繼Showing 5歲圍棋就下贏我，剛剛小乖跳棋跟我平手。
十天前，我才剛買跳棋送他，他這幾天陸陸續續跟我玩了幾次，之前從沒玩過。
等等，我贏不了5歲女兒跟6歲兒子，是我的問題，還是他們的問題？
#忍不住要懷疑人生
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【瘋狂「棋」士】
看到 BetaZero 這個名字，你是否覺得有點眼熟？也許有些人會想起創造 AlphaGo 的團隊 DeepMind，在 AlphaGo 之後所推出的進化版本 AlphaZero，在經過與自己對戰數百萬回合，不斷自我訓練後，終於擊敗西洋棋程式Stockfish、將棋程式 Elmo，以及圍棋程式 AlphaGo。
那麼，我們有沒有機會創造一個屬於 AIA 的程式呢？BetaZero 的團隊成員表示，發展這個專案，除了追求一個AI 典範之外，也想藉此展現深度強化學習（Deep Reinforcement Learning）的威力，同時還結合了機器操作，創造有趣的應用場景。
不同於 AlphaZero 以職業棋類為主，BetaZero 則是選擇以台灣人熟悉的 OOXX 遊戲以及五子棋為主，先是建立深度學習模型輔以遊戲規則，接著透過 RL 訓練即可，無須人類棋譜：讓模型跟自己對弈數百回後得到訓練資料，接著讓訓練後的新模型與舊模型彼此對弈，然後採用獲勝的模型持續訓練。同時，對弈時每步都會結合 Neural Network 與Monte Carlo Tree Search 來幫助下棋的決策判斷。
那麼，電腦真的能贏過聰明的人類嗎，即使簡單如OOXX遊戲？現場實際抽點了觀眾來對弈兩局，一局平手之後，觀眾一個鬆懈，不小心就輸了一盤。別忘了繼續鎖定學校粉絲專頁，之後還有其他工程師們有趣的實驗專案喔。 一起來認識 AI 吧
#我們來做
#立志成為台灣最強AI團隊
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兩年前的文章，謝謝吳俊毅找出來分享。
我的大兒子是UCLA CSE (加州大學洛杉磯分校計算機科學與工程系）畢業的博士，他專注在移動應用軟體的開發。畢業後，他並沒有走入學術領域當教授，反而選擇進入企業，走軟體開發的技術路線。
他告訴我，在學校的教授每年都忙著寫論文，發表在專業雜誌或論壇上。如果沒有辦法找到大企業合作，通常教授的論文就會偏向理論，在發表過後，就永遠歸檔留存，無法商品化。
只有跟大企業合作，才能夠得到許多真實的案例和大數據，才能夠驗證教授論文中的理論和模型。但是和大企業合作，談何容易？由於牽涉到商業機密，如果不是很知名的教授，通常都找不到願意合作的大企業。
與其留在學校當教授，得不到企業的合作，每年寫一些理論性的論文發表，我大兒子選擇進入企業，接觸真實的商業領域，開發可以應用和使用的產品。
我的三兒子今年暑假從 UCSD CSE（加州大學聖地牙哥分校的計算機科學與工程系）畢業，八月下旬他就進入 USC（南加大）攻讀碩博士，他專注在 AI 人工智慧領域的類神經網路模型與算法。
他跟我分享人工智慧過去70年的發展，曾經三起兩落。最早在上個世紀50年代，就出現人工智慧這個名詞。經過一陣子熱潮以後，由於技術出現瓶頸，無法突破，因此逐漸衰退。
80年代透過「專家系統」的程序和「知識處理」的應用，「機器學習」（Machine Learning）成了熱門話題，人工智慧迎來了第二次流行。經過一陣子熱潮以後，由於做不到業界預期的應用，又逐漸冷卻了。
第三波熱潮開始於2006年，Hinton教授找到了解方，提出限制玻爾茲曼機（RBM）模型成功訓練多層神經網路，重新命名為「深度學習」（Deep Learning)，人工智慧的應用出現了一線曙光。
真正的爆發點是在2012年10月，Hinton教授的兩個學生參加了全世界最大的圖像識別資料庫 ImegeNet 的比賽，以深度學習的算法加上GPU圖形處理器的運算速度，一舉拿下第一名。
其實從 2007 年 ImageNet 比賽創辦以來，每年的比賽結果、每家都差不多，錯誤率大致落在 30%、29%、28%... 瓶頸一直無法突破。結果這兩位學生以 16.42% 的錯誤率遠勝第二名的 26.22%。
從此爆發深度學習熱潮。先是 Google 在 2013 年收購了 Hinton 和他的兩位學生的公司，接下來一堆企業爭相投入深度學習的研究領域。後來，2015 年的冠軍 Microsoft ，以 3.5% 的錯誤率贏得冠軍，超越⼈類的 5%錯誤率，發展快速，一日千里。
2016年3月，AlphaGo擊敗李世乭，成為第一個不讓子而擊敗職業圍棋棋士的電腦圍棋程式。2017年5月，AlphaGo在中國烏鎮圍棋峰會的三局比賽中擊敗當時世界排名第一的中國棋手柯潔。
我的三兒子說，人工智慧能夠發展到今天的這個結果，主要的就是靠大量的「伺服器運算」和大量的「數據學習」。
