人工智能與高球


@劉兆生 - 2017/11/01

Image Credit: Unsplash
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去年2月我在此寫過一篇〈高球機械人狂想曲〉*,有讀友說我天方夜譚(我的強項),我當然不會怪他們,因為科幻小說家Arthur Clarke曾說過一句名言:

「任何具足夠先進科技與魔術難以區分(Any sufficiently advanced technology is indistinguishable from magic.)」。

容我拾人牙慧說:「任何具足夠技術的職業球員,在發球準繩度及遠距離推球的命中率看來亦是和魔術難以區分!」

高球Big Data USGA頭都痕埋

上月《高球文摘》專題談到Big Data應用在高爾夫球上,集中在蒐集全球成千上萬職業球員揮桿數據作參考,然後找出一個適合某個別球員身裁、年齡和體力等最理想的揮桿動作來練習;和在實戰中,利用GPS定位,即時傳送給球員大量分析了球場local Knowledge,以及以往球手在同一地點用什麼球桿打出怎樣成績歸納出來的數據,協助他找出當刻最佳的approach(搞到USGA頭都痕埋!)。然而,在我看來,以上應用大數據只是冰山一角。

何謂大數據?

須知道,大數據離不開人工智能,而人工智能今天是灼手可熱的範疇,好像遇到什麼困難,包括在高爾夫球球場上的,也可以用人工智能解決! 這篇文章先讓我淺談一下大數據和人工智能的關係。

首先,何謂大數據?其實我們不要被這新詞彙嚇怕。大數據就是字面上這樣簡單——好大的數據庫!大得用現在的儲存系統也沒法容得下,我們便簡稱之為大數據而已!

大數據自古至今也有,亦一直不停增長(例如我們自出娘胎每天吃下多少蛋白質、碳水化合物、化學物、脂肪、維他命和膽固醇等)。一人營養量已是大數據,更不用說要包括全球人。

以前儲存系統因為貴,容量亦不夠大,所以大數據存在不存在沒意義。直到最近十年,至今容量大至120 Petabyte (120x1024Terabyte)超大儲存系統已實現,再配合超級電腦運算速度增快得驚人,才誘發我們想想怎樣運用大數據來解決某些問題。

你不用是電腦專家也知道,解決問題的第一步就是要想出一個algorithm(運算方法,不一定是數字,可能只是一個流程表)。

傳統運算方法是創建或使用一些已知的數學模式去代入,找不到數學模式惟有繼續找,或束之高閣,但algorithm依然存在。今天,人工智能中的所謂Deep Learning,就是我們就算沒有解決方案,亦可先把一個所謂learning algorithm編程入超級電腦,再輸入大數據,不斷重複運算千萬億次,經過無數trial and error,汰弱留強,找出一個最接近的假設。

這種純粹Learning from Data學習方式,說出來也是這樣簡單,但如你要證明或證實這樣的learning algorithm的確實性及可行性,則非要有足夠數學和統計學理論不可** 。AlphaGo成為棋王,其實是證實learning algorithm的可行性高於榮譽。總括用一句話來說,現今所有的人工智能應用全就是Learning from Data,最新的iPhone面容鑑別是最簡單的一種!

人工智能=Learning from Data

話說回人工智能應用在高爾夫球上,我在〈高球機械人狂想曲〉寫過的也可能是冰山一角,高爾夫球發燒友夢寐以求只有一點:

在任何環境下打得爽。人工智能發展不是要淘汰高爾夫球工種,令我們打得開心便是一切啊!(完)

  • http://mind-of-steven.blogspot.hk/

** 《Learning from Data - A short course by Yaser Abu-Mostafa》,一本非常深澀數學書,鑽研AI必讀。


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本文原於《Golf Digest/高球文摘》香港版刊出

[ #高球風雲 ]




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