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为了让你“剁手”少纠结 国务院放大招了其中Policy Network用来在Selection和Expansion阶段,衡量为每一个子节点打分,找出最有希望、最最需要预先展开的那个子节点。Policy Network网络的训练,是通过观察其他人类之间对弈的棋局来学习的,主要学习的目标是:“给定一个棋局,我接下来的一步应该怎么走”?(这是一个静态的过程,不用继续深入搜索更深层的子节点)为此,AlphaGo先读取KGS(一个网络围棋对战平台)上面近16万局共3000多万步的人类走法,通过Supervised Learning的方法,学习出来一个简单的SL Policy Network(同时还顺便训练出来Simulation阶段用来一路算到决胜局使用的Rollout Policy)。然后基于这个在人类棋局上学习出来的SL Policy Network, 使用强化学习(Reinforcement Learning)的方法通过自己跟自己对弈,来进一步优化Policy Network。这么做的原因,一个可能的原因是通过人类棋局学出来的SL Policy Network,受到了人类自身能力的局限性的影响(KGS棋局中包含了很多非专业棋手,实力层次不齐),学不出特别好的策略来。那不如在此基础上,自己跟自己打,在此过程中不断学习不断优化自己的策略。这就体现了计算机的优势,只要不断电,计算机可以不分昼夜不断自己跟自己下棋来磨练棋艺。RL Policy Network初始参数就是SL Policy Network的参数,但青出于蓝而胜于蓝,实验指出RL跟SL策略对弈,RL胜率超过80%。RL Policy Network也是最终应用在实际对战过程中MCTS Selection阶段的策略。2012年之前谷歌一直在利用动物训练Google?Brain(谷歌大脑)项目,并在2012年做了一个实验,在没有输入“猫”的概念,让机器透过学习,最终认识了“猫”。这是世界上第一个机器透过学习识别“猫”,缔造者吴恩达(如今是百度首席科学家),吴恩达是人工智能和机器学习领域国际最权威学者之一,曾缔造了谷歌大脑(Google?Brain),发明能像人类一样学习、思考的机器,是吴恩达从小到大的梦想,。吴恩达在今年2月26日接受媒体专访谈到人工智能的两个方向:自动驾驶和语音识别。他进一步指出,人工智能的研究方向有很多,之所以选择这两个方向,主要是因为这两个方向能够在很大程度上改变人们的生活。自动驾驶可以减少车祸,语音识别则可以改变人与设备交互的方式,这将是颠覆性的改变。早前吴恩达也曾表示,语音识别会推动物联网的革命,物联网将传感器、控制器、人和物等通过互联网技术连接在一起,语音技术的成熟将提升物联网的智能化连接。通过语音指令进行直接操控,提升人们在移动时代的智能生活体验。谭维维道歉


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(责编:冯粒、袁勃)
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