為了讓 AI 不斷打怪升級,DeepMind 打造「宇宙」
作者 雷鋒網 | 發布日期 2021 年 07 月 30 日 8:15 |
DeepMind 又給我們小驚喜。我們都知道,強化學習苦於類化能力差,經常只能針對單個任務從頭學習。
DeepMind之前開發的AlphaZero,儘管可以玩圍棋、西洋棋和日本將棋,但每種棋牌遊戲都只能從頭訓練。類化能力差也是AI一直被詬病為人工智障的一大原因。人類智慧的厲害之處,就在藉鑑之前經驗迅速適應新環境。
但類化能力不是一蹴而就,就像玩遊戲,也是先做簡單任務,逐步升級到複雜任務。《空洞騎士》(Hollow Knight)一開始只需要隨意走動揮刀砍怪,但噩夢級難度的「苦痛之路」關,沒有前面累積的技巧,只能玩寂寞。
多任務宇宙
DeepMind此次採用「課程學習」,讓智慧體於不斷擴展升級的開放世界學習。也就是說,AI新任務(訓練資料)是基於舊任務不斷生成。智慧體可盡情鍛鍊自己,簡單的如「靠近紫色立方體」,複雜點的如「靠近紫色立方體或將黃色球體放在紅色地板」,甚至和其他智慧體玩耍,如捉迷藏──「找到對方,且不要被對方發現」。
每個小遊戲存在世界小角落,千千萬萬個小角落拼成龐大的物理模擬世界,如下圖的幾何「地球」。總體來說這個世界的任務由三個要素構成,即任務=遊戲+世界+玩家,並根據三要素關係,決定任務的複雜度。
複雜度的判斷有四個維度:競爭性、平衡性、可選項、探索難度。
比如「搶方塊」遊戲,藍色智慧體需要把黃色方塊放到白色區域,紅色智慧體需要把黃色方塊放到藍色區域。這兩個目標矛盾,因此競爭性較強;同時雙方條件對等,平衡性比較高;因目標簡單,所以可選項少;DeepMind把探索難度評為中上,可能是因定位區域算較複雜的場景。
再如「球球喜歡和方塊一起玩」遊戲,藍色和紅色智慧體有共同目標,讓相同顏色的球體和方塊放在相近位置。
這時競爭性自然很低,平衡性毋庸置疑很高的;可選項比上面遊戲高很多;探索難度沒有定位區域,智慧體隨便把球體和方塊放哪都行,難度就變小了。
基於這四個維度,DeepMind打造超大規模「宇宙」任務空間,幾何「地球」也只是這宇宙的小角落,是四維任務空間的一點。DeepMind將「宇宙」命名為XLand,包含數十億個任務。
來看XLand的全貌,由一系列遊戲組成,每個遊戲在許多模擬世界進行,這些世界的拓樸和特徵平滑變化。
終生學習
數據有了,接下來得找到合適的算法。 DeepMind發現,目標注意代理(GOAT)可學習更通用的策略。
具體來說,智慧體輸入包括第一視角的RGB圖像、本體感覺以及目標。經過初步處理後,生成中間輸出,傳遞給GOAT模組,會根據智慧體目前目標處理中間輸出的特定部分,邏輯分析目標。
邏輯分析是指,每個遊戲可藉由一些方法,構建另一個遊戲,並限制策略的價值函數的最優值上限或下限。
DeepMind提出一個問題:對每個智慧體,什麼樣的任務是最好的?換句話說,打怪升級時,什麼樣的關卡設置才讓玩家順利升級為「真」高手,而不是一刀9999?
