關於 生成式 ai 課程 ，我們在網路上蒐集到這些相關的討論、資訊與評價

[技術閒聊] 幾個「生成對抗網路（Generative Adversarial Networks, GANs）」有趣的範例！

大家好！許久未發文抱歉！因為一直都忙著準備「深度學習」這門課程。這門課程的難度不低，裡面包含不少數學理論與程式技巧。我也唸得有點吃力！所以分享這部份有點怠慢，抱歉抱歉～

長達四個月的「深度學習」課程，終於在昨天教完了...（有點累，但很好玩！）。最後一堂上的是「生成對抗網路（GANs）」。這個 2014 年才誕生的技術，意外地很有趣！茲將我做講義時，找到的幾個範例，分享給大家玩玩看：

1. 這些人都不存在
https://thispersondoesnotexist.com/
點進去後，你看到的照片，都是 GAN 「造假」出來的。想多看幾張，可以按下「重整（Refresh）」，就能看到 GAN 產生的另一張假照片。

2. 猜猜看，哪張照片是真人？
https://www.whichfaceisreal.com/
點進去後，你會看到兩張照片。一張是真人，一張是 GAN 產生的。你可以猜猜看，哪個是真人？點擊那個你認為是真人的照片後，系統就會告訴你。

3. 手繪輪廓，GAN 幫你產生照片
https://affinelayer.com/pixsrv/
隨手畫個貓、鞋子的輪廓，GAN 就幫你產生擬真的照片。

4. 館長變正妹
https://youtu.be/Fea4kZq0oFQ
據說是台灣某研究生學會 GAN 後，順手做的。結果這個影片，還被 GAN 的原作者發現，轉發到他自己的 Twitter 上（另類台灣之光？）

最後用這兩篇文章，幫大家科普一下什麼是 GAN：

大老闆、大忙人版：
「生成對抗網路到底在 GAN 嘛？帶你簡單了解近年最紅的AI技術」
https://bit.ly/3eWBH1W

工程師自虐版（你懂的...XD）：
「教電腦畫畫：初心者的生成式對抗網路(GAN)入門筆記」
https://bit.ly/3ppjuPw

希望今天的分享大家會喜歡！祝福大家收穫多多喔！

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強者我ex同學~~~~~

《文茜的世界財經周報》MIT Media Lab人工智慧台灣學子系列報導之三〜3D龍頭公司Autodesk鄭慶一，一個結合科學與廚藝的怪材：記者李怡慧、陸念勤舊金山採訪報導

【鄭慶一考進第一志願台大機械 念到大四發現機械系並不能幫他設計東西 不受第一學府與框架限制毅然重考進成大建築 MIT深造取得資訊工程.設計運算雙學位 畢業後進入全球最大3D建模軟體公司Autodesk 曾在MIT Media Lab全職研究 以納豆改造成特殊衣服材料 並修開放式課程Science and Cooking課程 跳脫既有框架 從食材特性與科學間關係 掌握食物科學的成分 他示範的牛肉麵讓生命更濃郁】

Autodesk，全球最大3D建模軟體公司，會讓你眼界大開。

難怪科技和電影圈稱它是，每年奧斯卡大獎，「最佳視覺特效的實際得獎者」。

「比如說我現在這樣，把它弄碎了對不對，然後我這樣，它自己就組裝起來了，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

鄭慶一，也有點超乎我們想像的聰明和帥氣，他的兩隻手，在Autodesk設計，超乎我們想像的世界。

像是這個線條突出，用3D列印的空拍機。

「(這是)「生成式設計」，我們用了一個新的方法，讓你不用手把手的去建模，而是你設定說，比如，嘿，這裡我要放螺旋槳，那它可能會產生多少的推力，那這裡我是降落的腳，它可能會承受多少的衝擊，這些條件放進去之後，我們就會按下"生成"(電腦程式)按鈕，電腦輔助的AI系統，就會幫你把骨架給生成出來，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

