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- 出版日:1051102
- ISBN:9789864705160
- 語言:中文繁體
- 裝訂方式:平裝
內容簡介
菜鳥律師內村奉所長的命令,
著手調查業績急速成長的遊戲公司總裁.白石。
然而白石卻是個相當難以應付的狡猾男人。
內村調查不成反被逮,
白石甚至還拍下內村丟臉的照片,以此為把柄威脅他?
「暴發戶老闆×新手律師」爽快愛情喜劇?
大幅度加筆修正&加畫新篇?
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作者簡介
譯者介紹
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愈來愈熱門的深度學習(deep learning),運用的正是深度神經網路技術。這兩年大出風頭、掀起人工智慧熱潮的AlphaGo,成功的關鍵除了巨量的訓練樣本、迅捷準確的計算能力,還有精巧的深度神經網路設計,才能在短時間內持續精進棋藝,敗盡世界圍棋群豪。技術問世已逾一甲子
簡而言之,深度神經網路是一種模仿生物神經系統的數學模型,其特點在於,讓所研發的程式,具備自主學習的能力,讓人工智慧從理論變為現實。台灣現正積極研發深度神經網路技術,未來將可應用於法律文件分析、專利申請分析、醫療記錄分析等商業應用,期待在全球下一波人工智慧應用浪潮中,扮演關鍵角色。其實,深度神經網路技術早已問世,迄今已逾60年,途中曾歷經兩度興衰。早在20世紀50年代,Frank Rosenblatt便已發明模仿生物神經網路的感知器,但其構造頗為素樸,無法執行較複雜的多層次演算,技術發展進入停滯期。一直到了20世紀80年代,技術發展終於再上層樓,可稱為第1次復興。只是,第1次復興僅維持約10年,深度神經網路技術發展再次陷於沉寂;到了2005年正式邁入第2次復興後,迄今仍方興未艾,更形成兵家必爭之地。深度神經網路的第2次復興,乃由Geoffrey Hinton、Yann Lecun、Yoshua Bengio等人所發動。近年來,深度神經網路技術功能日趨強大,已愈來愈接近人類圖像識別的能力;以執圖像識別技術牛耳的ImageNet為例,其分類錯誤率已從昔日的25.8%,降至3.57%,進步幅度令人驚豔。機器學習的基礎,分為監督學習(supervised learning)、非監督學習(unsupervised learning)2大類,其亦是研發深度神經網路技術的關鍵。兩者的差別在於,非監督學習是運用演算法,從大量數據中找出模式,並根據模式為數據進行分類;監督學習則是在輸入數據時加上註記,並設定學習模型、優化目標,以訓練其對應多變量、非線性的優化途徑。發展深度神經網路技術的主要挑戰,包括如何打造深度神經網路技術的訓練模型,降低深度神經網路技術應用時的功耗,與向使用者清楚、完整解釋運作原理,並擴大深度神經網路技術應用範疇。打造深度神經網路技術訓練模型的困難在於,如何取得高品質的訓練數據,與在為數據進行註記時,兼顧正確性、多樣性,並且建立半自動的訓練數據蒐集、註記機制。工研院積極投入研發在可見的未來,蒐集深度神經網路訓練資料,將成資料庫最主要的工作;與深度神經網路相關的設備,勢必將成必要設備。深度神經網路設備應具有的功能,當是讓客戶節省最大限度的時間。NVIDIA所推出的DGX-1,即是深度神經網路設備,其為當下先進的深度學習系統之一,可協助客戶縮短訓練時間、建立更大型的模型,並取得更精確的結果,其效能相當於250台伺服器,如Intel x86;其價格不斐,單價為12.9萬美元。近年來,工研院亦積極研發深度神經網路設備,成績相當亮眼。工研院研發的深度神經網路設備,配備工研院的深度神經網路IDE(Integrated Drive Electronics,集成驅動器電子裝置),計算能力等同於10台DGX-1,可為工研院所有深度神經網路研究項目,提供訓練的能量。工研院研發的深度神經網路設備,亦可視為物美價廉的GPU(graphics processing unit,圖形處理器),比當下引領風騷的NVIDIA的GTX 1080 Ti顯示卡、Tesla P100計算卡,功能還更勝一籌,可將GPU之間的資料傳輸極大化,還可同時處理多種資料。深度神經網路的運作原理,在於讓資料發揮最大限度的價值,降低每個輸入數據的總計算量,並減少簡單、已被看見數據的計算量。由於深度神經網路模型相當龐大,為加快運作速度,壓縮勢在必行;壓縮勢必簡化結構,簡化結構的原則,在於將深度神經網路的組件進行排序,並修整重要性較低的項目。若要深入認識深度神經網路,就得先了解矩陣(martix)相關理論、計算方式,因為矩陣正是深度神經網路的基本運作單位。其實,矩陣一直是資訊科技發展的基石,從早期Apple的64K MAC電腦,到當下Google的開源人工智慧軟體TensorFlow,根基都是矩陣。商機應用豐厚可預見的是,在未來數年,深度神經網路將成全球資訊產業、研究機構研發的重點,與之相關的衍生應用,無不充滿潛力、商機豐厚。與資料分析、綜合相關的業務,如法律文件分析、專利申請分析、醫療記錄分析等,可望成為優先採用深度神經網路技術的領域,為相關產業節省可觀的人力、時間,且更為精準;深度神經網路也可能應用於自動駕駛,徹底改變運輸產業結構、風貌。在15年前,GPU的設計競爭相當激烈;但在今日,深度神經網路的設計之爭,激烈程度有過之而無不及,決定設計優劣、良莠的,自是負責資料轉換的編譯器(compiler)。近年來,深度神經網路系統仍不斷推陳出新,如GoogLeNet、Residual Net,競爭激烈程度將有增無減。關於深度神經網路技術,工研院預期將可達到的成果,包括可分辨簡單、困難的訓練資料,減少資料處理時間,並確認訓練過程先後順序,最大限度降低資料處理所導致的故障,與開發、優化各種功能。深度神經網路模仿的生物神經系統,多數為人類的大腦;因為人類大腦構造之精密、複雜,遠遠超過其他生物神經系統。不過,科學家對人類大腦的理解,仍相當有限;因此,深度神經網路圖像辨識能力、衍生應用,距令人滿意還有不短的距離,尚有相當大的發展空間,值得繼續開拓、鑽研。(本文作者為工研院資訊與通訊研究所所長)(工商時報)
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