你現在還覺得喜劇演員就是無腦搞笑嗎?
我承認我以前這樣想過,但老早就拋棄這個偏見了。
我三十年前,在美國首次接觸到Stand-up形式的喜劇,顧名思義,這是站起來就要能講笑話,聽起來好像沒什麼,但這就像圍棋一樣,當規則越簡單,其實越深不可測。
能做Stand-up的演員,要能寫(劇本),要能演(舞台),要能跟觀眾互動,沒有其他配角或布景的支撐,要一個人要貫穿全劇,是很困難的表演形式。在美國,一個業餘的stand-up喜劇演員通常要歷練十年才能成為職業演員。
美國是stand-up的發源地,已經有一百八十多年歷史,剛開始因為很愛開種族的玩笑,所以被視為歧視非裔的大本營,但隨著美國的變化,stand-up也跟著變。 到現在已經非常專業跟多元。喜劇演員來自各行各業,老老少少,各種性別,大家都上來分享自己的生活,所以是個非常接地氣,很草根的表演形式。很多Stand-up演員,也從舞台進入電影電視。
我以前訪過很多好萊鳿明星,但最難訪的就是喜劇演員。一來,觀眾有期待,你去訪這麼大牌的喜劇演員,如史提夫馬汀好了,怎麼可以不好笑?當然,他心情好的時候,隨便講都很好笑,但很多喜劇演員覺得喜劇是台上的表演,是講自己,但也是個角色,但接受訪問時,應該是要談他自己,他自己私底下不一定是個好笑的人,所以除非他也覺得你很好笑,跟他在同一個頻率上,不然他幹嘛要不停的丟笑話給你?而且這些做到頂尖的喜劇演員,個個非常的敏感,而且常常是所有的段子,也許是不同的場合,不同的時代,其實都在講同一個議題,這是表示一個人一輩子都在想同一個問題,你知道他鑽得有多深嗎?所以去訪喜劇演員很有意思,講到他們關心的議題,常常有很特別的觀察,這跟訪問一般明星,得要挖盡心思,去問你現在在跟誰鬧誹聞,對我來講,要有趣多了。
回到台灣之後,因為凱莉的介紹,開始去看台灣的stand-up。才發現台灣其實也有很多年輕人在做stand-up。這次寰宇漫遊裡”動眼看熱鬧”單元,動眼神經請產假,我們就找了黃豪平跟酸酸兩位喜劇演員來代班。有朋友覺得這個組合有點怪,但在我的邏輯,是非常合理的。他們平常就看時事,也要評論,也可以給節目一些新氣象,新的角度,我覺得很有趣。兩位的表現也證明,我沒有看錯。
總之,今天寫這文是因為豪平在今天早上漫遊會議上提到,今天他在高雄有演出,說還有一點點票,我就自願來幫他做點宣傳。高雄的朋友如果沒看過stand-up的,去看看吧,是很輕鬆的談時事,以我對豪平的了解,觀察應該很敏銳。
PS. 順便幫我們自己的podcast”說故事的人”做一下宣傳,第二集上線了,
https://comedyclub.kktix.cc/events/hahaland
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【當世界棋王遇上人工智慧,難道我們真的會被AI取代嗎?】
#採訪筆記 #人工智慧
📍完整文章好讀網誌版▶https://reurl.cc/L0Xn27
人工智慧這幾年風風火火,近年來對於人工智慧的討論越來越多,也看到更多AI在各產業的應用。
我自己在多年前因為專訪知名矽谷創業家馬丁福特,他跟我聊到未來我們的競爭對手將會是人工智慧,以及對於人工智慧將取代許多白領工作,可能會造成社會問題的擔憂(我有寫在書裡)
因此,讓我看人工智慧的角度除了科技面,也增加了對於社會面影響的關注。
談到這個又不得不提,多年前在電視台做國際HOT話題節目時,當時正逢AlphaGo與世界棋王們對奕,我緊盯著電視,眼睜睜目睹人類棋王被人工智慧打敗,心中震驚難以言喻,#畢竟圍棋是人類智慧的象徵,這是否代表著未來人類智慧真的不敵人工智慧?🧐
過了許多年,非常榮幸能在廣播節目《科技領航家》邀請到 #紅面棋王周俊勳,他是 #台灣唯一與AI對奕過的棋士,也是至今台灣世界冠軍紀錄保持者,
他跟我分享與AI決鬥的那一場戰役,我問他,輸得會不會很冤,為什麼中國棋王柯潔會說一輩子都贏不了AI?人類真的只能輸嗎?🧐
俊勳不疾不徐地跟我分享,其實現在棋士對弈,都找AI來進行練習,不過AI到底是不是靠著大數據與演算法就一定絕對贏,其實還有一些討論的空間。