DeepMind的答案是,每個新任務都基於舊任務生成,「不會太難,也不會太容易」。其實恰好是讓人類學習時感覺「爽」的興奮點。
訓練開始時,太難或太容易的任務可能會鼓勵早期學習,但會導致訓練後期的學習飽和或停滯。不要求智慧體某任務非常優秀,而是鼓勵終身學習,即不斷適應新任務。所謂太難、太容易是較模糊的描述。需要量化方法,在新任務和舊任務之間彈性連接。
怎麼不讓智慧體做新任務時不適應而「暴死」?進化學習就提供很好的靈活性。總體來說,新任務和舊任務同時進行,且每個任務有多智慧體參與「競爭」。舊任務適應好的智慧體,會選拔到新任務繼續學習。
新任務中,舊任務的優秀智慧體權重、瞬間任務分佈、超參數都會複製,參與新一輪「競爭」。除了舊任務的優秀智慧體,還有很多新人參與,這就引進隨機性、創新性、靈活性,不用擔心「暴死」問題。
當然,因任務不斷生成、動態變化,一個任務可訓練不同長處的智慧體,並往不同方向演化(隨著智慧體相對性能和強健性進行)。最終每個智慧體都會形成擅長任務的集合,就像春秋戰國時期「百家爭鳴」。說打怪升級顯得格局小,簡直是模擬地球。
DeepMind表示,「這種組合學習系統的特性是,不最佳化有界性能指標,而是更新定義的通用能力範圍,這使智慧體開放式學習,僅受環境空間和智慧體的神經網路表達能力的限制。」
智慧初現
最終這複雜「宇宙」升級、進化、分流的智慧體長成了什麼優秀物種?DeepMind說,智慧體有很明顯的零樣本學習能力,比如使用工具、合圍、數數、合作+競爭等。
來看具體例子。首先智慧體學會臨機應變。目標有三個:
黑色金字塔放到黃色球體旁邊
紫色球體放到黃色金字塔旁邊
黑色金字塔放到橙色地板
AI一開始找到一個黑色金字塔,想拿到橙色地板(目標3),但搬運過程瞄見黃色球體,瞬間改變主意,「我可以實現目標1啦」,將黑色金字塔放到黃色球體旁邊。
第二個例子是,不會跳高,怎麼拿到高台上的紫色金字塔?智慧體需要想辦法突破障礙,取得高台上的紫色金字塔,高台周邊並沒有類似階梯、斜坡的路。
因不會跳高,所以智慧體「掀桌子」,把周邊幾塊豎起來的板子弄倒。然後一塊黑色石板剛好倒在高台邊,「等等,這不就是我要的階梯嗎?」這過程是否體現了慧體的智慧,還無法肯定,可能只是一時幸運。關鍵還是,要看統計數據。
經過5代訓練,智慧體在XLand的4千個獨立世界玩了約70萬個獨立遊戲,涉及340萬個獨立任務,最後一代每個智慧體都經歷2千億次訓練步驟。智慧體已能順利參與幾乎每個評估任務,除了少數即使人類也無法完成的任務。
DeepMind的研究,或許一定程度體現「密集學習」重要性。也就是說,不僅資料量要大,任務量也要大。這也使得智慧體在類化能力有很好表現,如資料顯示,只需對一些新複雜任務進行30分鐘集中訓練,智慧體就可快速適應,而從頭開始用強化學習訓練的智慧體根本無法學習這些任務。
往後我們也期待這「宇宙」更複雜和生機勃勃,AI經過不斷演化,不斷給我們帶來驚喜(細思極恐)的體驗。
資料來源:https://technews.tw/2021/07/30/deepmind_xland/
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台大社會學系孫中興在2020年時,開了一堂「詐騙社會學」課程,探討了 #詐騙和信任(信賴)此息息相關的生活現象,詐騙與信任是一體的兩面。課程蠻有趣的,橫跨自我、愛情、家庭、教育、職業、政治、經濟、宗教等領域,以論述人類社會乃建立在信任的基礎上。而孫中興的論點是,反過來看,欺騙卻也是有功能啦,除了人際互動中的各種立場的策略實踐外,它似乎也是某種通往更好的真實與真相的試煉。或許下次我會換別間購物網站試試看…
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▶數位時代的資本主義消費社會
▶社群網站連結購物功能
▶我在一頁式廣告買了爆爛的燈芯絨褲
▶於是我被詐騙了
▶架設網站的便利性、變動性、跨國性
▶特徵一:沒有公司地址與電話
▶特徵二:售價明顯低於市場行情
▶特徵三:常用限時倒數方式吸引購買
▶特徵四:免運+7天鑑賞期
▶特徵五:只能貨到付款
▶下單前先求證R~~
▶信任的社會理論
▶欺騙的社會理論
▶探索真相的積極意義
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//// 完整論述 ////
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▓ #數位社會中的消費行為
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在Shoshana Zuboff的《監控資本主義時代》序文中,他從資本論的基礎提出,資本主義中的市場因素:勞力、原料、土地之外,數位時代中的商品與消費,以數據庫、物流、感官美學取代了傳統真實商品做為經濟的引擎,我們已經不是消費者(現在聽起來還蠻「公民」的),我們僅僅是被監控的對象。
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從2019年的社群數聚報告來看,社群媒體Facebook、Instagram和LINE的改革,持續增加社群軟體功能,社群不再僅限於交流,還多了「電商」身份。無論是開放式或是封閉式的網站,更多的商品購物行為在社群媒體上發生,當然也會帶上社群媒體的媒介化色彩,例如及時、互動、視覺化、感官化,還有萬惡的演算法。
