一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!

一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!
一次搞懂Python,人工智慧,機器學習分別是什麼!!
對Python有興趣的同學知道什麼是機器學習和深度學習嗎?還不知道的同學快一起來了解一下吧!!

▲ 人工智慧、機器學習與深度學習之間的關係比較圖(圖片來源:騰訊xw.qq.com) 

 

什麼是人工智慧?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

1980年代約翰瑟爾(John Searle),提出對「人工智慧」分類方式:

  • 人工智慧(Strong AI) : 機器能具有與人類相同完整的認知能力。
  • 人工智慧(Weak AI) : 機器不需要具有與人類相同完整的認知能力,只要設計得看起來像具有智慧就即可。

機器學習

機器學習是人工智慧的一個分支、是實現人工智慧的一個途徑,即以機器學習為手段解決人工智慧中的問題。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

機器學習是第三波人工智慧發展的代表技術;而在眾多機器學習演算法中,深度學習(多層次類神經網路的代稱)是近幾年成長最快、表現最亮眼的技術。

深度學習

深度學習是機器學習演算法的一種的,為人工智慧中成長最快的領域。

「深度學習」是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

Python 與人工智慧的關係

Python 是 AI 領域最多人使用的程式語言,主要原因之一是因為它有大量的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

其他與人工智慧、機器學習、深度學習有關的八個函式庫,請見此篇文章:連 IBM 都推!入行 AI 人工智慧必學 Python 的8大理由

推薦閱讀:AI 產業革命開始!為何 Python 成人工智慧必備語言?

 

 

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工程師們口中的Python和人工智慧有什麼關係?

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還不知道Python和人工智慧有什麼關係的你一定不能錯過今天的文章喔~
在媒體報導人工智慧 (AI)、機器人(Robot)未來可能會取代我們的工作時,我們又看到坊間有教人工智慧技術的機構,又端出一堆名詞如大數據(Big Data)、Python 程式語言……,還有深度學習等等。那到底這些名詞中間又有什麼關聯?這篇以問答方式一一幫你解答

推薦閱讀:AI 人工智慧來了!你的未來何去何從?學好 Python 是正解

人工智慧、機器人,是同一個東西嗎?

相信大家都看過有關機器人的電影,都把機器人描述的很厲害,甚至比人類還強!沒錯,這些機器人很賴害是因為他們裡面被導入了「人工智慧

推薦閱讀:5 部電影告訴你:AI 時代來臨,是否對人類造成威脅?

人工智慧」,又稱「人工智能」,英文為「Artificial Intelligence(縮寫為 AI)」簡單來說就是:任何讓電腦能夠像人類般思考、表現出類似人類的行為」的科技;更具體一點的說法,人工智慧是一種可以感知、學習、推理、協助決策,並採取行動幫助我們解決問題的科技。

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為何有些人工智慧會比真人還厲害

日前又 AI 甩尾,角度精準過方程式車手的消息;還有 AI 雀士在網路上打日式麻將打過一拖拉庫真人的訊息、⋯⋯究竟人工智慧是怎麼學習的?為何會比真人厲害?

推薦閱讀:AI 又贏了?人工智慧「Suphx」打敗人類麻將高手!

AI 學習事務其實與人類學習事物的方法相仿,就是所謂的機器學習及深度學習。

機器學習理論主要是設計和分析一些讓電腦可以自動「學習」的演算法。機器學習演算法是一類從資料中自動分析而歸納出規則來,並利用此規則對未知的資料進行預測的演算法。

而「深度學習」又是模擬人類神經網絡的運作方式,只要懂得定義問題,有足夠質量的資料以及轉化為模型的能力,幾乎可以應用在任何決策問題上,雖然不見得都有準確的預測能力。不過目前常見的 Google 語音辨識、文字翻譯、照片分類、自動回信、垃圾郵件判斷,現在都是用深度學習來做的。

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搜集大數據讓AI去做機器學習,加上不同的演算法成就不同專長的AI?

