ゲーム終了:AlphaGoにとっては解決の現実世界の問題
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先月、人間性を失った重要な戦いと人工知能—AlphaGo勝のチャンピオンを目Ki在のスコア3:0ます。 AlphaGo—プログラムと人工知能の開発によるDeepMind、親会社のGoogle字ます。 昨年、敗戦うチャンピオンの場合Sedola,4:1が、それ以降は大幅に得点します。
Ki je AlphaGoについて"神ゲーム"です。
現在AlphaGo終了ゲーム、選手には、以前と戦うこと。 人工知能は、取得の状況"プレイヤーから遠い未来の"人として成長します。
インストール、設定は、
碁は古代のゲームについて、重白の黒です。 タスク—獲得支配基板分割による19の水平-19縦のラインです。 コンピュータとはどのように将棋ので、これらの動きの各位置にあります。 この計算の可能性に動じることができるためのコンピュータ将棋は非常に困難です。
突破DeepMindための総合的な学習アルゴリズムは、原則としてするべきではなく社会的に重視の方向です。 DeepMind"の研究グループはAlphaGoと複雑な問題などを見つけ療のラジカルエネルギー消費量の低減や、新しい革新的な材料です。
"の場合AIシステムが証明できる新しい知識と戦略のこれらの分野の飛躍はなんとも言えません。 でお見せしており、次に何が起こるのです"と、科学者のプロジェクトです。
この目で確かめることができる多くのエキサイティングな機会にその問題は存在します。
神経科学コミュニケーションにおける情報
AlphaGoを組み合わせた力強いアイデアを教えて開発した過去数十年間の深層学習、強化学習します。 興味深いことに、双方からの生物の概念は、労働と研修、脳のを取得する過程を体験します。
ヒト脳内における感覚情報処理の層です。 例えば、視覚情報の第transformirovalsya性については、その後の検討:中脳楔状核を通過し、異なる分野の大脳皮質です。
結果として、階層predstaveni、最初がや局所的な項目、そのことは、バイリンガルのスタッフがいます。
相当の愛という深層学習の深層で多層処理の簡単なneuronopathy算単位です。
が生き残るのは、この世界の動物が必要だと認識感覚情報に従って行動するのです。 世代の科学者や心理学動物の行動や学習の行動に最大限の利益を獲得しました。
すべてこの数学理論の強化学習を実装することができるAIシステムです。 そのうち最も重要なものは、いわゆるTD-学習を向上するとともに、アクションの最大化への期待が将来の表彰を行います。
ベスト移動
組み合わせたことにより深い学習、強化学習シリーズの人工ニューラルネットワークAlphaGoんに遊びにプロの手に30万人の動きのゲームを、人間とします。
もっと試合ができたことは自分自身の成果のゲームは、絶えず磨きをかけ自分の決定は、各位置にします。 システムの価値のネットワークのための予測、もたらす可能性のいずれかに該当位置にシステムのプルーデンのネットワークとの決定が実際にどのような状態になります。
がAlphaGoないすべてのポジションでは、神経ネットワークを用いた、新たな約戦略をもって任意の位置です。 ではこれらの多くの時間を独立したゲームが改善されたAlphaGoにします。
残念ながら、まだまだ知られることを見出しからネットワークは、どのような重要な考え方です。 できるだけのゲームというのです。 この問題のアルゴリズムの神経いていないの説明を判断します。
まだまだ非常にわかりについて少し生体の脳に学ぶ脳科学に提供し続けている新たなインスピレーションのオーバーダイしました。 れるとき、人は専門家の囲碁は、ガイドと少ない経験により必要AlphaGoこのレベルで改善の余アルゴリズムは存在します。
また、電力の多くをAlphaGoの技術方法の誤差逆伝播し、彼女の誤りを訂正します。 ものに見えないさまざまな場面でも、研修の実脳はまだ不明です。
。
ゲームの便利な開発プラットフォーム用の最適化学習アルゴリズムです。 が多く現実世界の問題の乱れとしての学習機会(例えば、自動運転車ます。
あな問題への申し込みができ、既存のアルゴリズムのか。
一例にする場合の最適化制御工条件です。 こちらはタスクの多くでは、この複雑なシリーズのタスクを満たす一定の基準および費用を最小化します。
これまでになるまで、条件を正確にモデル化し、これらのアルゴリズムを学ぶ体験をより速く、り効果的です。 できるだけ繰り返しの言葉を社DeepMind:心に頑張っていきたいですしており、次に何が起こるのです。
以上
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