“完全体”AlphaGo Zero完虐旧版

发布者:快乐航程最新更新时间:2017-11-01 来源: ofweek关键字:完全体  AlphaGo  Zero 手机看文章 扫描二维码
随时随地手机看文章

“亚古兽进化,暴龙兽、暴龙兽超进化,机械暴龙兽、亚古兽究极进化,战斗暴龙兽!”...这是80后小伙伴们儿时看过的动画片——《数码宝贝》。

在动画片中,所谓的“数码宝贝”,其实就是“人工智能的虚构生命体”,它们分为各种各样的属性和等级,模拟存在现实世界的动植物、机械、人型和突然变异等,呈现出多种多样的种族。在经过不断的进化后,其战斗力变得越来越强大。

近几年,随着科技的不断进步,动画片中的“人工智能”逐渐走进人们的生活,并开始在各行各业呈现蓄势待发之势。

这里就不得不再提及去年人工智能AlphaGo与韩国顶尖棋手李世石的巅峰大战了。在取得胜利后,它的升级版master又在今年5月的“人机大战第二季”中战胜了柯洁。

不过据消息称,这个完胜人类的“阿尔法狗”近日再次进化了...

据悉,这款“完全体”的AlphaGo Zero利用了一种名为强化学习的技术,可以进行自我对弈进行学习。并在不断训练的过程中,学会围棋中的一些高级概念。

而且通过实测,在经过3天的训练后,面对击李世石“幼年期”的阿尔法狗,胜率达到百战百胜。而在训练的40天后AlphaGo Zero与AlphaGo Master,也就是对战柯杰的升级版阿尔法狗,在100场对战中以89:11的比分再次获胜。

