AlphaGo
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「人工智慧 +1」自學 Day3：強化學習 (Reinforcement Learning)
1. 強化學習的核心概念：訓練
「強化學習」是機器學習中的第三種。前兩者是監督式學習、非監督式學習。強化學習與這兩者都不同，與其說是學習，更合適的概念是「訓練」：訓練模型建立特定的決策及採取行動模式。
你以為AI只能寫寫文章、畫畫圖？那你就太小看它了！Google DeepMind最近丟出了一個震撼彈，發表了他們的第三代「世界模型」——Genie 3。這可不是普通的AI，它正在悄悄改變我們對「現實」的定義，甚至為未來AI的發展，開闢了一條前所未有的「神之路」。
人工智慧是現在非常多人討論的議題，那麼人工智慧到底是什麼？又應該如何去定義它呢？
在現在這個時間點，有很多的東西都自稱為人工智慧，例如各種的智慧家電和3C產品，但是其實很多家電都沒有人工智慧的功能。這就跟原子筆一樣，在以前原子、原子彈、核能很紅的時候，商家把原子這個名詞直接用在新賣的筆上，但其實一
我每週都會收看新一季的韓國綜藝節目《拜託了冰箱》，從2024年底開始算起，到現在也已經超過半年。
節目每集邀請不同來賓，搭配延續自《黑白大廚》的廚師陣容（會略作調整），由兩位主持人掌控節奏，對談風趣，氣氛輕鬆自然。節目有時搞笑，有時競賽氣氛緊張，整體節奏明快、內容豐富，是一檔非常有趣的綜藝節目。
這次我們就來深入探討 Q-learning 框架，它是強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 中一個非常經典且重要的演算法。
Q-learning 框架：讓智能體「邊做邊學」的魔術！✨
Q-learning 是一種 免模型 (model-free) 的強化學習演算法，
DRL，也就是深度強化學習 (Deep Reinforcement Learning)，是近年來人工智慧領域最火熱的技術之一。🔥 它結合了深度學習的強大感知能力和強化學習的決策學習能力，讓機器可以像人類一樣，透過不斷的「嘗試錯誤」來學習、進而做出最棒的決策。
DeepMind揭開AI突破真相，從AlphaGo到Chinchilla，改變世界也引爆監管矛盾。
AI的持續自我學習與自我優化
谷歌AI技術邊界的突破：自我學習的未來已來臨！
谷歌的AI技術正在接近“持續自我學習”的拐點，這一進展可能使其在競爭中處於領先地位。以下是這一核心觀點的詳細分析：
“持續自我學習”的意義
“持續自我學習”意味著AI系統能夠在沒有人工干預的情況下，
強化學習是讓 AI 透過「試錯」與「獎勵回饋」學習決策策略的關鍵技術，正是 AlphaGo、機器人與自駕車背後的智慧核心。它不依賴大量標註資料，透過環境互動自主學習，適合應對複雜、動態、多步驟決策任務。隨著深度學習、模擬環境與分散式訓練的結合，RL 正成為邁向通用人工智慧（AGI）的重要里程碑。