餵給 AI 正確的大量資料(大數據),加上好的大腦(演算法),AI 才能做出正確的判斷。

各種領域都應用了不同功能的人工智慧,如醫療、教育、製造、理財及自動駕駛等,就如同每個人擅長的領域都不一樣:有的人擅長賽車、有的人擅長分析、有人善於醫療等等。

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演算法的不同深深影響 AI 的思考與學習模式,好的演算法可以製造出卓越的人工智慧。例如甩尾角度比人類還精準的 MartyKHANA AI。

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反之,不好的演算法會讓 AI 判斷錯誤。2016 年發生了全球首例 Tesla 自駕車撞上大貨車的意外,乃因 Tesla 的自動駕駛系統,無法辨識在強烈日照下而有反光的大貨車,因此未能即時做出煞車判斷。因為此演算法從未學習過這類大數據。

Python 與 人工智慧的關係?

Python 是目前人工智慧領域最被廣泛使用用的程式語言

因為 Python 的語言簡單好懂、就像是使用人類的語言在與電腦溝通一樣,加上跨平台的性質,操作方便快速,因此已有許多工程師使用其語言發布大量與人工智慧、機器學習、深度學習領域相關的資料庫,讓用戶可自由套用、執行各式功能、操作。這些資料庫由來自四面八方的來源 (如 PyPi) 所發布,包含預先編寫好的程式片段,讓 AI 開發人員不需要從頭開始編寫程式。

機器學習與深度學習都需要連續的數據處理,Python 的函式庫則可讓你取用、處理、轉換這些數據。例如應用於深度學習的 Keras 函式庫,它允許快速計算和原型設計,因為它除了使用計算機的 CPU 之外還使用 GPU。

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美根據新浪科技報導,中國華為創辦人任正非表示:過去被他們過度重視的 5G 雖然提供高頻寬、低時延,支撐的技術是 AI 人工智慧,所以人工智慧才是華為發展的戰略要地。

任正非指出:AI 人工智慧提供改變資訊社會格局的機會,但需要運算速度超快的超級電腦、超大容量的資料儲存和超速聯接的支撐,才能夠實現。美國隨然有前兩者,但是沒有超速聯接,因為美國光纖網夠不充分,也不用最先進的 5G,其在 AI 人工智慧上可能就會落後一步。

任正非亦強調,華為有信心全面補好「爛飛機」上的「洞」,承受美國的打擊,而且經歷了全球最強大的國家機器瘋狂打壓,還沒有死「活下去就是勝利」。雖然改變不了外界環境,但華為可以改變適應外部環境的勝利方式;因此,要靈活機動地改變研發方式,使華為公司適應未來條件並能生存下來;任正非信心滿滿,說相信華為一定會勝利。

華為於 7 月底舉行「千瘡百孔的爛伊爾 2 飛機」戰旗交接儀式(編按:伊爾 IL-2 是第二次世界大戰時的蘇聯對地攻擊機,不但是著名的坦克殺手,且被打得千瘡百孔還在飛行,有「黑死神」之稱)任正非在儀式上表示,華為終端業務「油箱」被打爆(晶片是發動機,生態是油箱),還來不及建立起生態,將可能會遭遇艱難的「長征」。8 月 9 日,華為在全球開發者大會上向全球發表了自己的作業系統鴻蒙(Harmony OS),這是全世界第一個基於微核心的全場景分散式作業系統。

無論這場美中貿易戰是誰勝出,都會讓 AI 人工智慧領域的發展一飛沖天。對我們來說,最實際的方式還是如同廣達董事長林百里所說的:學好AI人工智慧、隨時做好準備,才能因應未來以人工智慧為主流的職場。【延伸閱讀:掌握Python=掌握AI人工智慧的未來?

 

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廣達董事長林百里:未來 30 年「AI 財」賺不完

 

林百里暢談 AI 人工智慧的發展,引用政壇名言「訂單進來貨出去」

 

美中貿易戰再度炒熱全球對於 AI 人工智慧話題,法人指出:貿易戰的本質就是科技戰,目標在於爭奪人工智慧的主導權… 廣達董事長林百里更大膽預言:未來幾十年都是 AI人工智慧的時代。每一個人都要好好的學習 AI 人工智慧技術,而且廣達員工「沒 AI,就不要做了」,還要教下一代關於 AI 人工智慧的知識、觀念。因為他們的時代更是以 AI 人工智慧產業為主流的世界。未來 30 年「AI 財」賺不完。

林百里表示,廣達在全球筆電、雲端與人工智慧(AI)都站上第一名,AI 商機龐大,像是智慧城市的案子,30年也做不完,廣達電腦 2019 年目標就是全力拚 AI 人工智慧。

