게임이 종료:AlphaGo 것에 종사하는 해결 실제 세계의 문제
Source:지난 달,인류의 손실이 중요한 전투가 다음 AlphaGo 이길 챔피언에 기재된 점수 3:0 니다. AlphaGo—가 프로그램으로 인공지능에 의해 개발되 DeepMind,부분의 부모 기업 구글 알파벳이 있습니다. 작년에,그녀는 또 다른 패배 챔피언 경우,Sedola,4:1,하지만 그 이후에는 크게에서 얻은 점입니다.
Ki je AlphaGo"으로 설명 하나님께 게임".
지금 AlphaGo 마감,게임을 제공 할 수있는 기회 선수로 싸우고,자기들입니다. 인공적인 정보를 취득하고 있는 상태의"플레이어에서 먼 미래"하는 사람들이 성장해야 한다.
설정,준비,가
게임에 대한 두 곳에,연극,백색,다른 블랙니다. —작업을 캡처를 지배하는 보드에 구분하여 가로 19 19 수직 라인입니다. 컴퓨터 이동을 재생하는 보다 더 열심히 체스,의 수가 한정되어 있기 때문에 가능한 움직임에서 각각의 위치를 더 많이다. 이 계산의 잠재적인 움직이 사전—그것이 가능한 컴퓨터에서 체스는 것은 매우 어렵습니다.
획기적인 DeepMind 을 개발하는 일반적으로 학습 알고리즘,원칙적으로 연결 될 수 있습니다 더 많은 사회적으로 방향으로 지향합니다. DeepMind 말하는 그룹 연구원들의 AlphaGo 노력하고 복잡한 문제를 해결하는 등,새로운 질병 치료,급진적인 에너지 소비의 감소 또는 개발의 새로운 혁신적인 물질입니다.
"을 경우 인공 지능 시스템을 증명할 수 있는 새로운 지식을 습득하고 전략 이러한 영역에서,혁신 것이 형언 할 수없는 것입니다. 릴 수 있는 다음에 무슨 일이 일어날 것"라고 과학자 중 하나의 프로젝트입니다.
미래에 직면 해있는 많은 흥미로운 기회에,하지만 문제는 여전히 존재한다.
신경과학과 인공지능
AlphaGo 을 결합한 강력한 두 가지에 아이디어를 제목의 교육을 개발했 지난 몇 년간:깊은 학습과 강화 학습니다. 흥미롭게도,양쪽에서 온 생물학적 개념의 일과 훈련에서 뇌의를 얻는 과정을 경험합니다.
인간의 두뇌에서의 감각 정보가 처리되는 일련의 층이 있습니다. 예를 들어,시각정보 처음 transformirovalsya 에서 망막,midbrain 한 다음 전달을 통해 다른 지역의 대뇌피질니다.
결과적으로는 계층구조가 있 predstaveni,처음에는 간단하고 현지화된 항목한 다음,더 어렵고 복잡한 기능입니다.
상응하는 인공 지능의 라고 깊은 학습하고,포함되어 있기 때문에 많은 층의 처리에 간단한 neuronopathy 컴퓨팅 단위입니다.
그러나 이 세상에서 살아 남기 위해,동물이 필요하지만을 인식하는 감각 정보를,그러나 행동이 그것을 따라합니다. 세대의 과학자 및 심리학자들은 공부를 어떻게 동물들을 배우게 작업을 극대화하는 혜택을 얻을 보상합니다.
이 모든 것을 주도하의 수학적 이론 강화 학습할 수 있는 이제 구현에 인공 지능 시스템입니다. 의 가장 중요한 이들은 소위 TD-학습,개량하는 조치를 극대화하여 기대는 미래의 상입니다.
최고의 움직임
의 조합으로 인해 깊은 학습과 강화 학습의 시리즈에서는 인공 신경망,AlphaGo 처음으로 배우생의 수준에서 전문가로 이동 플레이어에 기초하여 30 만원 이동의 게임 사이에는 사람들입니다.
그러나 그는 재생하기 시작 나 자신을 사용하여 결과의 각 게임을 끊임없이 연마 자기 자신의 결정에 대한 최고의 움직임에서 각각의 보드에 위치합니다. 의 값은 시스템의 네트워크는 것을 배웠 예측 가능한 결과에 대하여 어떤 위치,그리고 시스템의 신,네트워크는 것을 배웠을 최대한 의사 결정에 각각한 상황입니다.
지만 AlphaGo 시도 할 수 없습 가능한 모든 위치에,보드의 신경 네트워크를 학습하는 것이 핵심 아이디어에 대한 전략이 잘 작동하는 어떤 위치에서습니다. 그것은 이러한 수많은 시간의 독립적인 게임도를 향상 AlphaGo 입니다.
불행하게도,여전히 잘 알려진 방법을 알아에서 당신의 네트워크,어떤 종류의 핵심 아이디어입니다. 우리는 그냥 공부한 게임과 희망하는 무언가를 얻을 수 있습니다. 이것은 하나의 문제점의 사용을 신경 알고리즘은 그들이 설명하지 않는 그들의 결정합니다.