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於是,在上述的基礎上,網路購物蓬勃發展,其傳播性、便利性與隱蔽性,且不受時間與空間的限制,使得交易量逐年顯著提升。然而,面對如此蓬勃的交易平臺,許多詐騙者開始混雜其中,謀取不法利益。詐騙的方式不但多樣化,且經常隨著數位技術的改變,令人防不勝防。
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▓ #一頁式廣告的詐欺
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大概也是因為我自己想要購買一些新年新衣,在搜尋、在傳訊、在聊天(?)時,提到了些關鍵字,大量的服飾廣告就出現在我的臉書與IG上啦。腦波弱加上先前電商購物的經驗,我就入了「一頁式網站」的坑了。總之經歷了各種令人心寒的過程,退貨與退款終於進入流程(但還不知道會不會真的成功退款)。
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大家要記住下面五個一頁式網站廣告的特徵:沒有公司地址與電話、售價明顯低於市場行情、常用限時倒數方式吸引購買、免運與7天鑑賞期、只能貨到付款。如果有問題,通常找不到賣家,所以請找「寄件者」、「物流業者」處理退貨與退款,如果遇到刁難,就盡量盧他吧~ 而購物前的自保查詢真的是非常重要。(數位時代做人好難)
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▓ #信任的社會學
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從社會學來看看這種詐欺現象,但先談談信任。Georg Simmel認為社會的開始始於互動,最基本的互動形式就是「交換」,尤其是以貨幣為中介的交換,這種交換離開信任就無法進行,這也就是他談《貨幣哲學》的問題意識:整個社會的運作離不開信任(Möllering, 2001)。
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王怡文、黃光國等(2007)也提出了以華人的關係主義(relationism)為預設的 #五種本土信任原形(prototypes),其中兩種是屬於關係網絡內的社會信任,包括:基於血緣關係的血親信任及根植於情感與認同的滋生信任。
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另外三種是屬於關係網絡外的社會信任,其一是:常民在文化實踐中累積的習俗,形成的習俗信任;其二是:奠基於專業知識與能力的專業信任;其三是:基於利益最大化的理性計算,形成的制度信任。社群電商化的購物信任與詐欺,就是文化實踐累積不夠,專業知識與防範機制也不足的結果XD
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▓ #欺騙的社會學
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詐騙又有什麼社會學呢?Barnes(1994)指出,詐騙在社會學的意義上,實際上是社會制度的建構與維持所必需的。沒有謊言的存在,就沒有「真話」的概念,真實是在與虛假的對比中產生的。在社會學家看來,說實話有著實用的原因,即維持社會的正常交往。同樣,撒謊也有著類似的實用意義,例如「#自我感覺良好」、「#善意的謊言」等等。所以說,謊言就要以言者的動機來評斷其道德上的善惡。
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因此,詐騙的動機是多元複雜的。Barnes舉例,在政治界中謊言如家常便飯,常被認為不需受譴責;而在一些模糊的領域,如法庭、廣告、官僚體系,人們既期待聽到實話,也期待聽到謊言。進一步的,在一些明白要求說真話的領域,如自然科學等知識領域,對撒謊則相當不寬容。
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總體而言,從社會學的角度來看,Barnes認為,誠實與信任固然是人際關係的基本構成要素,但現代文明的一些制度,正是在信任缺失之下而繁榮茂盛。例如「合同法律制度」,正是拜社會缺乏信賴所賜。從這種意義上說,我很贊成Barnes對詐騙的曖昧性、禍福參半的斷言。目前一頁式網站詐騙尚無完整的約束制度,這也反映出全球技術社會中的有待努力的方向。
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#參考文獻
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1. J. A. Barnes. 1994. A Pack of Lies: Towards a Sociology of Lying. Cambridge: Cambridge University Press.
2. Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power: Barack Obama's books of 2019. Profile books.
3. Möllering, G. (2001). The nature of trust: From Georg Simmel to a theory of expectation, interpretation and suspension. Sociology, 35(2), 403-420.
4. 王怡文, 陳亮全, & 黃光國. (2006). 華人社會中的信任策略. 本土心理學研究, (25), 199-241.
