谷歌的人工智慧可以學習玩電子游戲

谷歌的DeepMind AI可以擊敗49款Atari影片遊戲。這聽起來可能不算多,但它教會了自己玩——這是機器學習的重要一步。...

谷歌的DeepMind AI可以擊敗49款Atari影片遊戲。這聽起來可能不算多,但它教會了自己玩——這是機器學習的重要一步。

谷歌去年收購了DeepMind Technologies,擊敗了Facebook。當時,有人猜測,這一收購對搜尋或機器人技術來說是否重要。答案可能是兩個:導致今天這項研究的機器學習技術——發表在《自然》雜誌上——讓計算機發現資料中的模式。據一篇附帶的社論稱,雖然幫助電腦學習玩電子游戲的方法已經存在了“幾十年”,但它們以前從未以如此有用的方式結合在一起。

“這種方法顯示出令人印象深刻的適應性。”“這種方法顯示出令人印象深刻的適應性,”Bernhard Sch寫道ö馬克斯·普朗克智慧系統研究所所長。他寫道,儘管每個系統只接受過一次遊戲的訓練,但每個系統都能很容易地學會其他48種。計算機學習的遊戲是一個更好的真實世界混亂的模型,比以前計算機已經掌握的遊戲,如國際象棋,Schölkopf在他的社論中說。這對於自動駕駛汽車和其他需要與世界互動的機器來說是個好訊息——它讓谷歌離處理噪音和複雜性更近了一步。

這種學習依賴於一種古老的技巧:積極強化。每當一臺電腦取得高分或進入一個新的水平時,它就會得到獎勵。在43場比賽中,人工智慧的表現比以前的方法要好,在其中29場比賽中,人工智慧的表現比人類好。這是一段人工智慧如何戰勝突圍的影片-請註意,隨著其播放的次數增多,其策略是如何演變的:

由DeepMind聯合創始人、谷歌工程副總裁黛米斯•哈薩比斯(Demis Hassabis)領導的研究報告作者寫道,正強化技術值得註意,因為它是人類和動物學習的一種形式,而不是通常用於計算機的學習。研究稱,對於那些希望創造人工智慧的人來說,利用生物啟發的技術可能是一條新的途徑。”總之,我們的工作說明瞭利用最先進的機器學習技術和受生物啟發的機制來建立能夠學習掌握各種挑戰性任務的代理的能力,”作者寫道。總有一天,這可能意味著比雅達利遊戲更複雜的事情。

  • 發表於 2021-04-29 03:17
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