摘要：1 GAN与NFT的结合在上一期里,我们说明了天字第一号模型:分类器。接着本期就来看看它的一项有趣应用:GAN(generative adversarial networks,生成对抗网络)。自从2014年问世以来,GAN在电脑生成艺术(generative art)领域,就开始涌现了许多极具吸引力的创作和贡献。GAN如同生成艺术的科技画笔,使用GAN进行创作特别令人振奋,常常创作出很特别的效果,给人们许多惊喜的感觉,例如图1。

摘要：1天字第一号ML模型:分类器在上一期里,曾经在Excel画面的幕后,设计了一个分类器(Classifier)模型,将各归类到各自所属的。此时,把一个作品名称(如静夜思),当作一个类(Class)。于是,这种ML模型,就通称为:分类器。在ML(机器学习)领域中,分类器就是天字第1号模型。在本专栏的前面几期里,曾经介绍过分类器的幕后实践技术。在本期里,就来把去年介绍过的技术,与华夏的艺术、文化创作,连结起来,让您能够贯通ML的知识体系及其实现技术,请您回忆上一期的范例(见图1)。

摘要：1前言在上一期里,我们说明了当人类的慢想(创意)与AI的快思(直觉)互相平衡时,最能展现协同创造力。有了AI经验直觉来协助去芜存菁,人类更敢超越经验去进行大跨度的联想和探索。这样的协同组织体系,非常适合与高度不确定的外在环境(Environment)互动,并从外在环境获取最大的回报。这是自然界生物(有机体系)的天赋学习本质,非常接近于AI强化学习(Reinforcement Learning,简称RL)机制。例如,AlphaGo Zero增添了RL,就具有更强大的探索能力,能够在不确定性极大的围棋上打败人类的顶尖高手,如图1。

摘要：1AI是深谙"鉴往知来艺术"的大师在网络时代里,大数据呈现出量大、不一致、又不确定性,使人们困扰。因为人们的许多行为都面临着在模糊未明的情况下进行规划和决策,这已成为今天的普遍现象了,它就像迷雾或月光的效果一样,常常使事物的局部扩大、模糊了面貌,无法掌握其本质。那么,我们该如何通过瞬间洞察(Flash of insight)来穿越迷雾呢?最有效的途径是:吸取经验、培养直觉,发挥"鉴往知来的艺术(The art of what works)"。

摘要：2更完整的SOP活动2.1添加互动设计和软件程序代码在上一节里,已经说明了从素材设计到App开发的流程SOP(标准开发流程)(图6)。

摘要：本文通过百货公司与连锁企业互补关系的对比，搭配“强龙／地头蛇”商业模式，展示了一条云计算和云际服务两种架构的平衡发展之路。

摘要：Al思维（AI thinkin9）是指在AI技术潮流下的机器智能（machine intelli9ence）表现的幕后思维模式。基于Al思维的机器（EPAI机器）学习技巧（即算法）日新月异，大数据（bigdata）又为它提供了很好的学习材料，从而使其迅速从经验中学习、领悟和呈现出高度智能。如今，在许多领域里，机器的智能表现已经超越了人类，是人类所望尘莫及了。

摘要：1新潮知识结构:知识3.0面对AI(人工智能),我们改变不了科技的进程,但是我们可以改变自己,以及我们下一代年轻人的知识结构.例如,原本是人类最自信不会被AI科技篡夺的艺术领域,也开始告急了.于是,通过各级的学校教育来改变我们下一代的“知识结构”是有必要的.改变知识结构,可带来不同的视野,看到更美好的出路(如图1).在上一集里[1],说明了在知识1.0时期,人类知识的来源主要从事实的观察和归纳而来的.

摘要：从人机共舞的角度去思考和设计AI系统是一条鸟语花香之路。于此,举一个简单的协同合作的范例,包含一位AI丫环和一位AI格格,两者来协助人们去探索和挑选工作机会。换句话说,这个AI项目体现了人类、AI格格和AI丫环之间的智慧协同[1-3]。

摘要：在城市交通里，人们创造了“红绿灯和斑马线”模式来实现其有机次序；在云端产业里，我们设计出双龙献瑞系统架构，实现云产业的有机次序。