Re: [閒聊] 人工智慧快要超越人類啦已回收

看板C_Chat作者tank44444 (tank)時間8年前 (2016/01/29 01:52)推噓10(10推 0噓 14→)

留言24則, 15人參與討論串1/1

※ 引述《tank44444 (tank)》之銘言： : 最近看到的新聞找了下 : 遊戲高手別自傲你的人工對手已經誕生 : http://technews.tw/2015/02/26/ai_beats_human_progamer/ : GOOGLE的人工智慧在以前的數款街機已經可以超越人類了 : 包括小精靈、小蜜蜂、立體彈珠台 : 這不同於一般的人工智慧都是對某項遊戲特化(like:深藍) : 是讓電腦自己去摸索、嘗試、訓練、學習。 : 而且不是靠串聯許多台電腦，它僅在一台電腦上運作 : 這項發表在「自然」雜誌的最新成果，DeepMind 其實是結合兩套人工智慧學習系統而成 : 。第一種叫「深度學習」(Deep Learning)，將可以加強累積經驗的模擬神經元，以多層 : 次方式組合並連接在一起，這與腦部神經細胞彼此用突觸連接的方式很像。深度學習系統 : 可以從大量沒有結構化的資料中獲取複雜的資訊，Google 的翻譯及照片分類功能就是採 : 用類似的架構。 : 第二種叫「強化學習」(reinforcement learning)，是一種模仿神經傳遞物質「多巴胺」 : 運作的決策系統，它收集遊戲畫面中的像素資料與得分，判斷進行什麼動作可以得到較多 : 分數，例如往左、往右或是射擊；套句電玩術語，「練功」，也就升級了。 : 這團隊下個目標是要讓不同的遊戲經驗能彼此交流，另外同時兼顧長期布局和短期目標 : 　　DeepMind 共同創辦人暨 Google 工程部副總裁 Demis Hassabis 表示，這項技術並 : 非用來玩遊戲作弊，旨在未來日常生活中透過學習，採取對應行動，尋求各類場景的最佳 : 解決方案。不過他也談到，人工智慧能遊玩遊戲並不代表已建構概念性及抽象知識，它需 : 能獨立判斷思考，而 Google 距離完美目標仍長遠之路要走。 : 會不會以後玩GTA7 路上殺的是真人還AI都不知道了

→

Justisaac

一年前我還以為 DeepMind 只是玩些小遊戲沒想到真的能在圍棋上勝過職業棋士了雖說只是職業二段,但以前都要靠讓子才能贏 http://technews.tw/2016/01/28/google-alphago/ 類神經網路+深度學習潛力比想像還大 physo pass裡的西比拉系統或許真的有可能了 Don't be evil, google -- 作者 popo60433 (ニャン星人) 看板 Gossiping 標題 [問卦] kp56的來頭是？時間 Fri Oct 30 21:59:33 2015

→

kpkp5566

10/30 21:59,

10/30 21:59

→

kpkp5566

10/30 21:59,

10/30 21:59

-- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 220.135.14.139 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/C_Chat/M.1454003544.A.7AE.html ※ 編輯: tank44444 (220.135.14.139), 01/29/2016 01:52:48

→

Justisaac

01/29 01:53, , 1^F

01/29 01:53, 1^F

→

godivan

01/29 01:53, , 2^F

01/29 01:53, 2^F

推

gino0717

01/29 01:54, , 3^F

01/29 01:54, 3^F