选自arXiv 作者:David Silver等 机器之心编译 在 DeepMind 发表 Nature 论文介绍 AlphaGo Zero 之后,这家公司一直在寻求将这种强大算法泛化到其他任务中的可能性。昨天,AlphaGo 研究团队提出了 AlphaZero:一种可以从零开始,通过自我对弈强化学习在多种任务上达到超越人类水平的新算法。据称,新的算法经过不到 24 小时的训练后,可以在国际象棋和日本将棋上击败目前业内顶尖的计算机程序(这些程序早已超越人类世界冠军水平),也可以轻松击败训练 3 天时间的 A
MuZero 算法在国际象棋、日本将棋、围棋和雅达利(Atari)游戏训练中的评估结果。横坐标表示训练步骤数量,纵坐标表示 Elo评分。黄色线代表 AlphaZero(在雅达利游戏中代表人类表现),蓝色线代表 MuZero。
作者:闻菲,刘小芹,常佩琦 【新智元导读】或许“智能爆炸”不会发生,但永远不要低估人工智能的发展。推出最强围棋AI AlphaGo Zero不到50天,DeepMind又一次超越了他们自己,也刷新了世人对人工智能的认知。12月5日,包括David Silver、Demis Hassabis等人在内的DeepMind团队发表论文,提出通用棋类AI AlphaZero,从零开始训练,除了基本规则没有任何其他知识,4小时击败最强国际象棋AI、2小时击败最强将棋AI,8小时击败李世石版AlphaGo,连最强围棋AI
【导读】本文从Minimax算法开始,一直到最新的 AlphaGo Zero 和 AlphaZero,旨在介绍完全信息博弈上人们一路走来得到的算法,以及背后的思路,还将重点介绍 DeepMind Al
近段重温了经典电影《社交网络》,在电影中 ,Facebook创始人马克·扎克伯格在和女友分手后,受到好友爱德华多对核心算法的指引 写下了哈佛女生“选美”网站Facemash,并一气之下黑了学校教务系统,将所有女生的照片放在Facemash上供人评比,网站大获成功,在上线两小时(周末凌晨两点到四点)内点击量达到了2万2千次,挤爆了哈佛的网络。Facemash也被喻为Facebook的原型,而这个网站中所用到的算法就是 ELO等级分制度
2016 年 3 月,一场机器人与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石展开的围棋人机大战受到全球的高度关注。我们知道,最后的结果是 DeepMind 的机器人 AlphaGo 以 4 比 1 的总比分获胜。这是人工智能领域一个里程碑性的事件,也让「博弈」成为一个热门的 AI 研究方向。
随着王者荣耀与吃鸡的游戏全民化,匹配也深入人心,对于多人竞技游戏,通常是多个人组成一组对抗对面的多个人,队伍的输赢跟你匹配的队友有密切的关系,也正是由于这种机制,很多人吐槽系统分给自己的队友真的是垃圾,一顿操作猛如虎,一看战绩0-5。一般来说,现在的匹配系统考虑的因素还算全面,之所以遇到垃圾队友,跟自己的关系很大,电子竞技,菜是原罪。
ELO的应用非常广泛,大部分棋类比赛,现在流行的MODB游戏,像11平台的DOTA天梯系统,以及炉石传说匹配对手系统,都是采用ELO等级分。
今天,中国围棋峰会进行到了第四天,AlphaGo挑战两种未曾体验过的比赛:人机配对赛和1v5的团体赛。 对于全新的比赛形式,棋圣聂卫平与AlphaGo之父哈萨比斯谈了这样的问题:如果让柯洁与AlphaGo搭档,对阵另外一台AlphaGo,究竟哪一方更厉害?参与人机配对赛的古力九段,则在赛前表示:要努力配合好AlphaGo才能有希望。 不幸的是,配对赛战到中局,跟古力合作的AlphaGo不愿再配合他,径直就要投降……但古力被逆转得实在不甘,断然拒绝投降。于是,赢棋无望AlphaGo开始乱走,不到8手棋,古
只用了不到4小时。 AlphaZero在去年底通过自我对弈,就完爆上一代围棋冠军程序AlphaGo,且没有采用任何的人类经验作训练数据(至少DeepMind坚持这么认为,嗯)。 昨天,GitHub有位大神@Zeta36用Keras造出来了国际象棋版本的AlphaZero,具体操作指南如下。 项目介绍 该项目用到的资源主要有: 去年10月19号DeepMind发表的论文《不靠人类经验知识,也能学会围棋游戏》 基于DeepMind的想法,GitHub用户@mokemokechicken所做的Reversi开发,
大数据文摘作品 作者:姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间,阿尔法狗又进化了,这次不光可以玩围棋,不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗(AlphaGo)和阿尔法狗元(AlphaGo Zero)称霸围棋世界后,当地时间周二晚,DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元(AlphaZero)系统,它可以训练自己在棋盘,将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能,所有这些都在一天之内完成,并且无需其他干预,战绩斐然: 4个小时成为了世
