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人工智慧真是無所不能!! 現在連寫文章都學會了!! 想要指定什麼樣的風格都沒問題喔~

接續之前 Nvidia 研發的 AI 可以捏造幾可亂真的人臉圖片後，Tesla 特斯拉的 CEO 馬斯克投資的人工智慧研究團隊「OpenAI」最近也創造了一款可以撰文的文字產生器「GPT-2」，文筆造詣極佳，寫出的文章讓人以為是出自名家手筆。更神奇的是，只要給 GPT-2 少許的文字敘述，它馬上可以接下去，寫出的續集更勝原本的文字敘述！比起 OpenAI，當時寫出哈利波特續集的 AI 可是差遠了！(點此看：哈利扯下眼睛丟進森林、妙麗被…AI 寫《哈利波特》續章大獲好評!）如果你也想開發這樣的軟體,就快報名Python課程吧!!

閱讀超過 800 多萬個網頁，GPT-2 的機器學習可說是非常的紮實。現在只要給一段文字內容 — 無論是短至幾個文字、或是長至幾頁的內容 — 這隻 AI 都可以寫出續集來，且內容流暢、段落分明，而且與原本的文字內容、寫作方式契合呼應。

GPT-2 產出的文章品質非常好、幾乎到了無懈可擊的地步，非常的讓人驚豔。無論是虛構的奇幻、科幻文學內容；或是廣告文案；或是新聞稿的寫作，都難不倒它。

架空奇幻故事、真實新聞內容，GPT-2 通通一把罩

GPT-2 能力強大，可以模擬任何的寫作風格、形式，古典名作、新銳文學，基本上給他看什麼，他就寫出什麼風格的續集。兩個例子如下：

例一、經典文學：一次研究團隊給 GPT-2 看一段喬治·歐威爾 (註：英國左翼作家，新聞記者和社會評論家。代表作有「動物農莊」和「一九八四」等) 的名作「一九八四」中的一段敘述：「四月間，天氣寒冷晴朗，鐘敲了十三下。」

這隻 AI 就接續寫出：「我正開著我的車去西雅圖，做我的新工作。我把油加滿，插上鑰匙，然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

例二、科普文章：研究團隊們又給 AI 一段看似科普的文字敘述：「…科學家在安地斯山脈中的一個未開發的村莊中，發現到一群獨角獸。讓人驚訝的是這群獨角獸會說英文…」

於是 AI 接續：「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源，是在人類有文明之前…」等敘述，文字量超過原文的八倍。

由以上例子可知，GPT-2 的寫作能力極強，且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型，只公開一小部份模型和範例。

New AI from @OpenAI can generate a news story from only 2 sentences of context.

This one’s about the discovery of talking unicorns.https://t.co/7i3XJRG6cc #ML #MachineLearning pic.twitter.com/hh8Oszlf0X

— MIT CSAIL (@MIT_CSAIL) 2019年2月14日

由以上例子可知，GPT-2 的寫作能力極強，且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型，只公開一小部份模型和範例。

像這一類由Python課程為基礎的有趣發明還很多!! 有興趣的你網路上還有很多資料喔!!

 

其他閱讀

 

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還在思考訓練AI人工智慧的資料數據哪裡來嗎? 你每天使用的IG就是數據之一阿~

你知道你上傳到IG的同時，也在免費訓練AI嗎?

2012 年，Facebook 花 10 億美元買下購當時擁有 3 千多萬使用者的 Instagram。6 年後的今天，現在的 IG 平均每個月都有超過 8 億的活躍使用者。

身為 AI 人工智慧的領導廠商之一，FB 有大量讓 AI 做機器學習的資料庫。這些訓練 AI 的「教材」包含數十億的 IG 相片 ── 沒錯，也包含你在 IG 上傳的照片。

目前有超過 35 億張用戶貼在 IG 上的圖片，被 FB 拿來做 AI 學習「如何自行分類圖片」的演算法教材。這個演算法也牽涉到超過 17000 個被拿來標註照片的 Hashtag (主題標籤)。

Facebook : 我們破天荒用 35 億張圖片來訓練AI

Facebook 的首席技術長 Mike Schroepfer 日前在一年一度的 F8 2018 Facebook 開發者大會上表示：

「會限制電腦視覺領域以及 AI 人工智慧領域發展的主要因素，是因為我們幾乎都倚賴人力標註、人為操作而得來的資料庫(來訓練)
但要是人們不標註圖片上的指定事物，則就算是最先進的電腦設備，也無法在運作的時候，分辨這些事物。因為它從來沒有在訓練時看過這些東西。因此我們創造了突破性的技術 ── 大規模地取用「可公開的」並已經有 Hashtag 標註的照片。截至目前已有 35 億張圖片來用做訓練 ── 在這組公開的圖片庫中，完全沒有任何的人力行為。 (這裡指人工標註等行為，詳情請參考這篇「訓練百度AI的老師們薪水多少? 答案讓你跌破眼鏡 」)。」

