2017年AI技术盘点:关键进展与趋势

人工智能最近三年发展如火如荼,学术界、工业界、投资界各方一起发力,硬件、算法与数据共同发展,不仅仅是大型互联网公司,包括大量创业公司以及传统行业的公司都开始涉足人工智能。

2017年人工智能行业延续了2016年蓬勃发展的势头,那么在过去的一年里AI行业从技术发展角度有哪些重要进展?未来又有哪些发展趋势?本文从大家比较关注的若干领域作为代表,来归纳AI领域一些方向的重要技术进展。

从AlphaGo Zero到Alpha Zero:迈向通用人工智能的关键一步

DeepMind携深度增强学习利器总是能够给人带来震撼性的技术创新,2016年横空出世的AlphaGo彻底粉碎了普遍存在的“围棋领域机器无法战败人类最强手”的执念,但是毕竟李世石还是赢了一局,不少人对于人类翻盘大逆转还是抱有希望,紧接着Master通过60连胜诸多顶尖围棋高手彻底浇灭了这种期待。

2017年AlphaGo Zero作为AlphaGo二代做了进一步的技术升级,把AlphaGo一代虐得体无完肤,这时候人类已经没有资格上场对局了。2017年底AlphaGo的棋类游戏通用版本Alpha Zero问世,不仅仅围棋,对于国际象棋、日本将棋等其他棋类游戏,Alpha Zero也以压倒性优势战胜包括AlphaGo Zero在内的目前最强的AI程序。

图1 AlphaGo Zero的自我对弈及训练过程

AlphaGo Zero从技术手段上和AlphaGo相比并未有本质上的改进,主体仍然是MCST蒙特卡洛搜索树加神经网络的结构以及深度增强学习训练方法,但是技术实现上简单优雅很多(参考图1)。主要的改动包含两处:一处是将AlphaGo的两个预测网络(策略网络和价值网络)合并成一个网络,但是同时产生两类所需的输出;第二处是网络结构从CNN结构升级为ResNet。

转自:人工智能头条

本文来自企鹅号 - 机器学习研究会媒体

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