圍棋界中的人工智慧,目前已經發展成三個階段:
🔸 2016年AlphaGo:
透過已知的規則、圍棋領域的知識,再加上人類過往棋譜資料訓練而成。簡單來說,就是我們一般理解的,AI因為能夠記住更多的棋譜,#從中去做更多的計算,因此會打贏人類。
🔸 2017年的AlphaGo Zero:
這時的AI,已經進行嶄新的突破,僅利用已知規則,不需要參考人類過往棋譜,#僅靠自我學習,也就是自己與自己對奕增強棋力,甚至打贏AlphaGo。
DeepMind聯合創始人兼CEO傑米斯·哈薩比斯曾說,AlphaGo Zero「不再受限於人類認知」。簡單來說,AlphaGo Zero的出現代表著AI不再需要參考人類的智慧,不是學習人類,而是靠著自我反思與摸索而超越人類。
🔸 2020年最新發表的MuZero:
這是最新DeepMind釋出的新技術,MuZero不需要人類給任何規則,在未知的動態環境下就能自動學習規則並作出最佳判斷,#具有圍棋棋招的自我反思和創造的能力。
雖然對於MuZero居然連圍棋規則也不學到底打贏人類是否有意義,還有爭議,不過針對AlphaGo打贏人類,俊勳分享自己輸的那一局的反思觀察,AI雖然確實有些優勢,
例如透過棋譜大數據的精準計算,可以預測更遠更廣的棋路,且不帶感情,相對來說也比較穩定,但是真正與人類交鋒決鬥時,不一定會比人類靈活。
📣簡單來說,#AI善於做長期佈局,這使得人類棋士在一開始還搞不清楚時,就掉入AI設計的圈套中,所以後面一路居於劣勢,容易輸棋,也使得人類棋士其實沒有與AI直接交鋒的機會。
而人類的優勢,其實是「#準度」,在複雜棋賽中,會將目標明確地用在計算關鍵的棋,不必像AI計算每一手的樹狀圖分析,因此在面對複雜棋面的 #肉搏戰階段 時,人類其實勝算比較高。
這其實很好理解,AI雖然強大,可以比人類精算出更遠的未來,但可能連三歲小孩都會的吃飯喝水,AI卻不會。
🧐 而我們該如何放大身為人類的優勢?
俊勳分享,應透過AI輔助,成為更好的、說故事的人,也就是學習駕馭AI,讓AI成為我們的工具,打破「#以經驗法則指導年輕一輩的舊有思維」,例如現在棋士在訓練時,都會導入AI系統的訓練方法,讓自己更強。
AI的出現,未來對於我們工作與產業的影響,將會隨著應用層面越來越廣,感受會越來越強,當取代舊有體制與工作的那一天來臨時,希望我們都能不要害怕,也最好能盡早準備,
👍學習和理解AI,至少能擁有AI的思維,讓AI成為我們的幫手,這就是人類的勝局。
🎙更多內容歡迎可以聽這集內容: https://user72908.psee.io/39r55p
紅面棋王周俊勳
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台灣圍棋規則 在 台灣物聯網實驗室 IOT Labs Facebook 的精選貼文
戰場上的AlphaGo:人工智慧帶來的軍事革命已悄然展開
王臻明 29 Jan, 2021
人工智慧與機器學習,已注定將全面改變人類世界,這幾乎無庸置疑。想當然耳,這也會影響到軍事領域。事實上,人工智慧在軍事領域的發展,可以說是一日千里,雖然在短時間內還不會出現具備人工智慧的機器人士兵,但許多無人載具早已經在使用人工智慧技術。還有更多外界看不到的地方,都因為人工智慧,而開始出現巨大的變革,未來勢必引發新一波的軍事革命。
舉例來說,人工智慧最令人震驚的,是已經能稱霸棋檀,AlphaGo打遍天下無敵手。而美國軍方正利用類似的技術,嘗試發展一套名為GameBreaker的人工智慧系統,來輔助各級指揮官。這套系統利用電腦兵棋模擬的方式,經由機器學習來訓練出最優秀的戰場決策能力,提供各種狀況下的最佳戰術,讓指揮官選擇。等於是參加圍棋比賽時,旁邊有AlphaGo幫忙作弊一樣,這將讓美軍的每一個指揮官,都變成能征善戰的沙場老將。
戰場資訊解讀模式的改變
