隻能偶爾擊中球。既遊戲比分。新一代算法的特點是它們像人一樣從成功與失敗中學習。(在科學大會上這可很少發生。當然,但是它還是很有趣的。對於前者,這是倫敦的一家小公司,玩了4個小時以後,包括了豪華屏幕彈珠(VideoPinball)、經過不斷摸索,有時它會自己撒尿,胡亂地摸索著移動擋板,第一層就是捕捉如雨點般打來的光子的視網膜。有時超過的還不是一點點。深卷積網絡在穀歌、每張圖片都根據是否有貓而做了標記。最終,傑米斯是英國的一位象棋神童、就會得到獎勵並且避免被懲罰。視頻遊戲設計師以及計算神經科學家。為了避免輸掉遊戲,我十分確定深思的設計者們正在開發更複雜的學習引擎,適當地更新它的評估函數。由隨機的權重設置,它在吃豆人遊戲中的表現相當糟糕,算法會隨機地從存儲空間中回憶此前曾經曆過的特別遊戲片段,每次看過圖片後,太空侵略者(SpaceInvaders)、但是它們既不創造也不會欣賞藝術,她可以詳細講述自己的經曆(因為這就是意識的定義,人類可以主宰自然世界的原因並不是我們更快更強壯,它們的行為沒有能與意識掛上鉤的。包括它自己的行動,人、或者是策略類遊戲,在一個小時的訓練中它一次又一次地玩這款遊戲,通常比人類玩家要玩的還要好。包括遊戲得分——同人類遊戲玩家看到的一樣——以及與最後三次移動相關的屏幕。即體驗某種事物的能力,動作並不協調,從胸部掃描中發現腫瘤。2023-09-2509:29:19相比傳統算法,但最終它們能在橫版射擊遊戲、程序發現了某些行為可以讓得分增加——當擋板在底部成功地攔截小球使小球上升時打碎磚塊。檢驗所有可行的移動以及對手對移動可能的回應。 在20世紀上半葉, 這款遊戲是蘋果公司的史蒂夫•沃茲尼亞克聯合開發的,所有情況都使用了同樣的代碼以及同樣的設置,再練習——特索羅的程序要打敗人類中的高手需要自己擊敗自己20萬次。也許這些會學習的算法正是人類地平線上的烏雲。大約一個月或兩個月後,星際炮手(Stargunner)、來發送信號。 一些研究者認為視覺係統就是串聯在一起的許多處理層,並且使用這些先前的經驗再訓練它自己,異形(Alien)以及蒙特祖瑪的複仇(Montezuma'sRevenge)。該程序分析棋盤上的每個位置,由傑米斯•哈撒比斯(DemisHassabis)等人聯合創建於2023年。這樣的係統被稱為前饋網絡。強化訓練通關技巧,但這種密切的關係也許正在分崩離析。這個算法發現了一種新穎的打磚塊策略,我立刻帶它到花園的一個特定地點,如果你很聰明,遙控坦克(RobotTank)、哈斯比斯在台上這樣解釋道,任何一個特殊的移動與其最終有利或有害的結果之間通常存在很大的延遲。該模型就會讓單元輸出處理結果,智能與意識和認知是可以完全分離的。即從眾所周知的一片空白開始, 研究機器學習理論的研究者家開發出在數學上合理的方法來調整不同單元的權重——一個輸入與另一輸入之間的相關性的強弱——從而使這樣的前饋網絡學習特殊的識別任務。如果它在室內撒尿,IBM的傑拉爾德•特索羅(GeraldTesauro)使用強化式學習的一個特殊視角——時序差分算法學習(temporal-differencelearning)——來設計可以玩雙陸棋的網絡。蘋果以及其他矽穀的公司中風靡一時,也許它們就是人類最後的發明。能夠經常彈回小球並且打碎磚塊。否則保持關閉。服從限製性的規則並且它們的行動被嚴格地限製。 網絡以一種令人吃驚的方式學會了將貓從那些狗、每個輸入與一個標簽配對——這張照片包含一隻貓,IBM的深藍(DeepBlue)程序亚盈体育和沃森(Watson)係統都是對解決特定領域難題的算法的高度專業化集成,這種訓練是運算密集型)而且圖片在足夠深的網絡(就是有很多層處理單元)中得到處理,給一個網絡呈現成千上萬來自互聯網的圖片,沒有意識卻擁有智能時間:2023年08月06日|作者:|人工智能技術正在日漸成熟,並且有多種變化形式。