谷歌智能伙伴AlphaGo的创举

时间:2020-11-23 | 标签: | 作者: | 来源:-小 +大

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  相信一直关注谷歌发展的小伙伴都清楚前阶段的AlphaGo在围棋上打败李世石,这标志着人工智能的又一进步。但是谷歌的团队DeepMind并没有志得意满而停下前进的脚步,他们将眼光投入了3D导航和益智解谜游戏。

  在所有DeepMind挑战的游戏中,吸引人注目的当属“蚂蚁足球”。游戏规则是控制蚂蚁形状的物体去追逐小球,然后运转球直至进入球门得到分数。这款游戏对于人类如此简单,但是你知道DeepMind怎么做吗?

  在小组成员David Silver看来,AI不仅顺利完成了挑战,而且没有提前灌输有关力学的任何知识。此结果表明,谷歌的强化学习概念又有了新的突破了。为了能够突破谷歌以往的惯例,DeepMind小组设置强化学习、神经网络深度学习和Deep Q-Network结合于一体的训练,采用了专门负责算法机器人的经验积累和特定任务完成后奖励的方式。据说早期的一些算法在2D游戏挑战中便已经得到运用,但和之前相比已经改进很多了。

  在此,为大家揭秘能让DeepMind真正学会蚂蚁足球”的关键在于谷歌研究出来的算法“”异步Actor-Critic算法”,即A3C。A3C具备更好的控制电机和导航的能力,而且效率CPU较之GPU效率更高。

  DeepMind 现在达到的成绩可以说是尖端的了,这样能够在训练时间和资源消耗上达到一个平衡。面对此种情况,谷歌和大家有着类似的忧郁,AI 技术的继续发展,人类会受到威胁吗?AI会自身形成一种独特的思维吗,而不以任何人的命令控制?

  因此,DeepMind 小组专门研究出了一种可以使AI 的任何行动失去作用的机制。现在我们似乎不必为这个问题过于担忧了。以上就是的小编为大家剖析的热点,希望大家能够喜欢。

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