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新一代AI霸主：深度強化學習從基礎開始到專案開發

為了解決deepmind深智的問題，作者董豪,丁子涵,仉尚航 這樣論述：

本書是為「深度強化學習」的專家所提供的最佳參考書！ 　　從 2013 年開始，深度強化學習已漸漸地以多種方式改變了我們的生活和世界，會下棋的AlphaGo技術展示了超過專業選手的理解能力的"圍棋之美"。 　　類似的情況也會發生在技術、醫療和金融領域。深度強化學習探索了一個人類最基本的問題：人類是如何透過與環境互動進行學習的？這個機制可能成為逃出“巨量資料陷阱”的關鍵因素，作為一條強人工智慧的必經之路，通向人類智慧尚未企及的地方。 　　本書由一群對機器學習充滿熱情的極強專家完成，展示深度強化學習的世界，透過實例和經驗介紹，加深對深度強化學習的理解。 　　本書覆蓋內容範圍之廣，從深度強

化學習的基礎理論知識到包含程式細節的技術實現描述，是初學者和科學研究人員非常好的學習教材。 本書特色 　　●深度學習精解 　　〇強化學習入門指引 　　●深度Q網路，DQN、Double DQN、Actor-Critic 　　〇模仿學習 　　●整合學習詳解 　　〇分層、多智慧體強化學習 　　●平行計算 　　〇Learning to Run實作 　　●圖型強化實作 　　〇模擬環境機器人實作 　　●Arena多智慧體強化學習平台實作 　　〇強化學習技巧及最完整所有演算法說明實作

deepmind深智進入發燒排行的影片

應用 MuZero 演算法於 2048 遊戲

為了解決deepmind深智的問題，作者劉良甫 這樣論述：

本篇論文基於 Google DeepMind 團隊於 2020 所發表的深度強化式學習演算法 MuZero，提出一個適用於隨機性遊戲環境的版本。除了讓模型學會當發生某個隨機事件時，環境會如何變化外，也學會在各個環境狀況下，各種隨機事件的發生機率，進而使模型能在執行蒙地卡羅樹搜尋 (Monte Carlo Tree Search) 時不依靠環境模擬器。我們選擇 2048 遊戲作為實驗環境，並研究相關超參數 (Hyper-parameter) 對於此環境訓練的影響。如：類神經網路骨幹架構、類神經網路深度及寬度、蒙地卡羅樹搜尋的 Simulation count、動作決策 (Action Poli

cy) 的 Softmax temperature、N-steps value 與 Discount，以及 Optimizer 的 Learning rate ，試圖找出相對適合 2048 遊戲的超參數設定。另外，本論文也基於 2048 遊戲的特性，試驗三種可能增進深度強化式學習 (Deep Reinforcement Learning) 的技巧，包含修改深度類神經網路的輸入資料，來讓模型更容易辨識；多階段訓練 (Multi-Stages)，使得訓練資料更加平均；盤面重啟與初始化策略，方便讓模型更快突破遊戲當前的困境。最終，在經過 1,000 GPU hours 訓練後，於驗證 200 場的情

況下達到平均分數 327,937 分，各 tile 比例為：32,768-tile 13.5%、16,384-tile 73.5%、8,192-tile 91%。

危崖：生存性風險與人類的未來

為了解決deepmind深智的問題，作者（澳）托比·奧德 這樣論述：

我們正身處人類歷史的關鍵時刻。20世紀核武器的橫空出世，給人類帶來可能導致滅絕的真實風險。人類第一次發展出了足以毀滅自己的力量，並將自身推向一個史無前例的“危崖時期”。   人類的力量急劇增強，而相應的實踐智慧卻沒有同步增長，一些威脅到全人類生存和文明存續的風險變得越發明顯和緊迫。核戰爭、氣候變化、小行星撞擊等起先讓我們意識到人類有可能招致毀滅的風險只是個開始，而今蓬勃興起的生物技術、人工智慧、基因工程大流行病、反烏托邦社會等風險也與日俱增。這給我們的未來蒙上難以揮散的陰影，人類還有多少機會能安然度過本世紀和接下來的幾百年？   新銳未來學家、牛津大學人類未來研究所研究員托

比·奧德潛心十年專研，寫就了這本全面、深度探討生存性風險的書籍，並採用尖端的科學手段對自然、人為、未來等各類風險進行概率測算和比較分析。他指出，如何使人類免遭這些風險、確保擁有長期未來，成為我們這個時代的核心挑戰和要務。他將這YI切放在更為宏大的人類歷史敘事和道德框架中，指明人類努力和前進的方向，為人類如何抉擇和行動提供戰略指導。   全書分為三個部分展開論述。第一部分概述了人類所處的整體環境以及面臨的困境，申明我們為何要重視避免生存性風險；第二部分對自然風險、人為風險和未來風險的種類、表現和發生概率進行了具體闡釋；第三部分綜合介紹了整體風險格局、保全人類的手段，並強調如何守護人類的長期潛力。

文後的大篇幅附注呈現更多專業細節或具體說明，以期觸達不同的讀者需求。   這是一本恰逢其時、高瞻遠矚的書籍，它重新定義了我們這個時代以及我們應當在其中扮演的角色，並喚起我們對生存性風險的重視，做出保護未來所必需的選擇。

應用多智慧體強化學習優化自駕巴士營運之研究

為了解決deepmind深智的問題，作者王嵩容 這樣論述：

自駕巴士過去五年在全世界超過七十幾個城市推廣測試，先進的無人駕駛技術得以免除駕駛人力成本、降低交通事故，有很大的潛力為公共運輸系統帶來革命性的變革。本研究的目標是發展一個自駕巴士車隊管理模式，讓自駕巴士能夠有效率的運作，同時比較自駕巴士的相對優勢。考量自駕巴士本質上是去中央指派的獨立運作智慧體，這些智慧體所面對的是旅客隨機到達以及部份環境資訊，在沒有人為干涉的狀況下學習作出決策。本研究基於自駕巴士在單一路動態服務特性而發展了一個「多智慧體強化學習」(MARL)車隊派遣方法，結合最先進的策略梯度(PG)演算法，來解決複雜且動態的自駕巴士車隊派遣最佳化問題。本研究同時發展一個自駕巴士往返路線的智

慧體動態模擬平台，用來訓練和評估此強化學習派遣演算法的績效。模擬結果顯示，本研究所發展的自駕巴士強化學習派遣，在相對較低乘客需求狀況，比較現行固定派遣公車具有降低車隊規模和減少乘客等待時間的優勢。本研究也同時探討自駕巴士強化學習派遣在一條往返公車路線上的社會總成本，包括業者營運成本以及乘客等待時間成本與乘客車內時間成本。研究結果顯示自駕巴士人工智慧派遣在社會成本最佳化狀況下，較現行固定班表普通公車具有明顯的成本優勢。研究成果可以作為單一路廊自駕巴士派遣、優化以及未來自駕巴士系統發展的基礎。