谷歌DeepMind超进化:国际象棋、围棋吊打世界冠军

  

  “几年前,吾们的AlphaGo以4:1击败了18次获得围棋世界冠军的棋手李世石。但对于吾们来说,这实际上是构建一个通用学习体系的开起,这个体系能够本身学习迥异的游玩,终极达到超越人类的程度。“AlphaZero的始席钻研员大卫·西尔沃(David Silver)对参添蒙特利尔NeurIPS 2018大会的记者说,“AphaZero是这一段旅程的下一步。它从头开起学习击败围棋、国际象棋和日本将棋的世界冠军。除了游玩规则外,它什么知识都异国。“

  为此,本周发外的论文描述了DeepMind如何行使深度神经网络实现优于Stockfish、Elmo和IBM深蓝的游玩算法。

  “传统引擎专门兴旺并且几乎异国清晰的舛讹,但迎面对异国详细和可计算解决方案的位置时,能够会发生漂移。”国际象棋行家马修·萨德勒(Matthew Sadler)说,“正是在云云的位置,AlphaZero才能实现‘感觉’,‘洞察力’或‘直觉’。 “

  固然DeepMind的说法令人印象深切,但那时却未能始末同走评审。不过,DeepMind今天宣布,经过数月的逆复修订,该公司在AlphaZero上的收获已经被《科学》杂志批准,并登上该杂志的始页。

  为了测试经过详细训练的AlphaZero,除了其前身AlphaGo Zero之外,DeepMind的钻研人员还对上述的Stockfish和Elmo游玩引擎进走了测试。在具有44个处理器内核和4个谷歌第一代TPU的单台机器上运走时,AlphaZero都能轻盈赢得大众数比赛。(樵夫)

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  Silver注释说,选择这些游玩既考虑了它们的复杂性,也考虑了之前针对它们进走人造智能钻研的雄厚历史。

  新浪科技讯 北京时间12月7日早间新闻,Alphabet旗下人造智能部分DeepMind一年前宣布开发了一套名为AlphaZero的体系,它能够教会本身如何掌握国际象棋、日本将棋和中国围棋,而且都能击败世界冠军。

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