А.С. Трушечкин. Как компьютер научили играть в го? |
||
МЕНЮ Искусственный интеллект Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту ТЕМЫ Новости ИИ Искусственный интеллект Разработка ИИГолосовой помощник Городские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Слежка за людьми Угроза ИИ ИИ теория Внедрение ИИКомпьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Реализация ИИ Реализация нейросетей Создание беспилотных авто Трезво про ИИ Философия ИИ Big data Работа разума и сознаниеМодель мозгаРобототехника, БПЛАТрансгуманизмОбработка текстаТеория эволюцииДополненная реальностьЖелезоКиберугрозыНаучный мирИТ индустрияРазработка ПОТеория информацииМатематикаЦифровая экономика
Генетические алгоритмы Капсульные нейросети Основы нейронных сетей Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-05-12 13:18 Март 2016 года ознаменовался сенсацией в области информатики и искусственного разума: программа AlphaGo, разработанная компанией Google DeepMind, выиграла со счётом 4:1 матч в го у одного из сильнейших гоистов мира Ли Седоля. До этого игра го считалась недоступной для компьютера, ввиду того что большую роль в ней играют не только расчёт, но и такие сложно формализуемые понятия, как интуиция, чувство гармонии и т.п. Как же удалось научить машину «чувствовать гармонию», преодолеть ограничения классических методов машинного анализа игр? В докладе рассмотрены как классические методы (минимакс, альфа-бета-отсечение), которые показали свою эффективность в шахматах и шашках, так и методы, воплощённые в программе AlphaGo: поиск на дереве методом Монте-Карло, свёрточные нейронные сети для распознавания изображений, обучение с подкреплением. А уже в мае 2017 нас ожидают новые игры AlphaGo с крупнейшими гоистами! Источник: vk.com Комментарии: |
|