课程-5. 客如何学习AlphaGo的赢家策略

AI时代，创客如何向AlphaGo学习出人头地

课程(2天)

主讲人：高焕堂

课程目标：

AI机器人AlphaGo打败天下无敌手，已经出人头地了，创客们何不向AlphaGo学习呢? 于是，我写出了《AI时代创客葵花宝典：向AlphaGo学习出人头地》。此课程就是来替您讲解《AI时代创客葵花宝典》。因为AlphaGo懂得如何征服自己面对的巨大不确定性棋局，因而超越了人类顶尖高手。学习AlphaGo如何探索机会之后，创客就懂得面对AI的不确定市场。企业就像AlphaGo一样，超越了顶尖的人类竞争对手，出人头地了。

传统上，人类的学习偏重于<利用>所学的知识，去发挥所长，解决问题(problem)。如果人类(如创客)能从AI强化学习得到启示，强化探索能力，则人人能探索更多可能(possibility)，得到更多机会(opportunity)。在高度不确性的环境里，唯有懂得降低风险，才敢大胆探索、提高胜率。一旦您选择了创客/创业之路，若能向它学会探索机会的方法，将会协助您在创业路途上，心想事成，鸿图大展。

课程大纲：

Day-01	内容
主题：探索大机会：向AlphaGo学习	创客进入一个不确定性很高的商场 AlphaGo懂得征服自己面对的巨大不确定性棋局与不确定共舞(Living with Uncertainty) 力求降低风险，才敢大胆探索，成为赢家
主题：创客(企业)的甜区在那里?	利用(exploitation)：做当前所知能产生最大回报的事情探索(exploration)：尝试以前从未做过的事情，以求获得更高的报酬强化(Reinforcement)学习：让AlphaGo在探索和利用之间找到平衡，得到全局最佳解(global optima)。人类常常受限于现有知识，只能得区域最佳解(local optima)而失败
主题：不确定性(Uncertainty)环境的赢家策略	降低风险：领悟战场上，要<不打没把握的仗> 降低风险：领悟股市上，要如巴菲特所说<不赔钱>。力求降低风险，才敢大胆探索：从AI强化学习得到启示，强化探索能力，则人人能探索更多可能(possibility)，得到更多机会(opportunity) AlphaGo的降低风险策略：蒙地卡罗搜寻(MCTS) + 剪枝策略
<分组讨论>主题：学以致用：练习探索自己的甜区和商机	寻找自己创领域的甜区练习剪枝：即删除<没把握的仗> 继续探索没被删除的选项

Day-02	内容
主题：创新：正偏相倚、黄金胜律	正偏相倚：田忌赛马的范例 AlphaGo的<正偏相倚>：AlphaGo 倾向于提高胜算而放弃更多赢子数，来降低不能取胜的风险，即使是很小的差距仍会纳入考虑不求最优：从局末优势确定下，AlphaGo选择了略微吃亏，但较有把握的方法。正偏相倚，黄金胜律：<不寻求最优、不平行并列、不均衡对称、不面面俱到、不四平八稳>
主题：减法设计：MCTS+剪枝(Pruning)	AlphaGo擅用<去芜存菁>策略，来缩小探索<空间>，提高探索绩效蒙地卡罗搜寻(MCTS)给出的是搜索之后的胜率评估，然后AlphaGo根据这个胜率来选择落子点人类常用的剪枝(即去芜存菁)策略：如麦肯锡的ＭECE＋议题树减法设计，扩大市场：苹果(Apple)公司的iPod、iPhone减法设计实务解析
主题：寻找<圆梦伙伴＞、探索＜侧面市场＞	圆梦伙伴：以<抬轿者>为例携手同行，降低风险：结盟与赋能策略战术引导战略：调整战略资源，将会赢的战术效益极大化 Google团队如何调整AlphaGo的战略资源？
<分组讨论>主题：学以致用：练习探索(自己领域的)偏锋、寻找伙伴、调整战略资源	探索侧面市场设计利益给抬轿者(伙伴) 规划同盟的共利商业模式实践结盟和赋能策略

~ End ~

发表于
2018-05-04 12:44
SmartADT
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