アルファゴー "ゼロ" 自律学習3日間、人間のミレニアムよりも、Google は何をするためにそれを使用するには?
chinatopwin
chinatopwin
2017-10-20 09:28:22
北京時間10月19日朝、Google の人工知能会社 DeepMind は、自己学習、自己学習の場合には、人間の介入の不在で、世界のトップ科学誌の自然の中で AlphaGo の新しい進歩を発表した新しいAlphaGoZero は3日後に、第1世代の AlphaGo 上の0の結果より100と。
AlphaGo は、ウェブから来るゼロ画像
自己学習能力、人工知能と機械学習のための、新たなブレークスルーです。「以前は、機械学習は大規模なデータに基づいていると一般に考えられますが、AlphaGoZero からは、データよりもアルゴリズムの方が重要であることがわかりました」デビッド·シルバは、主に AlphaGo プロジェクト (デビッドシルバー) のために責任があると述べた。
より多くのアルゴリズムと以下のデータの使用のために、AlphaGoZero は、1つだけのコンピューティングマシンと 4 tpu を使用し、そのビート生成 AlphaGo は、複数のマシンと 48 tpu を使用しています。
人々は、フィールドの神レベルに行く AlphaGoZero で驚いている、DeepMind チームのために、これはちょうど始まりですが、その目的は、自律的な学習能力を養うために、それは難しい問題を解決することはできません他の分野でより多くを解決することです。
AlphaGo、AlphaGoMaster から AlphaGo ゼロへ
AlphaGo 10 月2015で利用可能な、よく知られているとチェスプレーヤー李獅子の前に、それはヨーロッパのチェスチャンピオンシップを破っていた。ファンファンのホイホイは「当時の金融記者を受け入れる >、彼の意見では、占領選手を倒すためのプログラムは無理だ。
彼は AlphaGo に0-5 を失ったが、彼はまた、DeepMind のチームに参加し、AlphaGo を訓練するのに役立った2016年3月に、彼は4-1 ビートに貢献したときに、人間のトッププレーヤー李獅子。2017ペンネームの下でトレーニングの冒頭に AlphaGo AlphaGo, "マスター", チャレンジネットワーク内のプレイヤーは、無敗のスコア。2017年5月、ウツェンでは、キジャ最強の人間の選手を倒すためにマスター第二世代 AlphaGo 3-0 と呼ばれる。
ネットワークから AlphaGo 中国のチェスプレーヤー傑傑の写真
今年5月の試合中には、多くの幹部が DeepMind < > ファイナンシャル・リポーターになっており、マスターは自己学習能力を実現しており、さらに自分の「勘」を持っているが、「人間のトレーナーに頼る必要はない AlphaGo を発見した」という。デビッド·シルバは、金融記者に語った。< >
AlphaGo のチェスとキジャは、人間の選手の多くの下でされている方法を想像することができなかった、キジャは、ゲームの後、AlphaGo の最初の世代は、欠陥を見つけることができる、マスターは飛躍から "神" を達成していると述べた。
AlphaGoZero の "独立" さらに、訓練の過程で、それは自己トレーニングゲームです。スタートはチェスに精通していないとして見ることができるから、選手レベルは非常に弱いですが、時間が経過するにつれて、490万イニングの後、各ゲームのためのわずか3日間で、より多くの強い、チェスレベルのブレークスルーを実現します。
(グラフ:72 時間アトラス AlphaGo トレーニング)
人間のトップ選手の柯傑は囲碁の天才と考えられ、6歳はチェスを習い始め、世界ランク1位の17歳で、最初に人間の天才は10年以上の学習、AlphaZero は3日を超えて行った
しかし、DeepMind チームはここではなく、「AlphaGo の意味は人を殴るのではなく、知識を理解し、より多くの問題を解決することである」。デビッドシルバは言った
商業加速: 商業実現のための1/4 エネルギー
今年5月に、DeepMind の創始者ジャミ Hassabis は、金融記者とのインタビューで言った: "Google はロケットである場合、DeepMind は燃料です。
このポジショニングの下で、AlphaGo は急速に進化したものの、それは囲に停止することはありません
AlphaGo は、ウェブから来るゼロ画像
自己学習能力、人工知能と機械学習のための、新たなブレークスルーです。「以前は、機械学習は大規模なデータに基づいていると一般に考えられますが、AlphaGoZero からは、データよりもアルゴリズムの方が重要であることがわかりました」デビッド·シルバは、主に AlphaGo プロジェクト (デビッドシルバー) のために責任があると述べた。
より多くのアルゴリズムと以下のデータの使用のために、AlphaGoZero は、1つだけのコンピューティングマシンと 4 tpu を使用し、そのビート生成 AlphaGo は、複数のマシンと 48 tpu を使用しています。
人々は、フィールドの神レベルに行く AlphaGoZero で驚いている、DeepMind チームのために、これはちょうど始まりですが、その目的は、自律的な学習能力を養うために、それは難しい問題を解決することはできません他の分野でより多くを解決することです。
AlphaGo、AlphaGoMaster から AlphaGo ゼロへ
AlphaGo 10 月2015で利用可能な、よく知られているとチェスプレーヤー李獅子の前に、それはヨーロッパのチェスチャンピオンシップを破っていた。ファンファンのホイホイは「当時の金融記者を受け入れる >、彼の意見では、占領選手を倒すためのプログラムは無理だ。
彼は AlphaGo に0-5 を失ったが、彼はまた、DeepMind のチームに参加し、AlphaGo を訓練するのに役立った2016年3月に、彼は4-1 ビートに貢献したときに、人間のトッププレーヤー李獅子。2017ペンネームの下でトレーニングの冒頭に AlphaGo AlphaGo, "マスター", チャレンジネットワーク内のプレイヤーは、無敗のスコア。2017年5月、ウツェンでは、キジャ最強の人間の選手を倒すためにマスター第二世代 AlphaGo 3-0 と呼ばれる。
ネットワークから AlphaGo 中国のチェスプレーヤー傑傑の写真
今年5月の試合中には、多くの幹部が DeepMind < > ファイナンシャル・リポーターになっており、マスターは自己学習能力を実現しており、さらに自分の「勘」を持っているが、「人間のトレーナーに頼る必要はない AlphaGo を発見した」という。デビッド·シルバは、金融記者に語った。< >
AlphaGo のチェスとキジャは、人間の選手の多くの下でされている方法を想像することができなかった、キジャは、ゲームの後、AlphaGo の最初の世代は、欠陥を見つけることができる、マスターは飛躍から "神" を達成していると述べた。
AlphaGoZero の "独立" さらに、訓練の過程で、それは自己トレーニングゲームです。スタートはチェスに精通していないとして見ることができるから、選手レベルは非常に弱いですが、時間が経過するにつれて、490万イニングの後、各ゲームのためのわずか3日間で、より多くの強い、チェスレベルのブレークスルーを実現します。
(グラフ:72 時間アトラス AlphaGo トレーニング)
人間のトップ選手の柯傑は囲碁の天才と考えられ、6歳はチェスを習い始め、世界ランク1位の17歳で、最初に人間の天才は10年以上の学習、AlphaZero は3日を超えて行った
しかし、DeepMind チームはここではなく、「AlphaGo の意味は人を殴るのではなく、知識を理解し、より多くの問題を解決することである」。デビッドシルバは言った
商業加速: 商業実現のための1/4 エネルギー
今年5月に、DeepMind の創始者ジャミ Hassabis は、金融記者とのインタビューで言った: "Google はロケットである場合、DeepMind は燃料です。
このポジショニングの下で、AlphaGo は急速に進化したものの、それは囲に停止することはありません