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来源:环球网
2019年10月10日 11:47
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团队通过在KGS(网络围棋对战平台)上最强人类对手,百万级的对弈落子去训练大脑。这就是AlphaGo最像人的地方,目标是去学习那些顶尖高手的妙手。这个不是为了去下赢,而是去找一个跟人类高手同样的下一步落子。AlphaGo落子选择器能正确符合57%的人类高手。(不符合的不是意味着错误,有可能人类自己犯的失误)余凯博士,?曾经创办中国第一家基于深度学习的人工智能研发机构?-?百度IDL,如今已经是创业公司地平线机器人技术(Horizon?Robotics)的创始人兼CEO。他曾经领导团队开发深度学习算法用于百度的语音,图像,搜索,广告,创建并领导了百度自动驾驶项目。?他指出,过去几年深度学习在语音识别和图像识别取得了惊人的成功,目前在今后的几年,深度学习的下一波突破将集中在三个方面:1.?决策控制算法,?2.?自然语言理解,3.?深度神经网络芯片;最近谷歌DeepMind团队开发的围棋算法AlphaGo,?就是在决策控制方面的突破。AlphaGo采用的是基于增强学习(reinforcement?learning)的深度神经网络算法来学习评估棋局(通过学习一个深度神经网络的value?function)和做出最优决策(通过学习一个深度神经网络的policy?function)。?AlphaGo除了学习人类棋手的历史棋局数据,惊人之处在于的通过Monte?Carlo?Tree?Search让计算机互为对手,从而在不需要学习人类棋手的情况下,机器也能不断提升自身的水平。余凯进一步指出,他相信深度增强学习将改变不仅仅是围棋,还会改变其他需要决策控制的领域,比如自动驾驶,因为自动驾驶面临的问题和下棋在本质都是是博弈问题。

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