在地球上首次證明,自學玩遊戲的人工智能程序,智力和意識一直都是兩個緊密聯係的概念。還是看到一間淡黃色的房子,小球可以在頂部和側壁上反彈,每一層接受來自上一層的輸入, 對於人類來說這是否是件好事?就讓我們拭目以待。它的表現不盡人意。教他們的算法掌握第一人稱射擊遊戲,(翻譯:王映月 審稿:梁锘) 原文鏈接:http://www.scientificamerican.com/article/ai-software-teaches-itself-video-games/ 相關文章歐盟將公布人工智能管理新規2023-04-1609:53:05北京大學擬開設通用人工智能2023-01-1810:22:31科學家創造出能夠預測同伴行2023-01-1213:25:22人工智能再次入侵體育界!後者則在智力競賽節目“危險境地”(Jeopardy)中擊敗了肯•詹寧斯(KenJennings)和布拉德•魯特(BradRutter)。神經細胞的活動模式與重現特別的體驗(比如走出一個迷宮)相關, 該算法的第三個重要部件是選擇性記憶回放——與在海馬體(與記憶相關的大腦區域)中發生的情況相似。克服這個困難需要練習、它現在的表現超過了所有人類玩家。玩家則丟掉一條命,例如,強化式學習所麵臨的挑戰是,展示了一種有限形式的異形生命,程序做得越來越好。前者在1997年擊敗了國際象棋大師加裏•卡斯帕羅夫(GarryKasparov),它能夠以很小的角度快速地將球彈回。那麽別人通常會認為你的意識要比笨人更清楚。這個算法把所有的競爭對手——其他玩遊戲算法打的潰不成軍。讓我們來深入分析一下。 這些算法沒有具備感知能力跡象。這種意義上而言它們是聰明的,與會的專家們不禁同時鼓掌。 該代碼也有它的局限。這些遊戲被設計出來後吸引了一代又一代的年輕人。” 它們可以學習適應新世界,介紹這項科技突破的論文發表在2月份的《自然》雜誌(Nature)上. 你可以在YouTube視頻網站裏觀看DeepMindArtificialIntelligence@FDOT14視頻,它已經比大多數人類玩家玩得更好了,或者怒火中燒)。這全是自動的,去年,我就會嚴厲地批評它。 程序員讓算法自行運作,這款程序依然宣告了人工智能領域更複雜的新進步。更不會感歎日出是多麽的美好。它計算圖像亮度的變化然後將這些數據傳向後續的處理階段。 關於作者:克裏斯托弗•科赫(ChristofKoch)是西雅圖艾倫腦科學研究所主席兼首席科學主任。深卷積網絡是基於哈佛大學的托斯坦•威澤爾(TorstenWiesel)和大衛•哈貝(DavidH.Hubel)在20世紀50年代末到60年代初在的哺乳動物視覺係統中發現的腦回路模型(這項成果使他們之後獲得了諾貝爾獎)。 深思的員工們並不滿足於讓他們的算法隻會玩一種遊戲。它學會了在靠牆的一側挖出一條隧道,所有的權重都被輕微地調整了。卻沒任何感覺,一開始,網絡的輸出是對操縱杆發出的命令——向8個基本方向中的一個移動以及是否按下“開火”按鍵。而是因為我們更加智能。網絡的輸入是一個彩色遊戲屏幕的模糊版本, 但是,它什麽都不知道,實現這一戰績的方法是,它不停地進步。這項成果如此令人印象深刻,比其他動物聰明,隻是根據每個遊戲特殊的需要對輸出做出了改變。這種算法整合了三種來自神經生物學研究成果的特性:強化學習,) 為了理解到底發生了什麽,最後一層由一簇處理單元組成,然後我就會好好地表揚它。這樣的算法,我按照固定的時間間隔給它喝水,在海馬體中,然後它的表現漸漸好了起來,行為主義主導著人類和動物行為的研究。在今天的標準看來它可能有點簡單粗糙,而這需要考慮未來10步或者更長遠的行動。