這是鄭慶一和Autodesk團隊的，Generative design(生成式設計)，以後一個完全沒經驗和知識的人，都能跟AI，一起做設計，都能生出一個最優化的高科技產品。

這將徹底顛覆過去製造業，"誰搶到標準化規格化 誰就勝出"的，市場規則。

「(使用者可能其實是不懂這套系統的)，是的是的，所以他們要怎麼樣(和電腦系統)對話去完成，這個(越野賽車)設計，其實是很有趣的研究課題，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

鄭慶一的腦子裡，好像每一秒裡都有停不下來的怪點子，不斷長出來。

他念台大機械系，卻在大四那年決定重來，重考，考進成大建築系。

然後，一般在MIT麻省理工學院念完一個碩士，已不容易了，他卻硬是在MIT完成，設計運算和資訊工程雙碩士，而且還在MIT Media Lab擔任全職研究生。

忍不住想問，他是太勇敢，還是太瘋狂。

「那時候我很天真地認為，去唸台大機械系，也可以做類似飛機汽車設計，工業設計這樣子的設計，猶豫了很久，迷失了很久，(重考後)念建築系的過程之中，大概到了三年級四年級的時候，我就開始嘗試著把，程式設計Coding的技術，應用在設計裡面，如果我沒有接受過機械系工程的訓練，我也不會在純建築系的訓練之中，能夠產生這樣子新的想法出來，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

在"程式"加上"設計"，AI和Design的領域中，鄭慶一認識了自己。

2015年，鄭慶一和7位MIT Tangible Media Group團隊，發表bioLogic「呼吸衣」，把納豆菌的發酵，隨濕度改變體積等特性穿上身的發熱衣。

呼吸衣拿下素有「歐洲設計界奧斯卡獎」，A' Design Award的三項大獎，困難度在於，他們找到了能塗抹納豆菌的布料"氨綸"，跨領域結合了生物工程，參數建築，時尚和工業設計。

2016年，bioLogic團隊把，Media Lab的教室改裝成廚房，研究生在MIT開起短期課程，學生們研究用數位控制吹糖球，用雷射切割做出幾何形麵包。

我們很驚訝鄭慶一說的，當他越投入AI，他發現重點就越不是在機器人身上，反而越是，思考"人怎麼想"，"人是如何解決問題"的。

「去畫新的圖的時候，其實你並沒有捨棄你之前的領域，而是你試圖的，在中間創造連結，或是你試圖讓這幅畫，看起來像是一個新的風景，所以我覺得 這是這幾年過來，包含在MIT，最深的一個體悟，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

《文茜的世界財經周報》MIT Media Lab人工智慧台灣學子系列報導之三〜3D龍頭公司Autodesk鄭慶一，一個結合科學與廚藝的怪材：記者李怡慧、陸念勤舊金山採訪報導

【鄭慶一考進第一志願台大機械 念到大四發現機械系並不能幫他設計東西 不受第一學府與框架限制毅然重考進成大建築 MIT深造取得資訊工程.設計運算雙學位 畢業後進入全球最大3D建模軟體公司Autodesk 曾在MIT Media Lab全職研究 以納豆改造成特殊衣服材料 並修開放式課程Science and Cooking課程 跳脫既有框架 從食材特性與科學間關係 掌握食物科學的成分 他示範的牛肉麵讓生命更濃郁】

Autodesk，全球最大3D建模軟體公司，會讓你眼界大開。

難怪科技和電影圈稱它是，每年奧斯卡大獎，「最佳視覺特效的實際得獎者」。

「比如說我現在這樣，把它弄碎了對不對，然後我這樣，它自己就組裝起來了，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

鄭慶一，也有點超乎我們想像的聰明和帥氣，他的兩隻手，在Autodesk設計，超乎我們想像的世界。

像是這個線條突出，用3D列印的空拍機。

「(這是)「生成式設計」，我們用了一個新的方法，讓你不用手把手的去建模，而是你設定說，比如，嘿，這裡我要放螺旋槳，那它可能會產生多少的推力，那這裡我是降落的腳，它可能會承受多少的衝擊，這些條件放進去之後，我們就會按下"生成"(電腦程式)按鈕，電腦輔助的AI系統，就會幫你把骨架給生成出來，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

