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谷歌的AI现在能踢足球了它是如何做到的

发布时间:2020-02-15 18:35:16

谷歌的AI现在能踢“足球”了 它是如何做到的

谷歌的AI一直朝着超神的道路走去。自从在围棋上击败李世石之后,谷歌的DeepMind小组并没有停下,接下来他们要挑战的内容是3D导航和益智解谜游戏。

在DeepMind的挑战中

,值得注意的是一款名为蚂蚁足球的游戏。玩家需要控制一只蚂蚁形状的物体去追逐小球,然后带球直至将其送进球门得分。这种事对于人类来说可谓易如反掌,就看DeepMind怎么做了。

根据DeepMind小组David Silver说法,AI不仅完成了这个挑战,令人惊讶的是它在整个过程中完全不需要提前灌输有关力学的任何知识。这个结果表明,谷歌提出的强化学习(Reinforcement Learning)概念近来又有了巨大的突破。

为了得到这样的结果,DeepMind结合了强化学习、神经络深度学习和Deep Q-Network于一体。专门有一个算法负责存储机器人的经验积累,以及在完成某个特定行为后它的奖励预期。其实这也的算法早在DeepMind完成2D游戏挑战时就已经得以应用,不过Silver说它现在已经得到改进,比以前好得太多。

举个例子,该算法现在能够允许单个神经络去学习多个游戏。为此研究组打造了一个大型分布式深度强化学习系统,能够利用谷歌的云平台来加速训练时间。值得注意的是,该技术已经被运用在谷歌的推荐系统中了。

不过,真正能够让DeepMind学会玩这个蚂蚁足球的关键在于谷歌开发出的所谓异步Actor-Critic算法,即A3C。在解决电机控制和使用视觉在随机3D迷宫中导航的问题上,采用这个算法的话标准多核CPU较之GPU效率更高。

David Silver 表示,DeepMind 现在达到的成绩可以说是的了,这样能够在训练时间和资源消耗上达到一个平衡。

随着AI 技术的继续发展,人类会受到威胁吗?事实上谷歌也有类似的担忧,DeepMind 小组曾表示他们担心AI 会自己发展出一套它们认为可以达到目的,但却不是人类想要的方案来完成目标。

为此,DeepMind 小组已经开发出了一种机制,据说可以无视AI 的任何行动直接使其失去作用。尽管并不清楚具体的原理,但我们似乎可以无需为此过分担心了。关于AI 会不会带来毁灭性后果的问题,业界中一直有着激烈的争论。不过对于我们每个人来说,这似乎还不是值得去认真忧虑的事情。

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