우리는 여전히 이해 매우 작은 방법에 대한 생물학적 두뇌를 배우고,신경과학을 계속 제공하는 새로운 영감의 원천니다. 사람들이 될 수 있는 전문가들은 게임에서의 이동,인도 훨씬 덜 경험하는 데 필요한 보다 AlphaGo 이 수준을 달성하기 위해,그래서 개선의 알고리즘은 여전히 존재한다.
또한,대부분의 전력 AlphaGo 기반 기술에 의 방법이 다시 오류가 발생한 전파하는 그녀의 실수를 수정 할 수 있습니다. 하지만 사이의 연결은 그것과 훈련에서 실제 뇌가 여전히 불투명하다.
다음은?
게임의 이동이 편리한 개발에 대한 플랫폼의 최적화 학습 알고리즘이 있습니다. 그러나 많은 실제 세계의 문제는 지저분하고 더 적은 학습 기회를(예를 들어,자동차 운전입니다.)
있는 문제는 우리가 적용할 수 있는 기존하는 알고리즘을까요?
한 예로 들 수 있습을 최적화하는 통제되는 산업용 조건에습니다. 여기에는 작업을 자주 수행하는 복잡한 일련의 작업을 만족하도록 설정 조건 및 비용의 최소화합니다.
그때까지까지 조건이 될 수 있을 정확하게 모델링하고,이러한 알고리즘을 배우고 경험을 빠르고보다 더 효과적인 사람들입니다. 할 수 있습의 말을 반복하고 회사 DeepMind:나보고 싶은 다음에 무슨 일이 일어날 것입니다.
때 사람이 불멸을 통해 디지털 기술입니다. 나는 그것을 믿지 않는다. 그리고 당신은? 2016 년,막내 딸 Jang JI-sen 이 질병 사망과 관련된 혈액입니다. 그러나 월,어머니가 재결합에서 그녀의 딸과 함께 가상 현실이다. 전문가는 모델의 전자 버전,그녀를 사용하여 모션 캡처를 위한 기술 다큐멘터리. 를 입고 가상 현실 헤드셋과 햅틱 장갑,장 걸을 수 있었다,이진이 디지털 버전의 자신의 딸이 아니다. 절망을 이해하는 어머니,그러나 현실에서...
는데,최근에 실시하는 작은 조 친구들과 지인들에 대해 어떻게 그들이 평가할 때 효과적인 작업을 원격으로. 거의 모든 사람들이 내가 알—작업을 지금 함께 가정에서 컴퓨터 및 전화입니다. 고,그것을 알고 보니,사람들도 그 이전에 갔다의 도시 및 국가 및 협상으로 클라이언트는—오늘은 성공적으로 가정에서 작업과 동등한 효과(물론,이것은 가능한 모든 영역에서). 또 다른 흥미로운 관찰했다는 더 많은 이제 작동합니다. 에도를 들어 내...
파라메트릭 건축:수 있는 인공지능을 디자인하는 도시는?
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NVIDIA 소개 젝슨 TX2—작은 슈퍼컴퓨터를 다음 세대
회사에 대한 알려진,그래픽 카드 발표 했의 다음 세대 플랫폼입니다. 우리는 당신을 생각 나게는 이 플랫폼에서 개발되었을 돕기 위해 제조업체를 통합하는 장치 인공지능합니다. 당신이 믿는 경우 제조업체,젝슨 TX2 되었으로 두 번 생산 이전 TX1 고 두 번 더 적은 왕성의 관점에서 에너지를 소비합니다. 젝슨 TX2GPU 기반으로,파스칼,그리고 제공하는 64 비트 쿼드 코어 ARM 코어 프로세서를 지원합니다. ...
과학자들은 조직의 최초의 결투 사이에 두 가지 양자 컴퓨터
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Windows10UI 를 클라우드할 수 있습과 매우 유사하 Windows10screenshots
단지 며칠 후 보고서는 Microsoft 출시할 계획이 운영 체제 될 수 있는 경쟁업체에 Chrome OS,네트워크를 나타났 첫 스크린샷은 저작권 보여주는 새로운 운영 체제입니다. 이 보고는 윈도우 10 될 것입니다 클라우드 가벼운 버전의 Microsoft 운영 체제입니다. 클라우드 윈도우 수중에서 응용 프로그램을 실행할 수 있습니 컴퓨터를 위한 교육 및 비즈니다. 이 출판 자원Windows 블로그 It...
에서 판매 새로운 양자 컴퓨터 for$15million
캐나다 회사 중 하나 간주됩 개척의 생산에서는 상업적으로 사용할 수 있습니다. 의 모델에서 열린 2007. 그런 다음 이었 16 스크나쿠바니 28 스크나쿠바니터 Orion. 에서 2011 년,시장을 받았 모델 D-Wave 한 128-bit 칩,후 D-Wave 두 512 스크나쿠바니다. 이 D-웨이브를 중단하기로 결정했습니다. 는 상업적으로 사용할 수 있는 컴퓨터의 D-Wave 프로세서 2000Q2000 큐 비...
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