美国时间10月18日, 《自然》杂志在官网刊登了一篇名为《Mastering the game of Go without human knowledge》的论文. 该文章 (点我查看PDF ) 详细介绍了DeepMind公司旗下人工智能算法AlphaGo Zero的特点.
AlphaGo Zero最厉害的地方在于, 它不需要人类专家的指导, 就能通过自我强化学习来进行训练. 直白一点地说, 之前打败围棋大师李世石的AlphaGo可能需要人类给它提供各种高手棋谱来进行训练, 而Zero就是一个完全的小白, 人类也不用教它什么, 只需要告诉它规则, 它就能完全通过自学的方法来掌握围棋.
和前代版本相比, Zero在效率上有着明显的提升, 现在仅需要4块TPU (由谷歌构建的专门的AI处理器) 和72个小时的训练, 就能胜过之前几个月训练时间的AlphaGo.
根据DeepMind联合创始人Demis Hassabis介绍, AlphaGo Zero的出现意味着, 现在他们可以向社会提供类似于科学研究的人工智能引擎. 通过摆脱对人类的依赖, 这样的算法使得人工智能在其他科学领域上的应用成为可能.
美国时间10月18日, 《自然》杂志在官网刊登了一篇名为《Mastering the game of Go without human knowledge》的论文. 该文章 (点我查看PDF ) 详细介绍了DeepMind公司旗下人工智能算法AlphaGo Zero的特点.
AlphaGo Zero最厉害的地方在于, 它不需要人类专家的指导, 就能通过自我强化学习来进行训练. 直白一点地说, 之前打败围棋大师李世石的AlphaGo可能需要人类给它提供各种高手棋谱来进行训练, 而Zero就是一个完全的小白, 人类也不用教它什么, 只需要告诉它规则, 它就能完全通过自学的方法来掌握围棋.
和前代版本相比, Zero在效率上有着明显的提升, 现在仅需要4块TPU (由谷歌构建的专门的AI处理器) 和72个小时的训练, 就能胜过之前几个月训练时间的AlphaGo.
根据DeepMind联合创始人Demis Hassabis介绍, AlphaGo Zero的出现意味着, 现在他们可以向社会提供类似于科学研究的人工智能引擎. 通过摆脱对人类的依赖, 这样的算法使得人工智能在其他科学领域上的应用成为可能.
