游戏结束：AlphaGo将参与解决真正的世界的问题
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<上个月，在人类失去了一个重要的战斗人工智能然后AlphaGo打冠军，在第Ki Jae与分3：0. AlphaGo—；是程序具有人工智能的开发的DeepMind，第一部分的母公司的谷歌字母。 去年，她击败了另一个冠军，如果Sedola,4:1，但自那时以来已取得了显着点。
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<现在AlphaGo完成玩游戏，让球员的机会，因为在此之前，争取在自己。 人工智能已经获得的地位"播放机从遥远的未来"，人们将会有增长很长。
<在人类大脑的感官信息的处理是在一系列层。 例如，视觉信息的第一transformirovalsya在视网膜上，然后脑，然后通过不同领域的大脑皮层。
<结果，有一个层次结构的predstaveni，在第一次有简单的本地化项目，然后更加困难和复杂的功能。
<相当于艾称为深度学习：深，因为它包括多层次的处理简单的neuronopathy计算单位。
<但在这个世界上生存，动物不仅需要认识到感官信息，但是据此采取行动。 一代的科学家和心理学家们研究了如何动物学会采取行动，以最大限度地受益和得到奖励。
<所有这些都导致数学理论的加强学习，现在可以实施的人工智能系统。 最重要的是，这些所谓的TD学习，这改善了行动，通过最大限度地提高期望的未来的奖励。
预备，开始
<去是一个古老的游戏两个，哪一个发挥着白色，其他的黑色。 任务—捕获的统治上的委员会分为由19水平和19垂直线。 电脑玩去比象棋，因为数量的可能的行动在每个位置更多。 这使得计算的潜在移动前进，有可能对电脑在棋是非常困难的。 <突破DeepMind是制定一般学习的算法，这在原则上，可以被引导到更多面向社会的方向。 DeepMind说，一组研究人员AlphaGo试图解决复杂的问题，如找到新的治愈的疾病，激减少能源消耗量或发展的新的革命性的材料。 <"如果人工智能系统证明，你可以获得新的知识和战略，在这些地区，突破将只是难以形容的。 等不及要看看接下来会发生什么，说："一个科学家的项目。 <在未来，它面临着许多令人兴奋的机会，但问题仍然存在。神经科学和人工智能
最好的动作
<由于深度的学习及强化学习在一系列的人工神经网络，AlphaGo第一次学会玩一级的专业去的播放器基础上的30万个移动的游戏之间的人。 <但后来他开始发挥对自己使用的结果，每个游戏是坚持不懈地磨练他们自己的决定有关的最佳移动在各位置上。 该系统的价值观的网络学习以预测的可能结果相对于任何位置，并且该系统的谨慎，该网络学会做出最好的决定，在每一种情况。 <虽然AlphaGo不能尝试所有可能的立场在审计委员会，神经网络已经学会的关键思想有关的战略工作，以及在任何位置。 正是这些无数个小时的独立游戏已导致改进AlphaGo在过去的一年。 <不幸的是，仍然没有已知的方式，以找出自己的网络，什么样的关键思想。 我们可以就研究的游戏，并希望得到的东西。 这是一个问题，使用神经算法：他们没有解释他们的决定。 <我们仍了解很少有关如何生物的脑子学习，和神经科学继续提供新的灵感来源于AI。 人们可以成为专家们在游戏中的走，指导少得多的经验，比需要的AlphaGo达到这个水平，所以有改进的余的算法仍然存在。 <此外，大多数电AlphaGo基于技术的方法的错误传播的，这有助于她纠正错误。 但是之间的连接和培训的一个真正的大脑是仍然不清楚。下一步是什么？
<游戏中的走的是一个方便的开发平台，为优化学习算法。 但是，许多真实世界的问题混乱和具有小学习的机会(例如，自动驾驶的汽车). <有问题我们可以申请现有的算法？ <一个例子可以优化，控制工业的条件。 这里的任务往往是执行一系列复杂的任务，以满足一定的条件，并尽量减少费用。 <直到那时，直到条件可以精确地模拟，这些算法将学习和获得的经验更快和更有效的人。 你只能重复的话公司DeepMind：我想看到接下来会发生什么。建议
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