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第二週:臺灣大學工商管理學系與資訊管理學系合聘楊立偉教授 -- 資料分析在金融及財務上的應用
第三週:臺灣大學工商管理學系與資訊管理學系合聘楊立偉教授 -- 資料分析在零售及行銷上的應用
第四週:臺灣大學資訊管理學系陳建錦教授 -- 社群媒體之輿情分析
第五週:臺灣大學資訊管理學系魏志平教授 -- 社群媒體分析與行銷智慧
第六週:玉山金控李正國數位金融長 -- 大數據的商業應用策略
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總體而言,從社會學的角度來看,Barnes認為,誠實與信任固然是人際關係的基本構成要素,但現代文明的一些制度,正是在信任缺失之下而繁榮茂盛。例如「合同法律制度」,正是拜社會缺乏信賴所賜。從這種意義上說,我很贊成Barnes對詐騙的曖昧性、禍福參半的斷言。目前一頁式網站詐騙尚無完整的約束制度,這也反映出全球技術社會中的有待努力的方向。
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#參考文獻
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1. J. A. Barnes. 1994. A Pack of Lies: Towards a Sociology of Lying. Cambridge: Cambridge University Press.
2. Zuboff, S. (2019). The age of surveillance capitalism: The fight for a human future at the new frontier of power: Barack Obama's books of 2019. Profile books.
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4. 王怡文, 陳亮全, & 黃光國. (2006). 華人社會中的信任策略. 本土心理學研究, (25), 199-241.
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根據批踢踢graduate板網友tzutengweng表示,「搭配課本和補習班講義讀開放式課程名單在以下,MIT演算法各一遍,建議50 時間準備數學,40 準備資料 ... ... <看更多>
演算法開放式課程 在 [心得] 無補習台大資管考取-讀書資源分享- 看板graduate 的推薦與評價
【零、服用警告】
注意,本心得文參考價值極低,除非自信考運爆棚(剛好今年有加開名額)以及考試前
被分手的準備與心理素質,一般人不宜輕易嘗試,因此主要是分享讀書資訊的管道。
【一、背景&成績】
背景:貓空大學新聞雙主修經濟系
在校成績約70%
已出社會,有正職工作
一直以來都有想考資訊類研究所的想法,但直到去年六月底才正式下定決心要考資管
所。
選擇資管所的原因是自己沒有上過資工的數學,半年多的時間自己補不上這麼多東西,
因此選擇數學較少的資管所。
平常要上班,但因為公司很廢,在位子上Pending的機會很高,幾乎進辦公室沒事就在
看書/線上課程,基本上可以視為帶薪全職考生(?)加上考運爆棚,再次強調可複製性
極低。
上班時間八點半,感覺就像每天早八進K書中心,有事就做,沒事就看線上課程或拿紙筆
寫考試相關的東西。
在學校時跟當替代役時就會寫寫Python,但大多就跟著網路課程做些基礎東西,平常
有閒有心情的時候會刷刷Leetcode。總體來說有程式底子但不深,資料結構跟演算法大概
是去年七月開始自修。
成績:
英文 計概 MIS 資料結構 面試 結果
台大資管 68 77 25 X 81.29 吊車尾正取
清大資應 73 50 X X X 正取
政大資管 82 60 63 X 差0.3分進面試
科技組
台科資管 X X X X 83.33 面試被刷
【二、讀書資訊】
以下提供讀書資訊
<計算機概論>:
先看過台大于天立老師的計算機概論,補充一些基礎電腦運作知識(一補數、二補數
之類的),後來有去書局看過計概課本,覺得線上課程教的東西比較多就沒有特別買書。
後期基本上就是寫寫考古題,把不會的東西挑出來丟進估狗找答案,除了聽過,可以手寫的也要自己動手寫過。
其他沒什麼好說的,這科基礎把握住,其他就是拚人品。
推薦:
台大于天立老師 - 計算機概論開放式課程連結:
https://ocw.aca.ntu.edu.tw/ntu-ocw/index.php/ocw/cou/101S210
<資料結構/演算法>:
資料結構是先看過交大彭文志老師的開放式課程,但是強烈建議先把C++搞懂再看。我一開始是先看彭老師的課,雖然有其他程式語言的底子,但那時不懂語法也是看到懷疑人生。
後來轉而先去學C++語法,後來再看才覺得好一些。
彭老師的課要看比較麻煩,因此後來我都直接上YOUTUBE找資料結構的影片來學。在此?