AI 時代的商業模式非常不同,要有很強的研發,很長的應用與建置時間,並且需要很多專業知識才能做,因此,廣達由硬體公司轉型成軟體公司,再進一步成為解決方案的提供者 – 提供 AI 工具的公司,這是非常大的跳躍過程。廣達過去是做 ODM,但現在賣出去的 AI 產品,會有維修與保養等問題,因此,廣達做自有品牌來負責維修,且只做商業對商業(B2B)的品牌,廣達不做消費性品牌,因爲會花去一大筆廣告宣傳的費用。

他說,現在很多企業顧問公司協助企業轉型,都會找廣達,因為廣達可以為這些顧問公司提供很多 AI 人工智慧工具。他已經去美國、日本與歐洲學習,每個國家的國情與環境不同,但都需要 AI 人工智慧。

 

 

 

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掌握Python=掌握AI人工智慧的未來?

Python是AI人工智慧產業最廣為使用的程式語言

 

儘管AI會為一些行業帶來衝擊和威脅,但也可能會創造出新職位。如:AI 系統的研發人員、AI軟體開發人員以及熟悉保護和維修系統的工程師等等。但,想從事 AI 相關領域,第一步還是需要會寫程式,而且還是需要使用「Python」語言來寫程式。

Rankred 網站評比7大常見的 AI 人工智慧程式語言,其中,Python 語言,因為其語法簡單、功能多元且在 Linux、Windows、MacOS 和 UNIX 等平台都可使用等特色,奪得評比排名第一。

為何Python能在眾多語言中脫穎而出呢?因為他有好幾項特點讓Python成為最簡單上手的特點:

1. 低門檻:

AI領域工作常需要處理大量的數據,而因Python程式語法如英文口語般容易理解,低門檻使你可以輕鬆地使用複雜的系統快速上手,並使用它進行 AI開發。

2. 可讀性:

Python可讀性高,從程式語言字面就可大概猜出其用途 (圖片來源:Unsplash)

 

Python 非常易於閱讀,因此讓所有的使用者都可以理解他人的編碼,這使得使用者之間能快速的交流程式編成、設計想法。

3. 靈活度高:

Python是靈活可變的語言,它提供 OOP(物件導向程式設計)和 scripting (腳本)兩種選項;不需重新編譯源始碼,使用者就可任意修改,而且快速看到結果。

而Python也可以提供最快速、有效的方式來解決不同的問題。因為使用者可以根據他們習慣的程式語言風格,來結合Python與其他語言來編寫程式,甚至混搭語言也沒問題。

4. 平台獨立性:

Python可以在任何平台上運行,包括 Windows、MacOS、Linux、Unix 和其他 21 個平台。當工程師要將程式移植到其他平台時,只需做輕微更改、修改少許的代碼即可。

不只能使簡化整個移植流程,也能有效節省在不同平台測試的時間和金錢。

5. 取之不盡的大量的現成函式庫:

這也是讓Python最常被使用的重要原因,AI開發人員們可以從大量資料庫中自由套用、執行各式功能、操作預先編寫好的程式片段,不需從頭開始編寫程式。

6. 良好的視覺化選項:

Python 提供的函式庫中有一些是很好用的「可視化工具」,如 PyQtGraph 可讓工程師快速構建圖表,讓數據可視化

 

Python的多樣函式庫中,就有很好用的「可視化工具」。

而對於AI開發人員來說,重點是要強調人工智慧、深度學習和機器學習的領域中、能夠以人類可讀的形式來展現資料。

如函式庫其中之一「Matplotlib」就能讓工程師構建圖表,讓數據可視化,更容易閱讀理解。還有其他不同的應用程式介面,更簡化了可視化的過程,使創建圖表更簡單

以上幾點讓Python不只功能多樣,而且操作體驗甚佳。新手可以簡單上手;老手則可以用Python創造出無限的可能

可以說是手握Python、就是手握著開啟AI人工智慧的金鑰匙阿,只要精通Python,就是等於是站在時代尖端,通往光明的未來。很棒吧!!

