60秒的人工智慧冒險 – 人工智慧對決人工智慧（2/4）

這段影片探討了人工智慧如何相互學習，以提升其能力。在人工智慧能夠完成實際任務之前，它們必須通過範例學習如何辨識目標。幸運的是，人工智慧可以透過下棋或試錯等方式，相互教學並快速進步，使其能勝任更複雜的工作。
影片強調，當人工智慧能夠創造與真實無異的數據並成功欺騙其他電腦時，訓練過程就達到了成功的關鍵。這種能力讓人工智慧在幫助科學家理解宇宙時，發揮了更大的作用

語音
觀點
測驗

AI 在學習過程中需要透過例子來識別目標，類似於人類的學習方式。
AI 能夠透過自我對戰和嘗試錯誤的方式來自我學習和提升。
與人類學習不同，AI 能夠創造自己的學習材料，這有助於補充缺失資料。
AI 可以透過創造虛構的實例來學習，例如創造虛構星系來提升識別真實星系的能力。
當 AI 創造的虛構數據足夠詳細且接近真實數據時，這種學習方式被視為一種成功的訓練模式。
觀眾可以透過 projectescape.eu 這個平台，了解更多關於 AI 在天文學研究中的應用。

在人工智慧學習如何進行辨識時，需要學習哪些類型的範例？
人工智慧如何能夠自行創建學習材料以改進辨識能力？
在訓練過程中，什麼條件下會被視為成功的人工智慧數據？