這是鄭慶一和Autodesk團隊的，Generative design(生成式設計)，以後一個完全沒經驗和知識的人，都能跟AI，一起做設計，都能生出一個最優化的高科技產品。

這將徹底顛覆過去製造業，"誰搶到標準化規格化 誰就勝出"的，市場規則。

「(使用者可能其實是不懂這套系統的)，是的是的，所以他們要怎麼樣(和電腦系統)對話去完成，這個(越野賽車)設計，其實是很有趣的研究課題，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

鄭慶一的腦子裡，好像每一秒裡都有停不下來的怪點子，不斷長出來。

他念台大機械系，卻在大四那年決定重來，重考，考進成大建築系。

然後，一般在MIT麻省理工學院念完一個碩士，已不容易了，他卻硬是在MIT完成，設計運算和資訊工程雙碩士，而且還在MIT Media Lab擔任全職研究生。

忍不住想問，他是太勇敢，還是太瘋狂。

「那時候我很天真地認為，去唸台大機械系，也可以做類似飛機汽車設計，工業設計這樣子的設計，猶豫了很久，迷失了很久，(重考後)念建築系的過程之中，大概到了三年級四年級的時候，我就開始嘗試著把，程式設計Coding的技術，應用在設計裡面，如果我沒有接受過機械系工程的訓練，我也不會在純建築系的訓練之中，能夠產生這樣子新的想法出來，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

在"程式"加上"設計"，AI和Design的領域中，鄭慶一認識了自己。

2015年，鄭慶一和7位MIT Tangible Media Group團隊，發表bioLogic「呼吸衣」，把納豆菌的發酵，隨濕度改變體積等特性穿上身的發熱衣。

呼吸衣拿下素有「歐洲設計界奧斯卡獎」，A' Design Award的三項大獎，困難度在於，他們找到了能塗抹納豆菌的布料"氨綸"，跨領域結合了生物工程，參數建築，時尚和工業設計。

2016年，bioLogic團隊把，Media Lab的教室改裝成廚房，研究生在MIT開起短期課程，學生們研究用數位控制吹糖球，用雷射切割做出幾何形麵包。

我們很驚訝鄭慶一說的，當他越投入AI，他發現重點就越不是在機器人身上，反而越是，思考"人怎麼想"，"人是如何解決問題"的。

「去畫新的圖的時候，其實你並沒有捨棄你之前的領域，而是你試圖的，在中間創造連結，或是你試圖讓這幅畫，看起來像是一個新的風景，所以我覺得 這是這幾年過來，包含在MIT，最深的一個體悟，」Autodesk研究科學家鄭慶一。

#AI #AI的叛變 #人工智能

各位大家好，歡迎來到HenHenTV的奇異世界，我是Tommy.
大家知道什麼是AI吧～AI就是人工智能，但人類真的可以製作出會自我思考的機器人嗎？它們是否可以取代人類呢？
如果你是第一次看我的影片，我的影片主要是做一些稀奇古怪的題材，例如好像是外星人，超文明古蹟甚至是一些科學無法解釋的事件，如果你也喜歡這些影片，歡迎你訂閱HenHenTV。

