3.3.1揭开人工智能的神秘面纱.doc_第1页
3.3.1揭开人工智能的神秘面纱.doc_第2页
3.3.1揭开人工智能的神秘面纱.doc_第3页
全文预览已结束

下载本文档

版权说明:本文档由用户提供并上传,收益归属内容提供方,若内容存在侵权,请进行举报或认领

文档简介

阿尔法围棋 (围棋机器人)2016年3月9日-15日,AlphaGo以总比分4比1战胜李世石。2016年7月,AlphaGo在世界围棋排行榜中位列第一名。2017年5月23-27日,AlphaGo以3比0战胜柯洁;5月26日,AlphaGo在人机大战团体赛中战胜陈耀烨、时越、芈昱廷、唐韦星、周睿羊;5月27日,AlphaGo被中国围棋协会授予职业围棋九段称号。阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由谷歌旗下DeepMind公司的戴维西尔弗、艾佳黄、杰米斯哈萨比斯与他们的团队开发,程序利用“价值网络”去计算局面,用“策略网络”去选择下子围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平,在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中,其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。旧版原理阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,程序利用“价值网络”去计算局面,用“策略网络”去选择下子。深度学习阿尔法围棋(AlphaGo)的主要工作原理是“深度学习”,“深度学习”指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。两个大脑阿尔法围棋(AlphaGo)通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋,这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始,去处理围棋棋盘的定位,就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤,13个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素,所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。第一大脑:落子选择器 (Move Picker)阿尔法围棋比赛阿尔法围棋比赛阿尔法围棋(AlphaGo)的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络(Policy Network)” ,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。第二大脑:棋局评估器 (Position Evaluator)阿尔法围棋(AlphaGo)的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步,它预测每一个棋手赢棋的可能,在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络(Value Network)”,通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”,AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。新版原理编辑自学成才AlphaGo Zero强化学习下的自我AlphaGo Zero强化学习下的自我AlphaGo此前的版本,结合了数百万人类围棋专家的棋谱,以及强化学习的监督学习进行了自我训练。AlphaGoZero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是,它不再需要人类数据。也就是说,它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,然后进行自我博弈。6“这些技术细节强于此前版本的原因是,我们不再受到人类知识的限制,它可以向围棋领域里最高的选手AlphaGo自身学习。” AlphaGo团队负责人大卫?席尔瓦(Dave Sliver)说。据大卫席尔瓦介绍,AlphaGoZero使用新的强化学习方法,让自己变成了老师。系统一开始甚至并不知道什么是围棋,只是从单一神经网络开始,通过神经网络强大的搜索算法,进行了自我对弈。随着自我博弈的增加,神经网络逐渐调整,提升预测下一步的能力,最终赢得比赛。更为厉害的是,随着训练的深入,DeepMind团队发现,AlphaGoZero还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老游戏带来了新的见解。7一个大脑AlphaGoZero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中,AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法,以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中,这两个神经网络合二为一,从而让它能得到更高效的训练和评估。7神经网络AlphaGoZero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中,AlphaGo用的是快速走子方法,来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反,新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。版本介绍编辑AlphaGo几个版本的排名情况据公布的题为在没有人类知识条件下掌握围棋游戏的论文介绍,开发公司将“阿尔法狗”的发展分为四个阶段,也就是四个版本,第一个版本即战胜樊麾时的人工智能,第二个版本是2016年战胜李世石的“狗”,第三个是在围棋对弈平台名为“Master”(大师)的版本,其在与人类顶尖棋手的较量中取得60胜0负的骄人战绩,而最新版的人工智能开始学习围棋3天后便以100:0横扫了第二版本的“旧狗”,学习40天后又战胜了在人类高手看来不可企及的第三个版本“大师”。8发展方向编辑阿尔法围棋阿尔法围棋谷歌Deep mind首席执行官(CEO)德米斯哈萨比斯宣布“要将Alpha Go和医疗、机器人等进行结合”。“阿尔法围棋”(AlphaGo)能否代表智能计算发展方向还有争议,但比较一致的观点是,它象征着计算机技术已进入人工智能的新信息技术时代(新IT时代),其特征就是大数据、大计算、大决策,三位一体。它的智慧正在接近人类。谷歌Deep mind首席执行官(CEO)戴密斯哈萨比斯宣布“要将阿尔法围棋(AlphaGo)和医疗、机

温馨提示

  • 1. 本站所有资源如无特殊说明,都需要本地电脑安装OFFICE2007和PDF阅读器。图纸软件为CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.压缩文件请下载最新的WinRAR软件解压。
  • 2. 本站的文档不包含任何第三方提供的附件图纸等,如果需要附件,请联系上传者。文件的所有权益归上传用户所有。
  • 3. 本站RAR压缩包中若带图纸,网页内容里面会有图纸预览,若没有图纸预览就没有图纸。
  • 4. 未经权益所有人同意不得将文件中的内容挪作商业或盈利用途。
  • 5. 人人文库网仅提供信息存储空间,仅对用户上传内容的表现方式做保护处理,对用户上传分享的文档内容本身不做任何修改或编辑,并不能对任何下载内容负责。
  • 6. 下载文件中如有侵权或不适当内容,请与我们联系,我们立即纠正。
  • 7. 本站不保证下载资源的准确性、安全性和完整性, 同时也不承担用户因使用这些下载资源对自己和他人造成任何形式的伤害或损失。

评论

0/150

提交评论