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TEV台灣電音股份有限公司
以生產專業麥克風及相關配件為主，由研發部門自行設計，以自有品牌TEV行銷世界各國。在通過ISO-9002的國際品質認證，正式成為國際品保組織的一員後，以『向零缺點挑戰』的品質政策，來強化產品品質，以讓消費者達到最高滿意度為目標。
憑藉著多年來經驗，我們不斷地致力於提升麥克風的品質及改善產品結構，以符合市場的潮流，目前所生產的麥克風款式眾多，適用於舞台表演、PA系統、卡拉OK及家庭音響等，所生產的產品深受消費者的肯定。
本公司為了滿足客戶及市場的需求，近年來致力於研發移動式擴音機系列，從小型腰掛式TA-110、手提式的TA-330、中型移動式的TA-550及TA-880，到大型移動式的TA-230II搭載17"LCD螢幕，可說是世界首創。
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田淵棟：AlphaGo贏瞭，但讓機器像人一樣理性推理還比較困難
按：作者田淵棟，Facebook人工智能實驗室研究員。
（李世乭在第四局的“神之一手”）
AlphaGo的比賽以4:1的比分結束瞭，說幾句吧。
大傢可能一直有誤解， 計算機解決問題靠暴力，而人則靠智能。其實在面對指數級別的解題空間時，機器的暴力搜索所能覆蓋的范圍，不過是滄海一粟。我現在越來越覺得，連接主義和符號主義的合並，強直覺加上適當搜索才是解決問題較好的方案。
人工智能迄今為止的歷程，就是人類認識到這個宏大空間並且往這個方向靠攏的過程。從一開始的規則驅動的暴力搜索，到特征驅動的線性模型，再到數據驅動的深度學習，越來越強的模式識別能力讓“直覺”兩字從神秘莫測，變成瞭通過大量樣本能學到的模型。機器因為有瞭更強的直覺，才能在圖像識別和圍棋上打敗人類，畢竟圍棋太難瞭，每一步都需要高效的剪枝才行。我在賽前說DCNN＋MCTS這樣的框架大局觀非常強，正是這個原因，不知不覺棋筋就連著瞭，不知不覺棋就非常厚瞭，怎麼也斷不瞭。因為MCTS是全盤估計分數的，DCNN又長於大局觀。
與大傢通常的理解相反，要讓機器像人一樣作理性推理，目前還比較困難。有效的邏輯和理性思維能力同樣是依賴大量的直覺去找到正確的邏輯鏈條和理性判斷，然後再回頭驗證。直覺的錯誤率是很高的，就像圍棋的DCNN經常給出不靠譜的著法一樣，需要MCTS的價值判斷來糾正。邏輯思維的強弱，不是說想得有多深，腦袋轉得有多快，而是在過去的經驗中能找到解決方案，並且能有意識地用理性去判斷解決方案的正確性，這樣的框架一但在腦裡建立起來，就有瞭自我學習自我糾錯的能力。人類在這方面，仍然比計算機要強得多。我在賽前說局部死活對殺劫爭會有問題，看完瞭五盤棋，大傢也都驚嘆計算機其實不會計算，因為AlphaGo裡並沒有顯式建模局部死活對殺，而人可以依據當前盤面的狀況，積極地改變搜索的指向，而機器會因為全局搜索所累，不知道在合適時候集中火力到某個重要的局部上。如何將DCNN和MCTS深度結合起來，仍然是很大的研究課題。
我以前寫過《給人工智能潑點冷水》，現在看來這點冷水肯定澆不滅大傢的熱情。但我還是要說人工智能還有很長的路要走。
圍棋是固定規則下的完全信息博弈，再加上大量的人類對局樣本，及兩位一作長年對計算機圍棋的堅持，還有谷歌大量的資源時間和人力，才造就瞭AlphaGo現在的輝煌。相比之下，人類每天在非對稱信息中過活，在未知的世界中摸索，在充滿噪音、模糊甚至錯誤的指導信息中學習，在稀缺樣本中尋找規律，在極窄的通訊帶寬下相互交流，依然有遠超紙面數據的判斷與推理，遠勝大量機器的直覺和洞察力。另一方面，對於神經網絡模型的解讀，我們仍然處於初級階段，多少人問為什麼計算機能下出妙手？職業棋手有自己的判斷和邏輯，並且能在一定程度上闡述清楚；可遺憾的是，人工智能研究者這邊，隻能在堆完大量的數據之後，兩手一攤露出無奈的笑容。如何讓機器學會人類的各項能力，依舊是一座需要攀登很多年的大山。
我記得在比賽期間有張圖讓人印象深刻，一邊是需要千臺機器的AlphaGo，另一邊是李世石變頻冷氣推薦2017和一杯咖啡。大自然的鬼斧神工，一直讓人肅然起敬；而最傑出的造物，莫過於我們人類自己。
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雷鋒網專欄編輯，歡迎各位大牛來分享技術科普。微信：king9jmq，添加請備註姓名和職位，方便溝通。
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| 多媒體播放器 |
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|---|---|
| 影音播放器 |
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| 錄音筆 |
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| 隨身聽 |
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| HDMI類 |
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| AV類 |
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| 音源類 |
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| 其他 |
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| 無線影音傳輸 |
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