这两点放到围棋这个搜索空间犹如宇宙星辰的游戏里,估计学习时间也要用生物进化的尺度算, 然而阿尔法元所用的强化学习算法,号称解决了这个问题。 仔细看它和它哥哥阿尔法狗的差别没那么大, 只不过这一次的神经网络完全由强化学习训练, 和蒙特卡罗树得融合可以算是完美。 之前的阿尔法狗有策略和估值网络(都是深度卷积网络...
二、阿尔法元的工作和训练效率都有了很大的提升，仅用了三天的时间就能击败原版阿尔法狗，同时在推理时，阿尔法元只用了4块TPU。（此处应插入谷歌广告）阿尔法元之所以震撼了整个业界，是因为当我们以为Master已经封神时，它用三天的时间告诉人类，人类以为的最高水平，在机器面前不值一提。人类经验成了阿尔法狗的累赘，...
因为阿尔法元是从阿尔法狗来的,它虽然是一张白纸,但白纸的质地上,带着阿尔法狗的基因。这就好比,阿尔法狗先向人类学习,拿到门票,又生个儿子阿尔法元,克服了人类的局限性。 2、 阿尔法元很幸运:在他能够打败对手之前,始终是靠自己跟自己下棋来成长的。这就避免了,一些很好的苗头被扼杀在摇篮中。最开始,它是不会...
而在最新发表的论文中，作者David Silver, Julian Schrittwieser, Karen Simonyan, Demis Hassabis等在介绍阿尔法元时表示，它的学习从零开始，且单纯基于与自己的对弈。人类的输入没有超出游戏规则以外的任何指导、数据以及内部知识。 阿尔法元仅用到一张神经网络，这张网络经过训练，专门预测程序自身的棋步和棋局的...
一、阿尔法元没有录入人类棋谱数据,单纯通过自我对弈,依靠强化学习取得了现在的能力。 二、阿尔法元的工作和训练效率都有了很大的提升,仅用了三天的时间就能击败原版阿尔法狗,同时在推理时,阿尔法元只用了4块TPU。 阿尔法元之所以震撼了整个业界,是因为当我们以为Master已经封神时,它用三天的时间告诉人类,人类以为的最...
10月19日凌晨，国际学术期刊《自然》（Nature）指出，谷歌新智能“阿尔法元”：从0开始自学，在无任何人类指导的条件下，自学围棋，并以100:0的战绩击败“前辈”---阿尔法狗。阿尔法狗，完全是一个打不倒的励志小强。自出生就一路坎坷，最终借助48个TPU（神经网络训练专用芯片），参考了海量人类棋谱，并自我对弈...
他们推出的新一代围棋人工智能程序阿尔法元(Alpha Go Zero)以100比0的绝对优势战胜上一代人工智能围棋程序阿尔法狗(Alpha Go)。关键是,阿尔法元是在没有人类经验指导的情况下,仅仅凭借围棋基本规则和自我学习而获得了高超的围棋技能。这一胜绩再...
阿尔法元的真正实力在于其强大的深度学习和自我对弈能力，使其成为围棋领域的顶尖高手。阿尔法元是由谷歌DeepMind团队开发的一款基于深度学习和蒙特卡洛树搜索的围棋人工智能程序。它采用了一种名为“强化学习”的技术，通过自我对弈来不断提高自己的围棋水平。这种自我对弈的方式使得阿尔法元能够在短...
据悉，这一款新版的AlphaGo计算机程序能够从零学起，在不需要任何人类输入的条件下，迅速自学围棋。这款新程序名叫AlphaGo Zero（阿尔法元），以100比0的战绩打败了它的前任AlphaGo （在2016年3月的锦标赛中，其前任打败了围棋世界冠军李世石）。这篇论文中所介绍的AlphaGo是全新的，它不是战胜柯洁的那个最强的Master...
人工智能：阿尔法元与企业法务 10月19日对于许多人来说，只是平凡的一天，或许你还在对即将到来的周末翘首以待，顺便祈祷今天不要加班，晚餐想去吃火锅。而对于像马斯克这样的人工智能威胁论支持者来说，这一天可能是令他们不安的一天。在这一天Google旗下DeepMind在Nature发表论文《Mastering the game of Go without ...