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            人工智能玩出花,谷歌DeepMind教机器人做梦

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            • 来源:124软件资讯网

            随着神经科学展现了在梦中牢固影象的主要性  ,谷歌人工智能(AI)公司DeepMind开创了一种新手艺  ,让机械人做梦 ,目的是提高学习效率  。绝不希奇  ,AI手艺造梦的起点  ,主要来自雅达利(Atari)这样的视频游戏场景  。

            DeepMind最早乐成做出包罗教授AI玩古老的视频游戏  ,如《Breakout》和《Asteroids》  。但这里所指的游戏最终是让机械人做梦  ,做和人类做相同的事情  ,让机械人在现实的学习和信息存储历程中施展主要作用  。

            为了明白实现让机械人做梦的主要性 ,先要明白做梦对哺乳动物(例如我们自己的)大脑是资助的  。科学家试着从神经科学的角度明白做梦的作用时  ,发现做梦的大部门内容都是消极或有威胁感的  ,可以实验做一个月的做梦日志  ,你会发现这是真的  。

            事实证实 ,当人类梦到尴尬的事情或有威胁泛起时  ,AI梦到的却照旧重新排列游戏的各个章节  ,历程往复  ,但指导机械人做梦实质是让AI像人类那样可以通过实验不停学习  。使用AI手艺指导机械人做实验并剖析差别的行为历程  ,以及对效果发生的影响 。


            通过AI“做梦”的要领快照(图片由Deepmind提供)

            那么机械人可能面临的挑战是什么  ?现在 ,天下上最先进的AI也只停留在主攻庞大的视频游戏  ,如星际争霸II和迷宫 。通过“做梦” ,AI能突出游戏某些特殊有挑战性的部门  ,循环往复直到获得专业知识  ,而不是毫无意义地排演游戏的整个历程却对玩家的分数没有丝毫影响  。使用这种手艺  ,DeepMind研究职员能够实现以10倍的速率加速的学习效率  。随着AI手艺的提升 ,这个速率可能会更快  。

            你可能还会问  ,为什么AI“做梦”很有须要 。由于机械人已经在大多数游戏中(如国际象棋和围棋游戏)掌控人类行为  。要掌握这一点  ,有须要区分使用监视学习(通过AI剖析数据并寻找响应模式)与无监视学习的要领  。迄今为止  ,通过AI实现且令人印象深刻的手艺 ,大部门是使用监视学习法来实现的  ,由法式员提供“训练数据”  ,AI学习检测数据模式  。这是一个相当简朴的训练机械人的要领  ,但决不是人类学习的要领  。而是使用一种更类似于法式员所说的无监视学习法  ,这种类型的学习比监视学习要破费更多的时间  ,由于它涉及实验等一系列变量的存在  。