Новый ИИ за считанные часы освоил шахматы и го и разгромил чемпионов |
||
|
МЕНЮ Главная страница Поиск Регистрация на сайте Помощь проекту Архив новостей ТЕМЫ Новости ИИ Голосовой помощник Разработка ИИГородские сумасшедшие ИИ в медицине ИИ проекты Искусственные нейросети Искусственный интеллект Слежка за людьми Угроза ИИ Атаки на ИИ Внедрение ИИИИ теория Компьютерные науки Машинное обуч. (Ошибки) Машинное обучение Машинный перевод Нейронные сети начинающим Психология ИИ 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 Промпты. Генеративные запросы Распознавание лиц Распознавание образов Распознавание речи Творчество ИИ Техническое зрение Чат-боты Авторизация |
2017-12-07 13:10 Речь идет об усовершенствованной версии алгоритма Alpha Go — Alpha Zero. За 14 часов новая версия освоила го, шахматы и японскую сеги, обойдя по уровню игры лучшие специализированные алгоритмы. Для победы и достижения гроссмейстерского уровня алгоритму не требовалось ничего, кроме правил игры и нескольких часов тренировок с самим собой. После 8 часов игр с самим собой Alpha Zero смог обыграть свою предыдущую версию Alpha Go. Напомним, она создавалась специально для игры в го и в мае обыграла лучшего мирового игрока Кэ Цзе. Шахматы — более простая игра, поэтому на них у алгоритма ушло в два раза меньше времени. После чего он обыграл лучший шахматный алгоритм Stockfish. А на обучение японским шахматам ушло всего 2 часа, и тут он тоже победил лидирующий мировой алгоритм. Важно, что Alpha Zero — универсальный игровой алгоритм: его не программировали на определенную игру, он обучился каждой сам. При этом он не просто стал более совершенным с точки зрения производительности, он стал требовать гораздо меньших вычислительных мощностей. Для работы старой версии мощности были распределены по разным компьютерам, на которых в общей сложности стояло 48 тензорных процессоров (TPU). Когда новый алгоритм покорял го, то был запущен на единственной машине с 4 TPU. Очевидно, что для инженеров Google игры в шахматы и го тренировка перед чем-то более практически применимым. Пока нельзя утверждать, что команда создала полноценный искусственный интеллект, но разбираясь в различных настольных играх, он уже является более широко мыслящим алгоритмом, по сравнению с аналогами. Да и нередко сценарии игр можно применить в реальной жизни. Недавно Демис Хассабис, глава DeepMind, признался, что скоро их ИИ-проекты перейдут от игр к научным исследованиям. «Разработка лекарств, белков, квантовая химия, новые материалы — только подумайте, возможно, не за горами появление сверхпроводника, работающего при комнатной температуре», — перечислил он возможные в будущем сферы применения алгоритма ИИ. ИИ от DeepMind будет применяться не только в науке. Компания не собирается отдавать без боя, например, медицину коллегам из IBM, продвигающим ИИ Watson. В Google уже анонсировали, что его ИИ будет использоваться при диагностике болезней глаз. Телеграм: t.me/ainewsline Источник: hightech.fm Комментарии: |
|