 

 

 

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鴻海創辦人郭台銘:中美貿易戰背後是AI的戰爭

郭台銘今年五月應邀赴台灣區電機電子工業同業公會以「美中貿易對電機電子產業全球供應鏈的機遇與挑戰」為題發表演講,指出川普今年初簽署的行政命令為「維護美國在 AI 人工智慧領導地位」。從其中的內容可以看的出來:中美貿易戰背後其實是 5G 與 AI 人工智慧的戰爭。

針對台灣在中美貿易戰扮演的角色,郭台銘就表示:台灣科技業具有優勢,是人工智慧最好的試驗場域。因為台灣有優質的中小產業,速度快、彈性高,具有 domain knowledge(領域知識),且台灣幅員小,可以快速配合開發新產品,無論是電動車、手提裝置,都是台灣未來的機會。【延伸閱讀:不想輸給中國!川普簽署行政命令以加速美國AI發展

郭台銘指出,工業製造供應鏈將被迫重新劃分,「大」不再是唯一勝算,產業布局分工要隨時做結構性調整,比起過去的10年、20年一次,未來可能3年就要調整一次,而且要洞察未來,「這時候政府就該站出來」。

郭台銘並提出「台灣經濟發展國家隊」藍圖,包括東進、西和、南拓、北接等4大方向;其中首要任務就是「東進」與美國洽談自由貿易協定(FTA),彌補美國的製造業缺口;「西和」則是讓台商融入中國大陸市場產業轉型,創造雙贏。「南拓」則以東南亞、印度、西亞為目標,也希望以FTA開拓台灣「後廠」,成為帶動亞洲經濟成長的樞紐;「北接」則希望與日本合作,由台灣作為中介,協助日本技術開拓大陸市場。

對於台灣發展 AI 人工智慧,郭台銘還提到台灣面臨的目指五缺:缺電、缺水、缺土地、缺人才、缺工人,現在還缺未來轉型的投資,所以應該是「六缺」,而且廠商還面臨兩岸關係、法規、租稅環境及一例一休等問題。對此,另一個產業大老林百里則說:企業發展發展人工智慧,最缺的還是人才、各領域的新知識,以及新的客戶。

台灣第一本AI高中教科書 郭台銘打造並免費贈送

郭台銘表示,為了讓下一代不要輸在起跑點,因此自掏腰包出版「人工智慧導論」

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你的未來要怎麼不被 AI 取代?張忠謀:擁有這4種能力

 

接招人工智慧大未來,張忠謀曾示警:9成人薪水恐變「很低」

 

第一:運算實力:

因應產業AI化,而成立了運算學院的麻省理工大學外觀

 

大量的資料是 AI 人工智慧的基礎,而資料需要運算才能有效運用。

為了迎接產業 AI 化,麻省理工學院也成立了「運算學院」(College of Computing),電子、電機或機械等系都可來修習,且連研究歷史、經濟、建築等的非IT相關產業的科系,都需要學習運算來對抗 AI。

第二、資料蒐集:

在大數據稱霸的時代,大量的資料─尤其是用戶資料─是非常重要的。而張忠謀表示:「你可以反對大公司蒐集資料」。近期,包含歐盟、美國政府在內都開始反對科技公司無時無刻蒐集用戶們的資料。

臉書執行長祖克柏赴美國國會作證時,被質疑臉書到底蒐集了哪些用戶資料?臉書也重申絕不會販售用戶資料,也不忘提醒世人,Google、亞馬遜、推特等強大的競爭對手們也都做了同樣的事情。

第三、創業能力:

 

台灣新創團隊 iDrip 研發了全球第一台 AI 人工智慧咖啡機,能以精準的水溫、水速、計時及手法路徑來還原一杯完美的世界冠軍咖啡。

 

張忠謀表示,人工智慧讓能夠商業化的創意頻繁出現,預言未來成功的AI 小公司會比現在還多。有了 AI 會比較容易產生創意,像是台灣新創團隊 iDrip 就研發了全球第一台 AI 人工智慧咖啡機。張忠謀說:「沒有創意的創業,通常不會成功」

創業已不再屬於少數人的能力,每個人都該學習。

第四、終生學習的習慣與紀律:

他認為,前三種能力都需要大量的工程師能力,但是一定要畢業於相關科系才能當工程師嗎?他不認為,如果大學時期就養成終生學習的習慣與紀律,就可以隨時充實自己的技能、不用擔心被 AI 搶走飯碗 。

 

 

 

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為何我們會想寫這篇文章?

