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下面附上一則新聞讓大家了解時事



多明尼加和美國的高手對決進行到5局結束,美國隊靠著先發Marcus Stroman(史卓曼) 4又2/3局的精采好投,前5局讓對手1分未得,加上自家打線又靠著對方的失誤以及Christian Yelich的適時長打,於3、4兩局打下3分,目前以3:0領先對手。

Stroman今天表現近乎無可挑剔,僅被敲出3支安打、沒有送出任何保送,還飆出4次三振,讓對手無法越雷池一步,再他的好投下,美國前5局仍能力保不失。

美國打線先是在3局上靠著對方外野手Starling Marte的失誤,以及Yelich二壘安打、打下2分。在4局上又靠著游擊手Brandon Crawford的適時一擊,再添得1分,取得3:0的領先。

Stroman去年十月幫助球隊在季後賽中淘汰金鶯,雖然之後不敵該年的美聯冠軍印地安人,不過穩健的投球表現,獲得不少人的肯定,預計他今年仍將是藍鳥的第1號先發。



(中央社記者吳家豪台北24日電)微軟亞洲研究院副院長馬送禮維英今天在「2017天下經濟論壇」中指出,人工智慧將透過語音機器人,重新定義人機介面;人工智慧的競爭已進入思想解放期,很多嶄新的想法問世。

馬維英說,全世界有很多趨勢在推動人工智慧(AI)。第一個趨勢是「萬物數位化」,當世上萬事、萬物能夠轉化成數位資訊,電腦就能得到大量的數據,可以開始運算。

第二個趨勢是「萬物互聯」,第三個趨勢則是「雲端運算」出現。任何人、任何公司如果需要幾千台伺服器來處理大量的資料,可以付費從雲端取得這些運算資源。

他進一步解釋,雲端運算的出現,導致第四個趨勢「軟體智慧化」。傳統認知上,工程師要用人腦來寫每一條程式規則,但現在則是軟體自己能夠藉由機器學習的方式驅動完成。這些深度學習、類神經網路的軟體,本身都是很大的模型,是幾千億、幾兆的參數組成,不可能用傳統人工調整。

馬維英表示,資料愈來愈多、軟體愈來愈聰明,這些趨勢形成了正向循環,促成人工智慧變革,今天大家可能知道軟體正在吃掉全世界,但是可能不知道,軟體產業本身也正在被顛覆。工程師如果只會寫程式、但不會使用深度學習、網路開源社群資源,也會失去競爭力。

他認為,在人工智慧的發展歷程中,語音識別是當今主流產品。過去20年,語音識別幾乎沒什麼重要發展,被認為是高不可攀的學術領域;但加入深度學習技術後,現在語音已經平民化、大眾化,微軟的語音辨識技術,已做到跟真人語音相同的精度。

根據馬維英的觀察,以前傳統的人工智慧,還需要人類去檢視、調整,相當曠日費時,現在電腦可以直接從數據學習表達。當神經網路愈做愈深層,再複雜的問題都能解決,只怕沒有足夠的資料讓機器學習。

他發現,機器學習有一個特點,有愈多數據,它學出來的成果就更好。當聊天機器人聽過大家聊天問答、看過物聯網上的諸多圖像,它就能學會更多事情。

不過,馬維英也坦言,今天人工智慧還是有很多做不到的事情,比如理解、表達、擁有知識,下一個門檻就是學會人類語言。

他以公司開會為例,大家花很多時間找秘書,能不能有一個機器人可以代勞?但其實辨別自然語意並不簡單,機器人必須辨別你說出的人名實際上是哪些人、與會者的辦公室在哪些地方,並決定出最適合的會議地點。

馬維英透露,在微軟研究院過去幾年,已經創造一個強大的知識圖譜,一個人沒辦法記全世界的知識,但電腦可以;我讀你的文字時,可以同時連接到全世界的知識。接下來還有聊天引擎,微軟想把聊天機器人做到微信、LINE等通訊軟體中,取代企業官方帳號功能,你有什麼需求,就去跟機器人說。

他更想像,未來人工智慧將透過語音機器人,重新定義人機介面。人工智慧的競爭,已進入思想解放時期,很多嶄新的想法問世。1060124

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