说明书厂家
免费服务热线

Free service

hotline

010-00000000
说明书厂家
热门搜索:
成功案例
当前位置:首页 > 成功案例

战胜围棋冠军的机器人

发布时间:2022-06-06 09:18:40 阅读: 来源:说明书厂家
战胜围棋冠军的机器人

近日,国际期刊《自然》封面文章报道了人工智能机器人以5:0完胜欧洲冠军的消息。这次与谷歌研究者开发的名为阿尔法围棋人工智能机器人对弈的樊麾是法国国家围棋队总教练,已经连续三年赢得欧洲围棋冠军称号。研究棋类直观的思路是列举所有能赢的方案,这些方案会形成一个树形地图。人工智能机器人只要根据这个地图下棋就能永远胜利。然而,围棋一盘大约要下150步,每步有250种可选的方法。要是人工智能机器人采用这种方式,需要计算大致10360种情况。因为列举所有情况的方法不可行,所以研究者们选择了模仿人类大师的下棋方式。这就是深度学习,这是目前人工智能领域最热门的学科,能完成笔迹识别、面部识别、驾驶自动汽车、自然语言处理等非常复杂的任务。阿尔法围棋的核心是两种不同的深度神经网络策略网络和值网络,它们的任务在于合作挑选出那些比较有前途的棋步,抛弃明显的差棋,从而将计算量控制在计算机可以完成的范围内,本质上和人类棋手的方法一样。值网络负责减少搜索的深度人工智能机器人会一边推算一边判断局面,局面明显劣势的时候,就直接抛弃某些路线;而策略网络负责减少搜索的宽度面对眼前的一盘棋,有些棋步是明显不该走的,比如不该随便送子给别人吃。研究者们用许多专业棋局训练人工智能机器人,这种方法称为监督学习。然后让人工智能机器人和自己对弈,这种方法称为强化学习。每次对弈,都能让人工智能机器人棋力精进。所以阿尔法围棋只要经过了足够的训练,就能击败所有的人类选手。让人欣喜的是,人工智能深度学习和强化学习等技术可以用于更广泛的领域。比如应用于精准治疗,人类可以训练机器人判断哪些治疗方案对某个特定的人有效。人工智能机器人会进入人类的生活,其意义或许不亚于人类第一次接触外星生命。

公众号首图海报
公众号小图海报
朋友圈配图海报