Сделать стартовой  |  Добавить в избранное  |  RSS 2.0  |  Информация авторам
           Telegram канал ОКО ПЛАНЕТЫ                Регистрация  |  Технические вопросы  |  Помощь  |  Статистика  |  Обратная связь
ОКО ПЛАНЕТЫ
Поиск по сайту:
Тендеры и госзакупки Маркетинговые исследования Бизнес планы Авиабилеты и отели
Регистрация на сайте
Авторизация

 
 
 
 
  Напомнить пароль?



Дед, я тебя помню…


Навигация

Реклама


Загрузка...

Важные темы
Работа Дмитрия Медведева над «ошибками» страны...
Управление, как реальность: кое-что о Фурсенко, образовании...
Новые реалии методологии управления
Алекс Зес: Тезисы управления
США:У нас мало времени! Час расплаты близок!
Л.Ларуш: Америка рухнет первой. "Мы входим в период бунтов"
Теоретическая география


Анализ системной информации

» » » Создан искусственный интеллект, способный играть во все игры

» Создан искусственный интеллект, способный играть во все игры
7-12-2018, 20:29 | Необычные явления / Хроника необычного | разместил: Редакция ОКО ПЛАНЕТЫ | комментариев: (1) | просмотров: (1 270)

Создан искусственный интеллект, способный играть во все игры

 

Москва, 7 декабря - "Вести.Экономика" Разработчики революционной самообучающейся системы искусственного интеллекта AlphaGo объявили о создании новой версии, нейросети AlphaZero, способной самостоятельно учиться играть в любую настольную игру и обыгрывать человека. 

Система искусственного интеллекта AlphaGo появилась в 2014 г. С тех пор ИИ победил лучших игроков в го и одержал 60 побед на двух китайских онлайн-платформах с настольными играми FoxGo и Tygem. Алгоритм состоит из двух нейросетей, которые имитируют работу нейронов в мозге.

Победы AlphaGo ознаменовали собой важный прорыв в области искусственного интеллекта, так как большинство специалистов по искусственному интеллекту считали, что подобная программа не будет создана ранее 2020—2025 гг. В марте 2016 г. программа выиграла со счетом 4:1 у Ли Седоля, профессионала 9-го дана (высшего ранга), во время исторического матча, широко освещавшегося в прессе.

Победу AlphaGo над Ли Седолем часто сравнивают с шахматным матчем между программой Deep Blue и Гарри Каспаровым 1997 г., где победа программы, созданной IBM, над действовавшим чемпионом стала символической точкой отсчета новой эпохи, когда компьютеры превзошли людей в шахматах.

Теперь подразделение Alphabet по исследованию искусственного интеллекта DeepMind подробно рассказало об успехах нейросети AlphaZero, которая стала наследницей и продолжением нейросети AlphaGo, сообщается в статье журнала Science.

В отличие от предшественников, AlphaZero не сосредоточена на освоении какой-то конкретной игры, но может в кратчайшие сроки без посторонней помощи научиться играть в любую настольную игру и обыгрывать человека. На данный момент система уже умеет играть в сложнейшую го, шахматы и сёги.

Разработчики DeepMind добавили самообучение в программу для игры в го еще в 2017 г., когда выпустили предыдущее поколение алгоритма. Смысл этого обучения в том, что нейронная сеть программы не следит за поведением человека (как в первой версии AlphaGo), а играет сама с собой. Тогда AlphaGo Zero, зная лишь правила игры, за три дня "наиграла" столько удачных ходов, что со счетом по партиям 100:0 победила AlphaGo.

Нейросети были известны лишь правила игры в го, начальные условия и условия победы. Затем компьютер самостоятельно учился играть. Система обучения ИИ строилась на анализе ходов. Нейросеть запоминала те, которые приближали ее к победе, и заносила в "черный список" те шаги, которые были откровенно проигрышными. Используя эти данные, нейросеть перестраивала себя, постепенно достигнув того уровня, на который вышла первая версия AlphaGo перед серией игр с Ли Седолем.

Ученые встроили в AlphaGo Zero эвристические алгоритмы случайного поиска решений, а также код, учитывавший существование ничьи в некоторых играх. Вдобавок новая версия нейросети непрерывно совершенствовала свою структуру, а не обновлялась этапами, как ее предшественница. После полного цикла обучения (который для го занял 13 дней) AlphaZero на испытаниях показала 16% побед (против 0,6% поражения) в шахматах, 61% — в го и 91% — в сёги.