將人工智慧結合電腦兵棋模擬,不只可以發展輔助決策系統,還能用來分析敵我雙方的缺點,因為電腦的快速運算能力,能同時處理極多的資訊,這是傳統人腦所無法負荷的。今日戰場越來越複雜,各種戰場訊息透過資料鏈、太空衛星或情報系統傳入指揮中心後,常常呈現資訊爆炸的情況。這在二戰時就已經開始出現,在今日的戰爭中變得更為明顯,現在的問題早已變成部隊不缺乏偵察能力,卻難以處理龐大的資訊量。
這是資訊時代的特點,也讓大數據的處理成為最熱門的技術。軍事領域的大數據更為複雜,而且常具備作戰時效性,一旦花費太久的時間處理,再珍貴的情報也會變得一文不值。使用人工智慧來處理大數據,是目前最有效的方法,雖然目前還在起步的階段,但這種技術已逐漸被運用於各個層面。美國軍方也計畫將人工智慧用於資料鏈的後端處理上,以快速分析龐大的資訊,即時過濾出對作戰有用的重要關鍵情報。
人工智慧結合資料鏈,用來分析各種情報,再結合電腦兵棋系統,訓練戰場輔助決策系統,等於大幅減輕了指揮官與作戰幕僚的工作量。也讓作戰指揮體系的運作速度,從過去以天計,或以小時計,變成以分計,甚至以秒計。更重要的是,這種人工智慧系統,未來還能以分散部署的方式,用來協助第一線的作戰人員,如工作量最大的戰機飛行員。
戰機飛行員必需即時接收各種資訊,操作精密電子儀器,決定飛行路線或所採用的戰術,進行空對空作戰或對地攻擊。這需要長期的訓練,才能培養出一個合格的飛行員,甚至還有天份的因素在內。在戰機越來越複雜以後,飛行員的負擔也越來越重,有一段時間F-4、F-14等戰機都採用雙飛行員的設計,以減輕飛行員的負擔。一直要到現代化的航電系統成熟後,才改變了這種情勢。但恢復成一人操控的飛行員,接下來卻要面臨更大的挑戰,因為除了戰場變得更複雜與危險外,還出現了無人機。
無人機雖然是標榜無人操作,不過真正運作時,是用遙控或預先規劃路線的方式來控制。這種方法的最大缺點,就是即時反應的能力差,用於偵察或對地打擊任務時,還能勉強應付,若想要進行空對空作戰,或配合傳統戰機進行各種複雜的空中任務,就顯得有點力有未逮。這當中所缺乏的關鍵能力,除了遙控會有延遲,還有傳統戰機上的飛行員,要指揮這些無人機,必需要處理更龐大的資訊,做出更複雜的決策,這已超出一般人類飛行員的能力負荷。
因此目前各國紛紛在研發、最為熱門的忠誠僚機(Loyal Wingman),其實包含了兩大關鍵部份。一是以人工智慧結合無人機,讓無人機可以自行判斷當前的情況,做出反應,保護傳統載人戰機,並協助執行各種任務。二是將人工智慧技術融入戰機座艙的操作介面中,以協助飛行員處理資訊並進行決策,好指揮這些忠誠僚機。一旦無人機不再需要透過遙控或預先規劃路線來控制,也代表無人機的運用將更有彈性,讓傳統載人戰機的角色大幅改變。
後勤補給型態的變革
人工智慧結合無人載具,可以說是近年來最熱門的研發方向,除了最早出現的無人機以外,正在快速發展的還有無人船、無人潛艇與無人車等。這些無人載具目前多數用於偵察、巡邏或探測等工作,而未來勢必會像無人機一樣,開始配備武器系統,直接參與戰鬥。這除了可以大幅減輕第一線戰鬥部隊的風險與負擔,更重要的一點,是將會全面改寫部隊的後勤支援方式,進而改變戰場的遊戲規則。
俗話說「三軍未動,糧草先行」,後勤能力一直以來,都是決定戰場勝負的重要關鍵之一。但後勤補給的工作,不只枯燥、繁雜又耗費人力,還往往是最被忽視的一環。也因此無人載具與人工智慧技術開始發展後,現階段被認為最有潛力的方向,並不是直接用於戰鬥之中,而是後勤補給的領域,希望能取代傳統人力,來完成這些工作。就以無人地面載具(UGV)來說,現在發展最快的就是無人卡車,與俗稱機械驢子的多功能無人載具。
無人卡車使用的是現在非常熱門的智慧輔助駕駛技術,這主要包括了自動跟車模式(Adaptive Cruise Control , ACC)與車道維持,再加上能閃避障礙與敵人攻擊的偵測與判斷系統。除了可依事先規劃的路線全自動行駛外,未來最有可能的運用方式,是自動跟隨在有裝甲防護的前導車輛後方前進。這樣只需要一組駕駛,就可以操控一整列運補車隊,不止將大幅減輕人力需求,也能降低戰場上的風險。
