某一日,團隊注意到 EVA 能牽動實驗室夥伴的情緒。「那天,我正忙著做自己的事,但 EVA 突然給我一個大大的、友好的微笑。」其中一位成員說:「即使我心知肚明 EVA 是一個機器人,但當我發現時,我的臉上也掛著一個大大的微笑了。」

雖然目前人工智慧僅能靠著模仿人類的表情做出反應,與現實中人與人在互動時的臉部表情所傳達訊息量、複雜程度相距甚遠,但這樣的技術越來越成熟後,實用性與泛用性將會是無可限量的,從學校、醫院、職場甚至家庭中,都有可能出現一個機器人,能在你生氣時一起義憤填膺、悲傷時為你難過皺眉,並在日常中對你嶄露笑容。

科技的出發點便是帶來便利、與人互動。或許在不久的將來,當你寂寞時或許除了與他人透過螢幕視訊、通訊軟體這樣有距離的交流,還能考慮有個情緒豐富的機器人陪伴在身邊呢。

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