Zero
(Immagine: DeepMind)
DeepMind ha detto che ha creato i migliori Andare giocatore del mondo, perché è stato capace di fare con la conoscenza umana e di iniziare con una lavagna vuota.
AlphaGo Zero inizia giocando “del tutto casuale” Go giochi contro se stessa, e in tre giorni è in grado di sconfiggere da 100 giochi a 0, la versione di AlphaGo che ha sconfitto Lee Se-dol nel Marzo del 2016, ha detto la società in un post sul blog.
Da 21 giorni di marco, si è in grado di sconfiggere AlphaGo Master — una versione online che è apparso nel mese di gennaio e ha vinto più di 60 partite di fila contro il top Vai di giocatori — e dopo 40 giorni è in grado di battere tutte le altre versioni di AlphaGo.
DeepMind il cofondatore e CEO di Demis Hassabis ha detto che il processo di addestramento della rete neurale sottostante AlphaGo Zero è stato spogliato di nuovo per rimuovere alcuni “alla mano”, progettato caratteristiche” usato in precedenza, si è fatto uso di una singola rete, piuttosto che un paio di reti, e di fatto via con Monte-Carlo il lancio.
“Il sistema inizia con una rete neurale che non sa nulla del gioco del Go. Poi gioca giochi contro di sé, la combinazione di questa rete neurale con un potente algoritmo di ricerca,” Hassabis, ha detto. “Questo aggiornamento di rete neurale è quindi ricombinato con l’algoritmo di ricerca per creare una nuova e più forte versione di AlphaGo Zero, e il processo ricomincia.”
“Questa tecnica è più potente rispetto alle versioni precedenti di AlphaGo, perché non è più vincolato dai limiti della conoscenza umana. Invece, si è in grado di imparare tabula rasa dal giocatore più forte del mondo: AlphaGo stesso.”
Eliminando la necessità di imparare da esseri umani, DeepMind piombo il ricercatore David Silver ha detto che è possibile avere generalizzata algoritmi di intelligenza artificiale.
“Il fatto che abbiamo visto un programma di raggiungere un livello molto elevato di prestazioni in un dominio così complicato e difficile come Andare significa che ora siamo in grado di iniziare ad affrontare alcuni dei problemi più impegnativi e di grande impatto problemi per l’umanità”, ha detto.
Anche se DeepMind guadagnato la protuberanza sconfiggendo umani, i giocatori, la società ha anche rivolto la sua attenzione a StarCraft II.
“Abbiamo lavorato a stretto contatto con il team di StarCraft II per sviluppare un API che supporta qualcosa di simile al precedente bot scritto con una ‘sceneggiata’ interfaccia, permettendo il controllo programmatico delle singole unità e l’accesso al gioco completo stato (con alcune nuove opzioni di),” DeepMind detto a novembre 2016.
“In definitiva, gli agenti di giocare direttamente dal pixel, quindi per arrivarci, abbiamo sviluppato una nuova immagine interfaccia basata uscite semplificata a bassa risoluzione RGB dati di immagine per la mappa e minimappa, e la possibilità di spezzare le caratteristiche dei diversi ‘strati’, come terreno srftonidigrigio, tipo di unità, unità di salute, etc.”
L’Alfabeto-di proprietà della società ha detto che ha scelto di StarCraft II, perché era più vicino ad un reale ambiente di qualsiasi altro gioco ha usato per la prova finora, si è giocato in tempo reale.
“Le competenze necessarie per un agente di progredire attraverso l’ambiente e giocare a StarCraft ben potrebbe in ultima analisi, il trasferimento di attività del mondo reale,” ha affermato.
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