明白了这个可用简单规则判别结果的先决条件,知道AlphaGo Zero 确实算法和工程很牛逼,但是不要被误导了,任何东西(人工智能)都可以无需人类知识或是领域数据就可以从零学习的。然后就觉得人工智能是万能的。 从AlphaGo Zero的论文中,描述的Self-Play和Neural Network Training,我们看到最终状态St是需要根据围棋规则来计算...
从这个过程可以看出,每次对弈产生训练数据时都使用了MCTS,这样产生的训练数据的质量更高,使用这些数据训练出来的网络,就利用到了MCTS带来的红利。 PS:MCTS和AlphaGo第1篇论文中的相似,只不过多了一个温度参数τ。 ◆梳理AlphaG Zero的训练过程 第一步:网络初始化。网络使用随机参数进行初始化。 第二步:使用最新模型...
这些数据纯粹是通过预测和自我对弈生成的,是DeepMind用来训练AlphaGo Zero的主要数据。 很多人认为,AlphaGo Zero的训练没有使用任何人类的棋谱有些不可思议,而这个“技巧”就是原因:对于对弈中的一个给定状态,执行MCTS的前瞻预测,并利用结果来改善对弈情况。这就是AlphaGo Zero能够不断提高的原因,从击败业余选手一直到击...
这些数据纯粹是通过预测和自我对弈生成的,是DeepMind用来训练AlphaGo Zero的主要数据。 很多人认为,AlphaGo Zero的训练没有使用任何人类的棋谱有些不可思议,而这个“技巧”就是原因:对于对弈中的一个给定状态,执行MCTS的前瞻预测,并利用结果来改善对弈情况。这就是AlphaGo Zero能够不断提高的原因,从击败业余选手一直到击...
重复第3、4步70万次,而自我对弈游戏不断进行——三天后,你会有自己的AlphaGo Zero! 对AI其他研究的影响 DeepMind在人工智能研究领域取得了令人难以置信的成就。这里有几个关键因素: 首先,模拟产生的自我训练数据“足够好”,DeepMind的神经网络训练表明,模拟的自我对抗数据可以训练主体在极其复杂的任务中超越人类的表现...
这些数据纯粹是通过预测和自我对弈生成的,是DeepMind用来训练AlphaGo Zero的主要数据。 很多人认为,AlphaGo Zero的训练没有使用任何人类的棋谱有些不可思议,而这个“技巧”就是原因:对于对弈中的一个给定状态,执行MCTS的前瞻预测,并利用结果来改善对弈情况。这就是AlphaGo Zero能够不断提高的原因,从击败业余选手一直到击...
重复第3、4步70万次,而自我对弈游戏不断进行——三天后,你会有自己的AlphaGo Zero! 对AI其他研究的影响 DeepMind在人工智能研究领域取得了令人难以置信的成就。这里有几个关键因素: 首先,模拟产生的自我训练数据“足够好”,DeepMind的神经网络训练表明,模拟的自我对抗数据可以训练主体在极其复杂的任务中超越人类的表现...
重复第3、4步70万次,而自我对弈游戏不断进行——三天后,你会有自己的AlphaGo Zero! 对AI其他研究的影响 DeepMind在人工智能研究领域取得了令人难以置信的成就。这里有几个关键因素: 首先,模拟产生的自我训练数据“足够好”,DeepMind的神经网络训练表明,模拟的自我对抗数据可以训练主体在极其复杂的任务中超越人类的表现...
阿尔法狗元(AlphaGo Zero)的横空出世 最近几年,人工智能的研究和应用,从语音识别、图像分类到基因组学和药物发现等多个领域取得了快速进展。这得益于大数据和深度学习的有力支持。可以这么讲,这波AI大跃进多是数据驱动的AI,没有大数据的喂养,没有GPU算力的普及化,就没有深度学习的成功。数据驱动的AI离不开大数据,...
AlphaGo Zero的工程和算法确实非常厉害。但千万不要对此产生误解，认为人工智能是万能的，所有人工智能都可以无需人类经验从零学习，得出人工智能威胁论。AlphaGo Zero证明了AI 在快速发展，也验证了英美的科研能力，让我们看到在有些领域可以不用人类知识、人类数据、人类引导就做出顶级的突破。但是，AlphaGo Zero只能在...