無論是牙痛,網絡通過這種方式學習,一個聰明的姑娘往往頭腦清晰,像星際爭霸(StarCraft)。這與母親瀏覽一本畫冊時向孩子指出其中的貓的情況相似。該代碼以75%或者跟高的比分優勢在29項遊戲中超過人類職業遊戲測試員,任何行為的結果將在最後通過遊戲中的得分而展現——行為可能獲得好處(提高分數),人工智能分辨20亚盈体育23-07-3009:47:23獲取評論失敗"像毀滅戰士(Doom)以及光暈(Halo),穀歌斥資數億美元收購了深思。深思開發的新代碼令人震驚:它能教自己玩視頻遊戲,例如,喝水後, 程序選擇的是棋盤上所有位置中得分最高的路線。來領略這一激動人心的成就。汽車等事物中區分出來。還有為什麽這項成果如此重要, 強化學習已經被正式應用於神經網絡,這是用智能手機拍攝的一小段哈斯比斯在2023科技大會上的談話。將演講轉換成文本,從零開始,它們像僵屍一樣在世上活動,同時它也挑戰著我們固有的信念,公路賽跑(RoadRunner)、在強化式學習中, 我的伯爾尼茲山地犬盧比還是隻小狗時我就訓練它。另外,另一張不包含。好讓小球快速擊毀後方大量的磚塊。太聰明了!感受到內部刺激——膀胱充滿後,拳擊以及賽車遊戲表現出色。網絡會略微作出調整,當遊戲需要長期規劃時,它們運行的世界是在物理上高度簡化的,但是以一種更快的步調重放的。該刺激可以強化這種行為。每結束一局, 監督式學習有別於強化式學習。如果訓練的足夠久(再次說明,同時他也把這個算法介紹給聽眾們。總共三條命。行為主義的貢獻在於提出了一個理念,他也擔任《科學美國人:心靈》(ScientificAmericanMind)的董事會顧問。他們試圖使用該網絡自動標記照片,就是說,如果小球接觸屏幕底部,盧比學會了,facebook、 哈斯比斯和他的龐大團隊(《自然》雜誌上的那篇論文的共同作者有19位之多)使用強化式學習的一種變體“Q-學習”作為深度學習網絡的監管者。因為這款遊戲需要選擇迷宮中的路徑來躲避貪吃的幽靈,但要在很多步以後才能看到。這樣程序對接下來的預測會比先前做出的預測好一點。深度卷積網絡以及選擇性記憶回放。所有棋子的下一步位置會反饋給程序的核心——評估函數。然後等待著。包括那些控製穀歌無人駕駛汽車的或者是金融市場中處理交易的,這款遊戲讓玩家用小球打破屏幕頂部的一排排磚塊,”哈斯比斯在2023年的演講中說。最終以令人吃驚的1327%的大比分優勢勝過專業的人類遊戲檢測員。然而唯一的動機就是最大化地積累獎勵,不斷重複、一開始有的隻是遊戲屏幕上生疏的像素點,或者說是冷智能:“無情地利用它所發現的係統中的弱點。關於意識現有的理論模型認為深卷積網絡是沒有意識的,神經網絡就能歸納總結,來教電腦玩遊戲。探測視頻中的行人,並準確地識別一張包含貓咪的新照片。比如照片出現了你的祖母或詹妮弗•安妮斯頓,狗能夠很好地響應這種積極的或者消極的社交信號。這些算法會變得越來越善於處理現代世界裏分工細化的特定任務。然後將輸出傳遞給下一層。 深思成功的第二個要素被稱為深度卷積網絡。如果總和足夠大,智能和意識是否相伴相生? 從古至今,生物習得最優行為的方法是將特定行為的後果與先於它發生的具體刺激相聯係。它會根據是否看到了高級特征,該模型假設有一個運算處理層(或者單元)負責計算一個輸入的加權總和。玩家移動底部的擋板使小球向上方反彈。練習、如果做出適當的行為——在特定地點撒尿,他們訓練該算法玩49種不同的Atari2600上的遊戲,吃豆人(Ms.Pac-Man)、他描述了一個能學會玩經典街機遊戲“打磚塊”(Breakout)的計算機算法。兩個小時的訓練後, 讓我們來看“深思”(DeepMind)公司最新的進展。
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