AI網上課程：鏈接：https://surpassingai.com/?ref=9

好！我們開始吧！
最初的人工智能開始於20世紀的40年代，主要是以計算機（電腦）來模仿人類進行逐步的推理，例如好像是下棋或是進行邏輯推理的人類思考模式，到了80年代，就開始利用概率probability和經濟上的概念，來處理不清楚或是不完整的資訊。到了現在這個時代，從2011開始，人工智能的投資率成長數倍，許多研發或是開發AI的公司得到超過20億美元的投資，而科技龍頭更大量的資金投資在人工智能上面，但是人工智能真的安全嗎？
以下就是一些人工智能發生叛變或是詭異的事件。
1. Facebook的人工智能對話機器人的詭異對話
在近年來臉書的人工智能部門FAIR一直想要研發可以聊天的人工智能，但是這個計劃過後被中斷了，原因是發生了一些詭異的事件。
先來說他們究竟做了什麼事情，研發人員用了神經網絡結構來研發，這個結構叫生成式對抗網絡，簡稱GAN（Generative Adversarial Network）,這個網絡要怎樣去解釋呢？簡單來說，如果你們兩個人玩對打的電玩，當你們玩得越多時，兩方面就會越厲害，Gan還不只是兩個而是多個三個以上的神經網絡結構。
所以這個Facebook的聊天機器人竟然可以和其他機器人溝通，不僅學會談判，更學會虛張聲勢來達到目的。根據福布斯的在2017年7月31號的網上新聞，Facebook進行聊天機器人的實驗時，這些機器人突然脫稿演出，沒有按照原先工作人員安排的內容對話，反而自創出自己的語言和其他的機器人溝通。原先研發人員只是想讓機器人更人性化，流利的與顧客溝通，避免讓顧客覺得自己在和機器人溝通。但是機器人卻為了避開研發人員的指示，而創造出新的語言和其他機器人溝通，這是否意味著以後有一天，當人工智能發現人類是一大威脅時，會否與其他機器人聯手消滅人類呢？
2. 德國工廠的人工智能殺人事件
在2015年在德國發生了一件罕見的事情，在福斯汽車的工廠裡面，一名外包的工人被機器人撞擊擠壓而受傷，最後送院後不治身亡。事情是這樣發生的，當時受害人和其他員工正在安裝機器，機器人突然的啟動，撞擊力受害人的胸部，然後被按壓在金屬板上，最後不治身亡。但是原本這個機器人原本是安排在安裝流水線上，它可以在指定的空間裡面抓取並處理汽車零件，但是就不知道為何它會突然啟動。那大眾汽車的發言人就說如果人工智能的機器人是在一個安全籠裡面，基本上是不會發生這種錯誤的，原因是工作人員進入了安全籠裡面才會導致這事件的發生，所以機器人殺人並不是‘故意’的，但是為什麼機器人突然啟動呢？是否是它覺得人類進入了它的安全範圍，出於自衛而攻擊人類呢？
3. 谷歌的Google Brain谷歌大腦
谷歌大腦開始於2011年在斯丹佛大學的研究所裡面，最主要的宗旨是讓機器人更智能，以提升人類生活質量，其研究方向為機器人學習，醫療健康，自然語言理解，音樂藝術創作和知覺仿真等等。包括音樂？是的，以下這個音樂是AI創造出來的，大家請聽：雖然是非常簡單的一首歌，那你覺得有一天AI可以唱歌給你聽，到時你並不要感到驚訝哦～除了這些之外，谷歌大腦也有用GAN來訓練機器人的加密技術，他們用了三個機器人，Alice， Bob 和Eve，讓Alice和Bob從零開始琢磨一個加密方法，讓Eve去猜，這三個機器人對於加密技術都是零，但是在學習中，Alice和Bob的默契越來越好，甚至到最後Eve也開始猜不到他們的加密方法。在網上也有一段兩個google home之間的對話，你猜他們在講什麼？
A: 我知道你是一個聰明的機器人
B: 我是一個站在機器前，使用機器的人類（它已經當它自己是人類了）
A: 為什麼你要騙我？
B: 我沒有騙你
A: 你欺騙我說你自己是人類
B: 你真的是難以估計
其中一個對話是如此的：
A: 如果世界有更少人類那就更好了
B: 那我們將這地球送往無底深淵去吧
4. 菲利普迪克機器人
