Alpha gehen "Zero" autonomes Lernen für drei Tage, mehr als menschliches Jahrtausend, Goog
chinatopwin
chinatopwin
2017-10-20 09:28:22
Peking Zeit am 19. Oktober Morgen, Googles künstliche intelligente Unternehmen DeepMind angekündigt, die neuen Fortschritte der AlphaGo in der Welt Top Science Journal Natur, kann in Ermangelung einer menschlichen Intervention im Falle von Self-Learning, Self-Learning in der neuen AlphaGoZero nach 3 Tagen mit 100 als 0 Ergebnisse über die erste Generation AlphaGo.
AlphaGo Zero Bilder aus dem Web
Self Learning Ability, für künstliche Intelligenz und maschinelle Lernen, ist ein neuer Durchbruch. "in der Vergangenheit glauben die Menschen generell, dass die Maschine lernen auf großen Daten beruht, aber von AlphaGoZero, fanden wir, dass der Algorithmus wichtiger ist als Daten." David Silva ist vor allem verantwortlich für das AlphaGo Projekt (David Silver) sagte.
Aufgrund der Verwendung von mehr Algorithmen und weniger Daten verwendet AlphaGoZero nur eine Computer-Maschine und 4 TPU, und die Beat-Generierung AlphaGo nutzt mehrere Maschinen und 48 TPU.
Wenn die Menschen auf dem AlphaGoZero im Feld Gott Ebene, für das DeepMind-Team überrascht sind, ist dies nur der Anfang, Ihr Ziel ist es, die autonome Lern-Fähigkeit zu kultivieren, mehr in anderen Bereichen zu lösen kann das schwierige Problem nicht lösen.
Von AlphaGo, AlphaGoMaster bis AlphaGo Zero
AlphaGo im Oktober 2015, vor dem bekannten und Schach-Spieler Li shishi, hatte er die Europameisterschaft besiegt. Said Fan-Fan Hui Hui "akzeptieren Sie finanzielle Reporter zu der Zeit >, seiner Meinung nach ein Programm, um den Beruf Spieler zu besiegen ist unmöglich.
Er verlor 0-5 bis AlphaGo, aber er trat auch in die DeepMind Mannschaft ein und half, die AlphaGo zu trainieren. 2016 im März, als er half 4-1 Beat die Human Top-Spieler Li shishi. 2017 zu Beginn der Ausbildung unter dem Pseudonym AlphaGo AlphaGo, "Master", The Challenge 60 Human Spieler im Netzwerk, die unschlagbare Punktzahl. 2017 im Mai, in Wuzhen, als Master Second Generation AlphaGo 3-0, um die stärksten menschlichen Spieler Kija zu schlagen.
AlphaGo chinesischer Schachspieler Jie Jie Bilder aus dem Netzwerk
Während des Spiels im Mai dieses Jahres hat eine Reihe von Führungskräften DeepMind < > Financial Reporter, Master hat das Self-Learning-Fähigkeit realisiert, und haben sogar Ihre eigene "Intuition", "Wir haben festgestellt, dass die AlphaGo nicht auf den menschlichen Trainer angewiesen." David Silva erzählte dem Financial Reporter. die < >
Schach und Kija in AlphaGo wurde unter einer Menge menschlicher Akteure konnte nicht vorstellen, die Weise, Kija sagte nach dem Spiel, die erste Generation von AlphaGo können Mängel zu finden, hat Meister den "Gott" aus dem Sprung erreicht.
AlphaGoZero in der "unabhängigen" weiter, im Prozess der Ausbildung, ist es Self-Training Spiel. Von der Figur kann man als ein Start ist nicht vertraut mit Schach, Spieler-Ebene ist sehr schwach, aber wie die Zeit schreitet voran, in nur 3 Tagen für jedes Spiel nach 4,9 Millionen Innings, mehr und mehr stark, realisieren die Schach-Ebene Durchbruch.
(Graph: 72 hours Atlas of AlphaGo Training)
Human Top-Spieler KE Jie gilt als ein Genie zu gehen, 6 Jahre alt begann zu lernen, Schach, im Alter von 17 in der Welt Rang erste, erste menschliche Genie mehr als zehn Jahren des Lernens, AlphaZero war 3 Tage zu gehen über
Aber das DeepMind Team ist nicht hier, "die Bedeutung der AlphaGo ist nicht zu schlagen Menschen, sondern um Wissen zu verstehen, um mehr Probleme zu lösen." David Silva sagte
Kommerzielle Beschleunigung: 1/4 Energie für kommerzielle Realisierung
Im Mai dieses Jahres, DeepMind Gründer Jamis Hassabis in einem Interview mit Finance Reporter sagte: "Wenn Google ist eine Rakete, DeepMind ist Brennstoff."