海量圖片．高準確度，打破 IBM 的紀錄

這組圖片庫規模龐大，超過了 Google 訓練 AI 演算法的圖片庫，高達十倍以上。Facebook 的工程師總監 Srinivas Narayanan 說：「我們已經創造了全球最棒的電腦視覺系統，它的準確率在 ImageNet 上達到 84.5%。」(註： ImageNet 是一套廣泛被用於「基準化分析法」的資料庫)

值得一提的是，2017 年八月美國 AI 人工智慧為主的媒體「AI News」報導 IBM 的 AI ，其電腦視覺辨識準確度高達 33.8%。且訓練的圖片也只有 750 萬張，遠低於這是 Facebook 所創造的紀錄 – 35 億張圖片、84.5% 的準確度。

 

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人工智慧的技術越來越先進了!! 現在只要輸入幾個字,她就幫你完成整篇文章了!! 再也不用擔心文筆不好了~

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GPT-2 產出的文章品質非常好、幾乎到了無懈可擊的地步，非常的讓人驚豔。無論是虛構的奇幻、科幻文學內容；或是廣告文案；或是新聞稿的寫作，都難不倒它。

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GPT-2 能力強大，可以模擬任何的寫作風格、形式，古典名作、新銳文學，基本上給他看什麼，他就寫出什麼風格的續集。兩個例子如下：

例一、經典文學：一次研究團隊給 GPT-2 看一段喬治·歐威爾 (註：英國左翼作家，新聞記者和社會評論家。代表作有「動物農莊」和「一九八四」等) 的名作「一九八四」中的一段敘述：「四月間，天氣寒冷晴朗，鐘敲了十三下。」

這隻 AI 就接續寫出：「我正開著我的車去西雅圖，做我的新工作。我把油加滿，插上鑰匙，然後發動它。我想像著這將會是怎麼樣的一天。」

例二、科普文章：研究團隊們又給 AI 一段看似科普的文字敘述：「…科學家在安地斯山脈中的一個未開發的村莊中，發現到一群獨角獸。讓人驚訝的是這群獨角獸會說英文…」

於是 AI 接續：「這群科學家就給這群動物命名為 Ovid’s 獨角獸。這群頭上有四個角、銀白色的獨角獸之前從未在科學界被發現過…科學家猜測這群動物的起源，是在人類有文明之前…」等敘述，文字量超過原文的八倍。

由以上例子可知，GPT-2 的寫作能力極強，且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型，只公開一小部份模型和範例。

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— MIT CSAIL (@MIT_CSAIL) 2019年2月14日

由以上例子可知，GPT-2 的寫作能力極強，且文章「看似」可信度很高…即使所陳述的大多不是真實的事情 — 這就是 GPT-2 危險的地方。因此 OpenAI 決定不釋出其訓練好的模型，只公開一小部份模型和範例。

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你以為你離AI人工智慧很遠嗎? 如果你每天使用IG發相片的話,那麼你也可能是AI訓練員之一喔~

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目前有超過 35 億張用戶貼在 IG 上的圖片，被 FB 拿來做 AI 學習「如何自行分類圖片」的演算法教材。這個演算法也牽涉到超過 17000 個被拿來標註照片的 Hashtag (主題標籤)。

Facebook : 我們破天荒用 35 億張圖片來訓練AI

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「會限制電腦視覺領域以及 AI 人工智慧領域發展的主要因素，是因為我們幾乎都倚賴人力標註、人為操作而得來的資料庫(來訓練)
但要是人們不標註圖片上的指定事物，則就算是最先進的電腦設備，也無法在運作的時候，分辨這些事物。因為它從來沒有在訓練時看過這些東西。因此我們創造了突破性的技術 ── 大規模地取用「可公開的」並已經有 Hashtag 標註的照片。截至目前已有 35 億張圖片來用做訓練 ── 在這組公開的圖片庫中，完全沒有任何的人力行為。 (這裡指人工標註等行為，詳情請參考這篇「訓練百度AI的老師們薪水多少? 答案讓你跌破眼鏡 」)。」

海量圖片．高準確度，打破 IBM 的紀錄

這組圖片庫規模龐大，超過了 Google 訓練 AI 演算法的圖片庫，高達十倍以上。Facebook 的工程師總監 Srinivas Narayanan 說：「我們已經創造了全球最棒的電腦視覺系統，它的準確率在 ImageNet 上達到 84.5%。」(註： ImageNet 是一套廣泛被用於「基準化分析法」的資料庫)

值得一提的是，2017 年八月美國 AI 人工智慧為主的媒體「AI News」報導 IBM 的 AI ，其電腦視覺辨識準確度高達 33.8%。且訓練的圖片也只有 750 萬張，遠低於這是 Facebook 所創造的紀錄 – 35 億張圖片、84.5% 的準確度。

 

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