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谷歌和字母表引领人工智能的未来

谷歌和字母表引领人工智能的未来

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Google首席执行官Sundar Pichai于2017年5月17日在加利福尼亚州圣何塞举行的年度Google I / O开发者大会上发表演讲。 图片:REUTERS

这篇文章在Motley Fool上。

人工智能观察者的重大新闻:谷歌的AlphaGo AI在中国乌镇的一场比赛中以3比0击败了世界排名第一的围棋选手。 AI是一年前击败传奇的18次世界冠军的大幅改进版。

这是Alphabet ( )( )的一项重大成就。 但标题不是亮点 - 实际上,AlphaGo的胜利方式揭示了未来可能为新兴AI行业带来的影响。

Go,一款拥有3000年历史的棋盘游戏,规则简单。 玩家轮流在棋盘上放置一块石头。 如果一个玩家围绕着一个对手的整个石块组,那么被包围的石头将被捕获并从棋盘上移除。 游戏的目标是围绕最空的领域。

尽管Go显而易见,但其战略和战术的微妙和复杂性长期以来一直困扰着AI研究人员。 直到去年,它才是人工智能无法掌握的唯一完美信息游戏。 从来没有机器接近击败任何职业球员。

一个全尺寸的19乘19的董事会有361个职位。 因为几乎每个空位都是合法的举动,所以有大量可能的游戏序列 - 对于人类或计算机来说太大了,无法使用IBM深蓝用于掌握国际象棋的相同蛮力技术来计算最佳移动。 (Go中可能的板状态数超过了国际象棋中的数量,比已知宇宙中的原子数多。)

因此,播放Go需要一种直观的思维,即计算机难以掌握。

Alphabet的子公司DeepMind在这个方向上实现了飞跃,将机器学习与更传统的统计算法方法(蒙特卡罗树搜索)结合在一起。

为了匹配人类玩家的直观技能,程序员教授AlphaGo模式识别。 他们从数以百万计的互联网论坛游戏中获取AlphaGo数据,以教会它​​识别出“看起来”的好动作。 AlphaGo随后在几个月内与自己进行了数百万次的对抗,以进一步提升其技能。

新规格

最新版的AlphaGo击败排名第一的科杰,比去年击败传奇球员李塞多的更令人印象深刻。 现在,计算能力提高了1000%,而且需要几周而不是几个月来进行训练。

它也是一个更强大的球员。 DeepMind没有学习强大的人类玩家的数据集,而是抹去了AlphaGo的记忆,并完全重新训练了它过去数百万游戏中的数据。 它的个性也在发展。 AlphaGo 2.0更具战术性,更具地域性,更具侵略性。 它还为其武器添加了一些不寻常的动作 - 例如,它在任何优秀的人类玩家都会认为太早的情况下发挥的一种入侵。

最新的比赛告诉我们很多关于AI改进的步伐。

柯杰试图通过播放一些不同寻常的策略和策略来解决AlphaGo问题。 Ke Jie以其极其准确和快速阅读可能的游戏序列的能力而闻名,他还试图通过创建如此复杂的游戏来混淆AlphaGo,以至于计算机难以跟上。 第二场比赛在整个董事会中进行了八场同时发生的相互关联的战斗。 但最终,AlphaGo能够处理自己。

3-0的比赛结果似乎进一步证明了AI领域的公司,尤其是NVIDIA ( )。 但对于加工制造商来说,这可能是一个好坏参半的祝福。 去年的比赛展出了1,920个CPU和280个NVIDIA为AI使用而销售的加强图形处理单元。 尽管失去了系列赛,Lee Sedol仍然设法将所有处理能力推向了突破点。

AlphaGo在短短一年内提高了10倍的效率,这意味着可以更广泛地采用人工智能技术和处理器,但这也表明人工智能的未来将会更少。 客户不仅可以购买相同数量的硬件来获得更高的性能 - 处理能力的回报也在减少。

更重要的是,机会吸引了竞争 - 谷歌一直在开发 。

机器学习AI正在转向具有大型数据库的领域,这些数据库结合了模式识别和战略推理,如医疗诊断和治疗,这也将涉及受过训练的人和受过训练的计算机之间的某种程度的团队合作。 乌镇的峰会包含了一场不同寻常的游戏,预示着人工智能应用的未来。

AlphaGo第一次在一对“Go Go”游戏中与一个人一起玩。 两队两队相互比赛,每位队员为他/她的队友交替行动(有点像桥牌)。 这可能很棘手,因为不允许球员与队友沟通。 他们必须了解队友的动作完成情况以及队友可能考虑的场景。 这是一种模拟标签团队未来人机解决问题的有趣方式。

团队是Lian Xiao-AlphaGo和Gu Li--第二个AlphaGo。 在游戏中,机器既赢又输。

Alphabet的执行官Suzanne Frey是The Motley Fool董事会成员。 拥有Alphabet(A股)和Alphabet(C股)的股份。 Motley Fool拥有并推荐Alphabet(A股),Alphabet(C股)和Nvidia的股份。 Motley Fool有 。


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