此外,AlphaGo Zero在战斗力爆表的同时还非常“环保”。与前两代不同的是,AlphaGo Zero只需要一台配有4个TPU机器即可。


关键字:完全体  AlphaGo  Zero 引用地址:“完全体”AlphaGo Zero完虐旧版

上一篇:物流界将展开智能机器人分货大战
下一篇:AI鼻祖迈克尔·乔丹为正在风口上的“人工智能”泼冷水

推荐阅读最新更新时间:2024-05-03 01:54

人工智能盯上彩电市场 能顺利颠覆吗?
  2016年,谷歌围棋 人工智能 程序 AlphaGo 战胜世界顶级围棋旗手李世石, 人工智能 (以下简称“AI”)概念迅速蹿红。近日谷歌中国与中国棋院宣布,围棋“人机大战”将于2017年5月下旬再次打响, AlphaGo 将挑战目前世界排名第一的中国九段棋手柯洁。下面就随给予电子小编一起来了解一下相关内容吧。   目前,AI在制造业、金融、教育、医疗等各个领域的推进步伐加速。惯常喜欢搭车新概念的彩电企业更是不遗余力。近日,彩电企业前赴后继,纷纷将AI作为2017彩电产品的主要卖点。《中国经营报》记者调查发现,目前AI电视仅限于语音搜索阶段,也就是AI电视摸索的最初级阶段。 人工智能 技术在电视等细分垂直领域的应用效果,一方面
[家用电子]
ALphaGo再进化,新一代ALphaGo Zero诞生
据外媒报道,英国DeepMind团队的人工智能研究取得了新进展:他们开发出了新一代的围棋AI-ALphaGo Zero。使用了强化学习技术的ALphaGo Zero,棋力大幅度增长,可轻松击败曾经战胜柯洁、李世石的ALphaGo。 战胜柯洁之后,ALphaGo可以说在围棋界里已是“独孤求败”的境界了,几乎没有人类是它的对手。但是这并不代表ALphaGo就已经对围棋领域的认知达到了顶峰。因此,ALphaGo想要再上一层楼追求围棋知识的上限,显然只有它自己能成为自己的老师。 而在过去,AlphaGo都是使用业余和专业人类棋手的对局数据来进行训练。虽然使用人类棋手的数据可以让ALphaGo学习到人类的围棋技巧,但是人类专家的数据通常难以
[机器人]
AlphaGo来袭、谷歌TPU芯片发力,英特尔和英伟达该如何应对
日前,去年击败世界围棋第一人李世石,由DeepMind(已被谷歌收购)开发的围棋AI—AlphaGo,已移师中国,再战目前等级分排名世界第一的中国棋手柯洁九段,且率先拿下一局暂时领先的消息再次引发了业内的高度关注。 那么问题来了,AlphaGo缘何如此“聪明”和超乎人类的思考和反应能力? 就在AlphaGo与柯洁“人机大战”不久前,Google I/O 2017 大会上,谷歌“移动为先”向“AI优先”再次升级,其中最典型的表现之一就是更新升级了去年公布的TPU(Tensor Processing Unit),一款谷歌自己高度定制化的AI(针对AI算法,例如其自己开发的Tensor Flow深度学习架构)芯片。 这款芯片
[嵌入式]
<font color='red'>AlphaGo</font>来袭、谷歌TPU芯片发力,英特尔和英伟达该如何应对
李世石输了,人类向人工智能低头的时代到了?
“人机世纪大战”第一局落下帷幕, 李世石 认输,这是让很多人没有想到的。原本被寄以厚望的李世石,到底为什么会输于“业余六七段”的Alphago?   Alphago深度学习发挥作用 “国际象棋每步大约会出现35种左右的走位可能,而围棋的走位可能则高达250种,每一步250种相乘就意味着整局比赛会出现多到几乎无穷尽的走位方案。”谷歌DeepMind实验室主管德米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)说道。Alphago在击败欧洲围棋冠军樊麾时学习了3000万盘棋,而经过将近半年的学习,这个数量已经增长到1亿以上。     AlphaGo 的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”(policy net
[嵌入式]
局外人眼中的AlphaGo与李世石世纪之战
    不管结果如何,围棋的确是实实在在地火了一把。   源起中国、作为棋类鼻祖的围棋,自隋朝开始流传到东亚各国,直至今日中、日、 韩的围棋高手在世界围棋界都有着不可撼动的地位。从难度来说,和通俗易懂的象棋(国象)、军棋乃至五子棋相比,复杂程度完全不在同一等级。一个19X19 路的棋盘,横竖交叉361个点可能出现的落子方式约有2.08x10^170种(一个171位数),以常人之力根本无法穷尽。所以谈起围棋,不光笔者,在座的各位想必都是小学生。 围棋和国象蒙特卡洛树复杂程度对比(左:国象,右:围棋)   虽然围棋深奥难懂,但毕竟有不少热爱它的人前赴后继地学习,其中还不乏高手。至于AlphaGo以及它所代表的人工智能(Art
[手机便携]
医学影像创新赶超“AlphaGo
    漏诊率、误诊率,是所有医生难以自医的顽疾,在这其中,由医疗影像诊断所带来的误诊情况似乎占据了很大一部分。医疗影像长期以来一直依靠专家的目测和经验来判断,但是限于人脑的处理能力和肉眼识别的精确性,并不能将这个过程高度精准化,自动化。而不具备多年经验积累的医生,就更难以实现专家水平。   那么,在这个科技和技术飞速发展的时代,有没有能帮助医生提高诊断效率,降低客观风险的方法呢? 或许机器的加入是可行的,毕竟机器的精细度比人类高出很多。在医疗影像诊断过程中,如果利用机器来辅助医生,它是否会“看”图、看懂图,并且辅助医生做更精准的诊断呢?为了寻找这些问题的答案,更是为了医疗行业的发展,北京雅森科技发展有限公司(以下简称:雅森科技)C
[医疗电子]
小广播
最新嵌入式文章
何立民专栏 单片机及嵌入式宝典

北京航空航天大学教授,20余年来致力于单片机与嵌入式系统推广工作。

换一换 更多 相关热搜器件
随便看看
电子工程世界版权所有 京B2-20211791 京ICP备10001474号-1 电信业务审批[2006]字第258号函 京公网安备 11010802033920号 Copyright © 2005-2024 EEWORLD.com.cn, Inc. All rights reserved