[新聞] AlphaGo已經夠聰明了? DeepMind:可以更遠已刪文

看板GO作者 (風一樣的男子)時間6年前 (2017/11/07 14:33), 編輯推噓6(607)
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AlphaGo已經夠聰明了? DeepMind:可以走得更遠 2017年11月07日10:56 新浪綜合   文章來源:太平洋網路   Alphabet公司旗下的DeepMind在人工智慧領域(AI)取得了驚人的進步。他們的人工 智慧有能力基於一句話來創建圖片、玩星際爭霸和探索陌生環境。還為它開發了記憶,並 正在構想解決問題的方法。   AlphaGo人工智慧是由DeepMind開發的,目的是征服世界上最古老的遊戲:圍棋。圍 棋是一種非常受歡迎的遊戲,而且它比國際象棋更複雜。還有什麼比圍棋更好的遊戲來測 試這款人工智慧呢?   通過從與不同水準的玩家的數千盤圍棋博弈中學習,AlphaGo已經學會了玩這個遊戲 。它最終擊敗了圍棋冠軍Lee Sedol(李世石),他是一位18個世界圍棋冠軍獲得者。 AlphaGo人工智慧的後一個版本,AlphaGo Zero(AGZ),甚至學會了通過玩遊戲來不斷挑 戰完善自己。AGZ能夠贏得一場對抗AlphaGo的圍棋比賽,所以我們可以說他是世界上最好 的圍棋選手。   令人印象深刻的是,AGZ能夠在沒有研究人員的幫助或投入的條件下完全依靠自己的 能力達到專業棋手水準。該團隊認為,通過跳過人類輸入階段可以擁有優勢:“人類的知 識可能對於解決一些問題來說太昂貴、太不可靠或根本無法使用。”然而,真正令人震驚 的是,AGZ人工智慧在發展自己的技能方面可以走得更遠。   DeepMind的首席執行官兼聯合創始人Demis Hassabis在谷歌的Go North大會上說,關 於AGZ,“我們從來沒有真正探索出這個版本的AlphaGo的能力能到達多高的一個高度。我 們需要電腦來做別的事情。”   AGZ可以進行重新啟動,這可以幫助人類圍棋玩家學習新的落子方式和策略。人工智 慧也可以被重新指派到解決其他的問題。研究人員說,這些任務可能包括很多類別,比如 :蛋白質折疊問題,如何減少能量消耗,或者尋找革命性的新材料。AGZ有潛力創造一個 更美好的社會,而開發團隊也在進一步探索它。 http://sports.sina.com.cn/go/2017-11-07/doc-ifynnnsc8309589.shtml -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 118.233.93.166 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1510036381.A.873.html

11/07 17:22, 6年前 , 1F
Protein folding跟AI有啥關聯 設計新的protein喔?
11/07 17:22, 1F

11/07 17:34, 6年前 , 2F
因為蛋白質摺疊結構太複雜人類無法提取特徵做分類
11/07 17:34, 2F

11/07 17:37, 6年前 , 3F
可以靠機器學習輸入已知的蛋白質序列與摺疊結構來找預測
11/07 17:37, 3F

11/07 18:13, 6年前 , 4F
野狐有個新帳號maestrogo 68連勝中 DeepMind也來觀戰
11/07 18:13, 4F

11/07 18:25, 6年前 , 5F
68連勝是從三段打上來的啦
11/07 18:25, 5F

11/07 18:40, 6年前 , 6F
聽說maestrogo是AQ
11/07 18:40, 6F

11/08 02:21, 6年前 , 7F
AQ是啥
11/08 02:21, 7F

11/08 10:09, 6年前 , 8F
Google團隊:alphago我們決定收起來了,不會再出來虐人類.
11/08 10:09, 8F

11/08 10:09, 6年前 , 9F
..
11/08 10:09, 9F

11/08 10:11, 6年前 , 10F
但是,我們還會出alphago master, zero, ultra, extreme,
11/08 10:11, 10F

11/08 10:11, 6年前 , 11F
X....
11/08 10:11, 11F

11/08 10:18, 6年前 , 12F
退役指的應該是訓練用的資源, 其實要做單機版絕對有可能
11/08 10:18, 12F

11/08 10:18, 6年前 , 13F
現有的那些數據直接拿出來用 就已經嚇死人的強了
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