薦一個印度老師Abdul Bari的頻道,他有把各個資料結構/演算法的影片分得很詳細,由
淺至深都講得很清楚,而且也會在白板上解釋原理,願意嘗試印度腔英文的朋友可以試試
看,個人覺得看他的影片比較好理解。
另外也推薦Second Round的資料結構與演算法,對於資管來說綽綽有餘,基本上到B樹之
前都有詳細解說跟實作。建議就算自己生不出來,也要跟著他的CODE一步一步自己寫一次
,對於理解會有幫助。
(備註,我有一個台大資工的朋友有借我補習班的書,但Code用書面看很不習慣,因
此後來都是拿來當工具書查詢,主要是拿來備註忘記的東西,再上網查。)
推薦:
Open Home - 語言技術:C++ Gossip
https://openhome.cc/Gossip/CppGossip/index.html
Second Round – 資料結構與演算法
https://alrightchiu.github.io/SecondRound/
彭文志-資料結構:
https://ocw.nctu.edu.tw/course_detail.php?bgid=9&gid=0&nid=412
Abdul Bari頻道:
https://www.youtube.com/results?search_query=abdul+bari
<作業系統>:
跟板上其他人一樣看周志遠的作業系統,認真刷了大概兩次,但說老實話東西很多很難記,後來就是把大概重要的東西的定義記下來(虛擬機器、排程原理、Paging、Virtual memory、死結等等),實際計算的東西就…呵呵。
作業系統在資管比重不高,後來有點半放棄狀態,到後期就是時不時問一下自己記
不記得某個東西的定義,忘記就再查再寫一次。
推薦:
Mr. Opengate
https://mropengate.blogspot.com
清大周志遠老師 – 作業系統
https://ocw.nthu.edu.tw/ocw/index.php?page=course&cid=141&
<網路>:
清大黃能富老師的計算機網路概論刷個三次,OSI模型各階層代表的意思與代表機器(
如hub、switch、router)搞懂,協定能記就記(HTTP、POP、SMTP、LDAP等等等等超級多
,至少重要的幾個要知道),CSMA/CA、CSMA/CD要知道是在幹嘛、實體網路線的差異、
WIFI序號代表的意義等等。
比較難懂的是虛擬IP分配的部分,有些網路上的資訊有點矛盾,但最好還是把他搞懂
,政大跟台大都有出過。
後來發現課程後半部分(例如網路spanning tree建構等)很少出來,可以參考,但說實話報酬率不高。雖然這次清大有考到三方交握,完全忘記,直接送他XD。
推薦:
清大黃能富老師 - 計算機網路概論
https://www.sharecourse.net/sharecourse/course/view/courseInfo/1406
鳥哥的 Linux 私房菜
https://linux.vbird.org/linux_server/0110network_basic.php
<MIS>:
這科真的很玄,老實說我沒辦法給什麼建議。我自己買了Lauden中文版,認真從頭到
尾看了幾次,後期有事沒事就翻一下。
今年台大剛好考了傳統的東西,所以有些東西可以寫(雖然還是考很低),要是像前
幾年那樣考機器學習、認證授權什麼的,也一樣只能拚人品。
推薦:
平常多看一些資訊相關的東西會對寫東西有幫助。因為本身是新聞系的,瞎掰寫文章
算還蠻有經驗的,主要還是看老師吃不吃你的電波吧,這邊就不多推薦什麼了。
建議大家多看看資訊類新聞,像是今年台大就考5G、VR之類的東西,這個真的就是生
命的累積,你永遠不知道看得廢文何時會幫助到你。
<英文>:
這個就隨緣,平常沒事都在聽英文節目,因此語感應該還行,沒特別準備,基本上單
字部分有拿到我都當作撿到,主力放在閱讀跟文法克漏字。
【三、總結】
這篇並不是要推薦大家不要補習,而是給大家一些念書找資訊的管道,GOOGLE很好用,
可以多查多看。
總體來說,資料結構/演算法還是占比很大;計概的部分就是要靠自己平常的閱讀量,
我每天公司沒事的話會讀個七八個小時(對,敝單位就是這麼廢),騎車通勤的時候用
睡,平均下來一天會讀個8-9小時。
沒有特別安排什麼讀書計畫,但就是跟著課程把所有東西讀過,能搞懂就搞懂,能手
寫就手寫,所有的資料結構演算法的CODE都打過,腦中就會有印象。
先搞懂原理,再打CODE會很有幫助。即便寫考古時只叫你寫虛擬碼,最好還是用C++實作
過,會發現很多讀書時沒注意到或是自己覺得很簡單的盲點。
對我來說最重要的是準備時就要隨時利用零碎時間讀書,去年即使出差時也是會用手機
最後還是要保持心態不崩壞,準備面對失敗的勇氣,你付出的時間與努力會給你答案
。
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