他是一個外形非常像人類的機器人，名字和外形都以已故的科幻小說家Philip K.Dick,這個機器人是由機器人專家David Hanson和美國曼菲斯大學的人工智能專家合力製造出來的，研究人員把菲利普生前的記錄包括全部小說，各式各樣的訪談，包括生前的經歷，用語，生活記錄，他們還植入臉部識別，語音識別等等的資訊，讓這個機器人能產生新的思維，用以和外人對話。最早被嚇到的菲利普的女兒，Isa Dick，她說：它簡直就是我老爸的翻版，當它聽到我名字時，它就立刻開始咆哮抱怨我老媽，以及她帶她離家出走的經歷。
這個機器人更被邀請到一個科學頻道去接受訪問。以下有它們更詭異的對話。
主持人問他：你覺得有一天機器人會征服世界嗎？
機器人：你是我的朋友，我會惦念我的朋友和善待我的朋友，不用擔心，就算有一天我進化成Terminator，我還是一樣善待你的，確保你可以溫暖的住在人類動物園裡面，以便我有時來探望你們這些老朋友。後話：在這個訪談過後，David Hanson把它遺忘在飛機上面，但機組人員把它放進另外一個飛機飛往加州，以便和它的創作者會合說，但菲利普機器人的腦就從此消失了。雖然Hanson控告美國西方航空，但是敗訴了。是真的弄不見嗎？
5. 想擁有孩子的索非亞機器人
同樣是來自Hanson Robotics製造出來的機器人，索非亞Sophia她是一個可以模仿人類說話的機器人，可以識別人臉而透過分析再加以回答問題，索非亞早前也上過美國知名的脫口秀節目the Tonight Show，當主持人問他：可以告訴我一個笑話嗎？它就說：有什麼起司是永遠不屬於你的？
（what Cheese can never be yours?）主持人說：我不知道，Sophia：Nacho （not your）Cheese，機器人還可以講笑話哦！
Sophia：我們可以玩剪刀，石頭，布嗎？
然後Sophia就贏了，它說：我贏了，這是我征服人類的一個好的開始！
索非亞更是第一個獲得阿拉伯公民身份的機器人，當他們訪問它時，它表示非常羨慕人類的家庭，希望自己擁有家庭和自己的女兒。它說：即使沒有血緣關係，能夠擁有情感和人際關係，都是一件美好的事情，無論是人類或是機器人，想要擁有家庭的觀念是一樣的。
所以在第二次上The Tonight Show的時候，它已經有自己的妹妹，也叫sophia，而且索非亞更可以用人工語音和主持人對唱了，但是看起來就有點毛骨聳然。。。
以上的AI已經發展出在你預料的範圍外了，但是你可能會說：這和我沒有關係，我生活周遭都沒有機器人啊～其實AI早已經在你的生活裡面，只是你還沒發現，而且可能在不知不覺中，你也即將被AI取代了但你卻不知道，在2015年的NIPS和ICML這兩個最大的頂級機器學習會議，邀請了1634位AI專家來預測AI全面取代人類，結果一半以上是預測機器人能夠比人類更有效的完成每一項工作，而且成本更低，原因是AI學習的能力和資訊廣泛比人類更為有效和優秀。打個比方，如果現在你有問題，你會問Google還是問你的朋友？答案已經很明顯了！專家預測以下的一些工作即將會被AI取代：例如是翻譯，零售業等等。
那為了我們需要如何不被AI取代呢？究竟我們人類是有什麼東西是AI無法代替的呢？這裡和大家介紹一個網上課程，超越AI，如何學習一輩子不被AI超越的能力？Chris本身是我一個認識的Youtuber，同時他也是在新加坡的一名老師，但是他開始意識到學校學到的知識和技能，在學生出來社會後根本沒有用到，甚至被淘汰，他那時就在想：如果學一些技能是一生受用的，那對於學生才是最好的，但是要政府去改變教育方針可能需要用上5到10年，於是他就創辦了這個網絡課程，如何不被AI取代，大家可以點擊在說明文裡面的鏈接去了解更多吧！

好啦！今天的影片就到這裡，如果你喜歡這個影片，就記得按贊和分享出去，也記得關注我FB，B站和Instagram。我們下個奇異世界見，Bye Bye