Unter dieser Positionierung, obwohl AlphaGo sich rasch entwickelt, wird es nie aufhören auf Weiqi
AlphaGo Zero Bilder aus dem Web
Self Learning Ability, für künstliche Intelligenz und maschinelle Lernen, ist ein neuer Durchbruch. "in der Vergangenheit glauben die Menschen generell, dass die Maschine lernen auf großen Daten beruht, aber von AlphaGoZero, fanden wir, dass der Algorithmus wichtiger ist als Daten." David Silva ist vor allem verantwortlich für das AlphaGo Projekt (David Silver) sagte.
Aufgrund der Verwendung von mehr Algorithmen und weniger Daten verwendet AlphaGoZero nur eine Computer-Maschine und 4 TPU, und die Beat-Generierung AlphaGo nutzt mehrere Maschinen und 48 TPU.
Wenn die Menschen auf dem AlphaGoZero im Feld Gott Ebene, für das DeepMind-Team überrascht sind, ist dies nur der Anfang, Ihr Ziel ist es, die autonome Lern-Fähigkeit zu kultivieren, mehr in anderen Bereichen zu lösen kann das schwierige Problem nicht lösen.
Von AlphaGo, AlphaGoMaster bis AlphaGo Zero
AlphaGo im Oktober 2015, vor dem bekannten und Schach-Spieler Li shishi, hatte er die Europameisterschaft besiegt. Said Fan-Fan Hui Hui "akzeptieren Sie finanzielle Reporter zu der Zeit >, seiner Meinung nach ein Programm, um den Beruf Spieler zu besiegen ist unmöglich.
Er verlor 0-5 bis AlphaGo, aber er trat auch in die DeepMind Mannschaft ein und half, die AlphaGo zu trainieren. 2016 im März, als er half 4-1 Beat die Human Top-Spieler Li shishi. 2017 zu Beginn der Ausbildung unter dem Pseudonym AlphaGo AlphaGo, "Master", The Challenge 60 Human Spieler im Netzwerk, die unschlagbare Punktzahl. 2017 im Mai, in Wuzhen, als Master Second Generation AlphaGo 3-0, um die stärksten menschlichen Spieler Kija zu schlagen.
AlphaGo chinesischer Schachspieler Jie Jie Bilder aus dem Netzwerk
Während des Spiels im Mai dieses Jahres hat eine Reihe von Führungskräften DeepMind < > Financial Reporter, Master hat das Self-Learning-Fähigkeit realisiert, und haben sogar Ihre eigene "Intuition", "Wir haben festgestellt, dass die AlphaGo nicht auf den menschlichen Trainer angewiesen." David Silva erzählte dem Financial Reporter. die < >
Schach und Kija in AlphaGo wurde unter einer Menge menschlicher Akteure konnte nicht vorstellen, die Weise, Kija sagte nach dem Spiel, die erste Generation von AlphaGo können Mängel zu finden, hat Meister den "Gott" aus dem Sprung erreicht.
AlphaGoZero in der "unabhängigen" weiter, im Prozess der Ausbildung, ist es Self-Training Spiel. Von der Figur kann man als ein Start ist nicht vertraut mit Schach, Spieler-Ebene ist sehr schwach, aber wie die Zeit schreitet voran, in nur 3 Tagen für jedes Spiel nach 4,9 Millionen Innings, mehr und mehr stark, realisieren die Schach-Ebene Durchbruch.
(Graph: 72 hours Atlas of AlphaGo Training)
Human Top-Spieler KE Jie gilt als ein Genie zu gehen, 6 Jahre alt begann zu lernen, Schach, im Alter von 17 in der Welt Rang erste, erste menschliche Genie mehr als zehn Jahren des Lernens, AlphaZero war 3 Tage zu gehen über
Aber das DeepMind Team ist nicht hier, "die Bedeutung der AlphaGo ist nicht zu schlagen Menschen, sondern um Wissen zu verstehen, um mehr Probleme zu lösen." David Silva sagte
Kommerzielle Beschleunigung: 1/4 Energie für kommerzielle Realisierung
Im Mai dieses Jahres, DeepMind Gründer Jamis Hassabis in einem Interview mit Finance Reporter sagte: "Wenn Google ist eine Rakete, DeepMind ist Brennstoff."
Unter dieser Positionierung, obwohl AlphaGo sich rasch entwickelt, wird es nie aufhören auf Weiqi