谷歌的神经网络正在掌握世界上最复杂的游戏之一

在中国围棋比赛中,谷歌建立的一个神经网络系统击败了欧洲冠军,赢得了五场比赛中的五场,并跨过了机器智能的新门槛。在谷歌的一篇帖子和今天发表在《自然》杂志上的一篇论文中,DeepMind的研究人员揭示了这个系统是如何构建的,以及它是如何在几十年前Go系统失败的地方获得成功的。...

在中国围棋比赛中,谷歌建立的一个神经网络系统击败了欧洲冠军,赢得了五场比赛中的五场,并跨过了机器智能的新门槛。在谷歌的一篇帖子和今天发表在《自然》杂志上的一篇论文中,DeepMind的研究人员揭示了这个系统是如何构建的,以及它是如何在几十年前Go系统失败的地方获得成功的。

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围棋一直以来都被认为是最难实现自动化的游戏之一,这使得新的DeepMind系统对人工智能研究人员特别感兴趣。Facebook正在开发一个类似的围棋游戏系统,就在谷歌宣布这一消息的前几天,马克·扎克伯格在Facebook的一篇文章中大肆宣扬。


大体上,谷歌的新程序采用的策略与深蓝(deepblue)等程序在国际象棋中击败人类棋手的策略相同。这种策略被称为“树搜索”,它包括一个简单的搜索给定动作的可能结果。但是,当一个象棋程序为每个可能的棋盘位置整理几十个棋子时,一个围棋程序必须考虑数百个可能的棋子,这个计算任务随着决策树中的每一步呈指数增长。谷歌的研究人员通过结合神经网络技术解决了这个问题,他们建立了“价值网络”来评估董事会的职位,建立了“政策网络”来评估个人的行动。这使得程序能够优先考虑特定的可能性,减少了探索树的每个分支的需要。

谷歌的神经网络正在掌握世界上最复杂的游戏之一

不过,虽然今天公布的技术在概念上令人印象深刻,但距离全面测试还有很长的路要走。DeepMind的新系统比以前的Go程序有了明显的改进,击败了99.8%的测试程序,但它在对抗人类对手方面的记录要少得多。到目前为止,唯一的人类对手是欧洲围棋冠军范辉,两人只对决了5场以上。这是一个令人印象深刻的记录,但很短的一个,这将使该系统的未来游戏更有趣的观看。该系统定于今年3月迎战围棋世界冠军李赛多。


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  • 发表于 2021-05-03 05:58
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