還在跟電腦搶工作?你死定了!近日 AI 人工智慧從工業到運輸、醫療到國防等各領域都大展長才,在不知不覺中已經改變社會各行各業的型態。在未來,不管是哪個產業都有可能要使用 AI 技術、甚至被 AI 人工智慧搶走工作!因此,無論你是社會新鮮人、職場老鳥或是正想轉換跑道,都需要考慮:如果你的競爭對手「不是人」,或許你該開始學習 Python……應用廣泛的Python讓你學了不後悔!!

白領中產即將玩完?美經濟專家點名這 7 種白領職業將被AI取代

美國經濟學家、《紐約時報》專欄作家泰勒‧柯文(Tyler Cowen)在著作《再見,平庸世代》(Average Is Over)一書中寫道說,人工智慧將直接影響到中產階級,白領工作將減少。人們以為工作內容重複性高的藍領階級才會被人工智慧取代,例如最近麥當勞引進 AI 人工智慧服務生替得來速客人點餐與炸薯條。其實事實不然,目前未受影響的白領階層未來也將受到AI的威脅。

除了Tyler Cowen,善於分析未來趨勢的美國投資理財專家約翰‧普利亞諾(John Pugliano)在他的《機器人來了》(The Robots are Coming)中講解了面對AI、人們要如何保住自己飯碗。

John Pugliano還開出一份「即將受到AI威脅的職業清單」,讓許多人吃驚的是,其中包括例醫生、律師等原本被認為不會被取代的工作。

1. 醫生

未來醫生的職業也將受AI威脅?!這或許很難想像,但其實如台灣的陽明大學就也已開發出AI演算法,來判讀病人是否罹患帕金森氏症、北醫、北榮和台大醫院與台灣人工智慧實驗室合作的AI也走進加護病房,預測敗血症準確率達 85%;過去要靠臨床試驗累積出來的醫學知識,現在可以靠AI和大數據分析。

當然人們對急診室醫師及護理人員的需求仍存在,但隨著疾病診斷自動化的進步,某些醫學領域的確會飽受威脅。

目前在台灣,將人工智慧用於醫療上的例子已時有所聞,像是彰化基督教醫院就有推出幫你掛號的 AI 醫師「蘭醫師」今年榮總也推出了AI人工智慧門診台灣微軟也與 PTT 之父發表 AI 基因分析平台 TaiGenomics 來預知潛在疾病

2. 律師

過去準備訴訟需要審閱大量資料,費時又費力。但隨著導入人工智慧過濾與分析,AI律師「lawtech」讀訴訟文件只需幾分鐘,原本幾星期才能完成的任務僅費幾分鐘就可「秒結」。

未來不需要太多經驗和專業知識的法律事務,都將被AI所取代。

3. 建築師

未來簡單的建築設計都可能由AI代為完成,因此只有那些具獨創性和藝術美感的建築師,才有辦法繼續生存。

4. 會計

同理律師,未來不需要太多經驗、從事簡單稅務處理的會計,可能將被AI取代,從事複雜稅務計算的專業會計才能不受影響。

5. 戰鬥機飛行員

 

 

美國空軍的頂尖飛行員與 AI 人工智慧「Alpha」進行模擬戰鬥連續吃敗仗

 

目前已有 UAV 無人機取代了飛行員,比起人類,AI 無人機好操控又精準,在未來可能全面自動化,取代人類軍人成為頂級戰鬥力。

去年六月,美國空軍中的頂尖飛行員 (top gun pilot) Gene Lee 上校與 AI 人工智慧「Alpha」進行模擬戰鬥,結果經過多次的交戰,「人類」陣營的戰鬥機連續被擊落,而「人工智慧」陣營則自始至終都沒有折損一架戰鬥機。

6. 房仲

隨著資訊越來越流通,未來買方和屋主大可直接通過相關平台進行交易,且線上看屋也越來越普及,傳統的房地產仲介的工作將漸漸流失,最有可能失去工作的是房仲體系的中層管理人員。

7. 警察/偵探

「AI警察」聽起來好像很科幻,但未來警察這份職業的確也會AI威脅。 現今,已有運用大數據所開發出來的警用AI人工智慧,將能夠連結區域犯案模式,進而快速解決案件。過去得依靠人工翻閱各種資料庫,現在AI能更快地幫警察們找到犯罪模式、逮捕罪犯。

這種追蹤與監視的AI技術,已經取代了部分調查人員的部份工作。雖然警察或所謂偵探的工作不會消失,但對於專業的需求將會大大減弱。

 

 

 

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