По мнению Мюррея Кэмпбелла, который участвовал в создании компьютера Deep Blue, победившего Каспарова, следующим логичным шагом для развития искусственных интеллектов должны стать многопользовательские игры вроде Starcraft II и Dota 2. Пока команды "умных" ботов терпят там поражение. Слабой стороной искусственного интеллекта оказалась стратегия: боты реагировали на события, происходящие прямо сейчас, а не занимались долгосрочным планированием. Боты просчитывают последствия своих действий только на 14 минут вперед — у них просто нет механизма, позволяющего "заглянуть" дальше и оценить игру в целом.

Но, разумеется, на играх системы искусственного интеллекта лишь тестируют. DeepMind намерена использовать мощь системы AlphaGo и ее последовательниц для поиска лекарств от тяжелых болезней, сокращения потребления электроэнергии и разработки новых революционных материалов.

"Люди учились играть в шахматы, го, сёги и многие другие игры сотни и тысячи лет. AlphaZero самостоятельно достигла вершин мастерства во всех этих играх без какой-либо помощи с нашей стороны. Моя мечта — создать такую же систему, которая бы не просто умела играть, но и решать повседневные задачи, к примеру, создавала бы новые лекарства", — заявил Дэвид Сильвер, главный разработчик компании DeepMind.


Рейтинг публикации:

Не нравится +6 Нравится





Комментарии (1) | Распечатать

Добавить новость в:

 
Уважаемый посетитель, Вы зашли на сайт как незарегистрированный пользователь. Мы рекомендуем Вам зарегистрироваться либо войти на сайт под своим именем.

 


Загрузка...







  1. » #1 написал: Dron (13 декабря 2018 17:58)
    Статус: Пользователь offline |



    Группа: VIP Пользователь
    публикаций 0
    комментариев 1812
    Рейтинг поста:
    0
    Отличие игр типа Старкрафта от настольных всё-таки принципиальное для компьютерного интеллекта. В играх на досках есть ограниченное пространство, ограниченный набор ходов в любой момент игры, чёткие правила. На вход попадает только текущая игровая позиция и несколько последних - совсем небольшой объём данных. Всё это даёт возможность играть программе с самой собой, улучшая стратегию. Для хранения результата обучения тоже не требуются гигантские объёмы памяти.

    В случае с игрой вроде Старкрафта на вход в общем случае попадает картинка игрового мира. Это уже большой объём данных. Из неё надо выделить (распознать) объекты. Человек это делает с лёгкостью, для программы это нетривиальная задача. И тут уже идёт отличие - если в программу для игры в го были заложены только правила игры, остальное она сделала сама, то и тут будет неправильно программировать распознавание объектов - программа сама должна научиться это делать, по картинкам. Но для этого потребуются какие-то новые принципы хранения результата обучения. Потому что такую вариантивность может обеспечить только очень большая нейронная сеть, возможно, сравнимая по сложности с человеческим мозгом. Время обучения тоже будет огромным. Но в будущем это реально, думаю. Только нужны новые архитектурные решения специально под нейронные сети.

       
     


» Информация
Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии к данной публикации.
 


Новости по дням
«    Июнь 2019    »
ПнВтСрЧтПтСбВс
 12
3456789
10111213141516
17181920212223
24252627282930

Погода
Яндекс.Погода


Реклама


Загрузка...

Опрос
Как по вашему мнению Украина изменится при президенте Зеленском?




Реклама
Загрузка...

Облако тегов
Аварии и ЧП на АЭС, Акция: Пропаганда России, Америка настоящая, Арктика и Антарктика, Блокчейн и криптовалюты, Воспитание, Высшие ценности страны, Геополитика, Готовим дома, Единая Россия, Импортозамещение, ИнфоФронт, Калита-Финанс, Кипр и кризис Европы, Кризис Белоруссии, Кризис Британии Brexit, Кризис Европы, Кризис США, Кризис Турции, Кризис Украины, Кризис в России, Лекарственные растения, Любимая Россия, Наука России, Неизвестный Путин, Новости Украины, Оружие России, Остров Крым, Правильные ленты, Простонародный лечебник, Россия, Сделано в России, Сильные землетрясения, Ситуация в Сирии, Ситуация вокруг Ирана, Скажем НЕТ Ура-пЭтриотам, Скажем НЕТ хомячей рЭволюции, Служение России, Солнце, Трагедия Фукусимы Япония

Показать все теги
Реклама


Популярные
статьи



Реклама одной строкой

    Главная страница  |  Регистрация  |  Сотрудничество  |  Статистика  |  Обратная связь  |  Реклама  |  Помощь порталу
    ©2003-2019 ОКО ПЛАНЕТЫ

    Материалы предназначены только для ознакомления и обсуждения. Все права на публикации принадлежат их авторам и первоисточникам.
    Администрация сайта может не разделять мнения авторов и не несет ответственность за авторские материалы и перепечатку с других сайтов. Ресурс может содержать материалы 16+


    Map