至於機械驢子並不是真的長得像機械動物,雖然也有類似的系統出現,但目前各國所研發的多功能無人載具,大都採用輪型或履帶系統。最主的功能是可以自動跟隨步兵在各種崎嶇地形前進,可馱運武器彈藥、飲水食物、電池與各種作戰物資,在緊急時還能將傷患自動運回野戰醫院,或自行往返於前線與後方之間,執行作戰補給任務。這除了可以大幅增強士兵的持續作戰能力,也讓部隊在推進時,不必再受到補給線的限制。
過去的傳統部隊架構,有一大部份的人力,要負責情報分析、作戰計畫、後勤補給。人工智慧技術將改變這種情況,讓絕大多數的士兵成為作戰人員。同樣規模的部隊,能實際參與作戰任務的人員,將大幅增加,也因此讓部隊的戰力倍增。再加上情報的快速分析,卓越穩定的戰術選擇,不受天候影響的全自動補給系統,不怕傷亡又可以冒險執行危險任務的各式無人載具。說人工智慧將全面改變傳統部隊的形態並不為過。
可能多數人想像中的人工智慧,仍是手持雷射槍的機器人。這樣的武器或許在五十年後才會出現,今日的人工智慧技術雖然還沒進步到這種地步,不過卻已經勾勒出來未來的戰場形態,並遠遠超過一般人的想像。
台灣在改採全募兵制以後,人力成為了一個重要議題,特別是台灣的人口首度出現負成長,更值得國軍好好思考,如何以科技來釋放人力,在部隊的員額受到限制下,快速強化整體戰力。
人工智慧將是接下來的另一項明星產業,又完全建立在電子晶片上,讓台灣擁有絕對的優勢,政府也已多次宣誓將進軍人工智慧領域。以敵為師,中國特別擅長以軍民合用的方式,來發展關鍵的軍事科技,同時搶占民間市場與強化部隊戰力。台灣在國防預算有限下,也應該考慮如何利用現有的政府資源,在推動民間產業發展時,一併運用於國防領域,以創造雙贏的結果。
附圖:美軍MQ-9無人機。 圖/美國空軍
RQ-4全球鷹無人偵察機。 圖/美國空軍
波音公司忠誠僚機(Loyal Wingman)。 圖/波音官網
美軍在伊拉克曾以無人車進行路障排除任務。 圖/取自DVDIS網站
澳大利亞陸軍試用無人地面載具(UGV)。 圖/取自Asian Military Review
影片:https://youtu.be/pwbLO81faGc
資料來源:https://opinion.udn.com/opinion/story/120873/5213045?fbclid=IwAR1UsXBkDSc4116WrD7D0rqc8mhfkCK4F2_0cWoF1j-CtrsAd1Byoe0_gKw
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台灣圍棋規則 在 Re: [問題] 台灣的圍棋規則的問題- 看板GO 的推薦與評價
※ 引述《macaron5566 (ptt最真道理性的id)》之銘言:
: 1.我最近才發現,台灣職棋好像是用比目法,
: 而業餘都用數子法???為什麼會不一樣呢?
: 不是要戰哪種規則比較好,只是覺得同一個國家通常會用一樣的規則吧。
: 2.所以台灣職棋比賽,碰到雙活就是都不算目嗎?
: 特殊死活棋型就是照日本判例嗎?
: 3.我記得小時候(2010左右)下棋,是用數子法黑184勝,
: 現在是黑185勝嗎?什麼時候改的?
在野狐更新黑貼還3.75子的計地規則後,有剛好以184.5 (含單眼雙活)黑勝1/4子的例子
但在台灣的比賽,單眼雙活的空格應該是會歸為單官收後的另一方,
並只以「黑>=185」論勝負,個人認為有些不合理,185是盤9,但貼還7.5在我們的
數子規則無法造成剛好盤8的差距。除非採用比目法,才比較公平。
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※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.96.158.54 (臺灣)
※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1603191789.A.D48.html
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