我以上所說的大兒子和三兒子的例子，主要的目的就是指出大數據的重要性。而擁有各種大數據的機構，不外乎政府和大企業。
在未來互聯網和人工智慧爆發的時代𥚃，大企業擁有大量的伺服器和大數據，跟新創企業比起來，大企業擁有絕對的競爭優勢。
可是回顧歷史，在高科技領域的競爭中，反而是許多新創企業打敗了跨國大企業。為什麼呢？除了創業家和專業經理人的不同心態以外，我認為最主要的原因就是大企業不會創新。
大企業空擁有大量的數據和各種競爭優勢，但是大部分的專業經理人卻不懂得怎麼樣利用這些數據，產生策略和行動。
在上一篇文章當中，我提到過，80年代中期，我在惠普台灣分公司，負責電子測試儀器和電腦系統的銷售部門，主要市場就是台灣的電子產業。
在成立我的這個部門之前，測試儀器和電腦產品是隸屬於兩個不同的產品線業務團隊。雖然台灣的電子企業是共同的目標客戶，但是這兩個不同產品線的業務團隊，彼此很少交流合作。
我的這個部門在當時也是一個創舉，是第一次把兩個產品線放在一個部門裡。部門剛成立時，我首先到這兩個不同產品線的客戶資料庫裡面去做了一些統計分析。
當我將所有的測試儀器客戶和電腦產品的客戶列表出來以後，發現只有30%的客戶是兩種產品都有採購的。也就是說，有70%的現有客戶，我們可以推銷另外一種產品。
在軍事上來講，現有客戶就是我們已經佔據的山頭，如果競爭對手要取代我們，就是要攻山頭。攻山頭和守山頭的兵力，至少10比1才能打成平手。
例如我們的測試儀器現有客戶，或許使用競爭對手的電腦系統，但是我們和競爭對手都在一個山頭上了，比起重新攻打一個新山頭，要容易得多。
因此，我就把大部分資源集中在這70%的客戶上面，訂出目標，列出行動計劃，努力把這些現有客戶攻克。
一年以後，我們把同時向惠普購買測試儀器和電腦的客戶比率，從30%提高到80%。再加上我們還有新開發的客戶，當年的業績達成率遠遠超過我們年初所訂的目標。
另外，我在客戶資料庫裡又做了一些統計分析。我把過去三年買過惠普產品（包含配件、耗材、軟硬體維修合同）的客戶，定義為「現有客戶」（Installed Base Customers）。然後把過去一年曾經買過惠普產品的客戶，定義為「活躍客戶」（Active Customers）。
結果我發現，「活躍客戶」只佔了「現有客戶」的40%左右。所以我把這60%，在過去一年沒有跟惠普有過任何交易的客戶，叫做「冬眠客戶」（Dormant Customers）。
很簡單的數學公式：活躍客戶數+冬眠客戶數=現有客戶數。
這些冬眠客戶到底發生了什麼事？過去三年曾經是我們的現有客戶，可是卻在過去12個月當中，沒有跟公司發生任何採購交易紀錄？這些就是所謂 Low Hanging Fruits，應該是垂手可得的產品銷售對象。
80年代中期，還沒有互聯網和手機等等的通訊工具。我唯一可以使用的就是電子郵件和電話。
於是我組識了一個小小的電話行銷（Telemarketing）團隊，主動打電話給這些冬眠客戶，一方面更新我們的客戶資料庫，一方面介紹、推銷我們的新產品。這個計劃就叫做「叫醒」（Wake Up Call）。
除了極少數已經停止營業的小客戶之外，我們發現，有一些現有客戶已經轉投競爭者的陣營，也就是說，我們攻下的山頭並沒有好好守住，反而讓競爭對手攻佔了。
其餘大部分的現有客戶，都是由於我們沒有主動去好好照顧，也不了解到底我們有些什麼新產品，也不知道應該採購一些零配件或消耗品，因此在過去一兩年都沒有提出採購的需求。
經過我們一個一個的「叫醒」以後，我們得到了很大的收穫，重新連結客戶關係、更新了客戶資料庫、提高了客戶滿意度、取得了許多新的訂單。小投入得到大成果，關鍵就在於我們懂得利用數據做分析，然後採取行動。
回顧過去的經驗和歷史，我也重新學習，並且和各位朋友分享我的總結。
1）在中大型企業上班的朋友們，公司裡一定有許許多多的資料庫和大數據，各位可以發揮各種創新和創意，加以統計分析，或是找到新的「市場區隔」，或是找到新的「行銷策略」，都會得到意想不到的收穫。
2）對於新創企業，或許可以嘗試和政府、大企業合作，取得他們的大數據，加上創業者的創新生意模式和產品技術，增加創業成功的機會。
3）前一陣子，在網路上有許多爭論，對於台灣是否適合在人工智慧領域創業和投資，有不同的看法。我認為，人工智慧的領域非常廣泛，台灣一定有機會的。
最重要的關鍵是，擁有大數據的機構未必能夠創新，而想要創新創業的年輕人，又未必能夠接觸到這些大數據。
因此，擁有大數據的政府機構和大企業，應該把資源開放出來，鼓勵年輕人利用這些大數據來創新創業。
政府除了開放所擁有的大數據資源給新創者之外，還可以訂定一些優惠政策，鼓勵大企業將其擁有的大數據資源，開放出來給新創團隊。而大企業也可以透過合作、投資，達到輔導新創，建立雙贏的結果。
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