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序,该程序在一天内自学成才,并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU,训练了70万步,并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态,并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色,但它仅关注棋类游戏,而不涉及其他领域,并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破,但仍需进一步研究以解决其局限性。"
【导读】从AlphoGo Zero 到AlphaZero只是少了一个词“围棋”(Go), 但是背后却代表着Hassabis将和他的DeepMind继续朝着“创造解决世界上一切问题的通用人工智能”这一目标道路上迈出了巨大的一步。今天DeepMind在arXiv发表论文表示其开发的通用强化学习程序AlphaZero,使用蒙特卡洛树搜索(MCTS)和深度神经网络,和强大的算力,同时在国际象棋,日本将棋和围棋中战胜各自领域的最强代表。而且这一切都是通过自我对弈完成的,在训练中除了游戏规则,不提供任何额外的领域知识。
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero,它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋,且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习,在每种游戏中挖掘数千万种走法,迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越,但离真正的人类智能还有很长的路要走。
【新智元导读】刚刚,OpenAI 宣布了一个大新闻——他们的一个由5个神经网络组成的OpenAI Five,已经开始击败Dota 2的业余玩家队伍。
在这一章中,我将介绍字典数据类型,它提供了一种灵活的方式来访问和组织数据。然后,结合字典和上一章的列表知识,您将学习如何创建一个数据结构来模拟井字棋棋盘。
近日,DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比,MuZero多了玩Atari的功能,这一突破进展引起科研人员的广泛关注。
图:pixabay 本文来自于微信公众号:雷克世界 编译 | 嗯~是阿童木呀、KABUDA 在这篇文章中,我将试图对以下三件事情进行阐述: 1.AlphaZero之所以被认为是人工智能向前迈进一大步的两个理由。 2.如何构建AlphaZero方法的副本,从而使其能够玩Connect4游戏。 3.如何调整代码从而使其能够插入到其他游戏中。 ▌AlphaGoAlphaGo ZeroAlphaZero 2016年3月,在一场超过2亿人观看次数的比赛中,Deepmind的AlphaGo以 4-1的比分击败了获得
DeepMind的使命是证明AI不仅可以精通游戏,甚至可以在不知道规则的情况下做到这一点,最新的MuZero就实现了这一目标。
编译 | 阿司匹林 【AI 科技大本营按】2016 年 3 月,AlphaGo 击败世界顶尖职业围棋手李世石,在媒体上掀起巨大的波澜。一年多以后,AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero,在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下,通过自我对弈,仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间,人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而,AlphaGo Zero 真有那么伟大吗?来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 Alp
国外人工智能团队OpenAI在一篇博客文章中透露,为Dota 2设计的最新版本AI击败了五支业余选手团队,其中包括一个由Valve员工组成的团队。上一代 OpenAI的系统被限制为1对1的比赛,并不太复杂。
今天凌晨,OpenAI通过官方博客宣布了其在Dota对抗上的新进展——由五个神经网络组成的团战AI团队,在5v5中击败了业余人类玩家,并表示,将有望挑战顶级专业团队。
去年,OpenAI的强化学习bot在中路solo中击败职业选手Dendi,赢得众人瞩目,但Dota2是一个5人游戏,在那之后,我们目标是制作一个由神经网络构成的5人团队,它能在8月份举办的Ti8国际邀请赛上,用有限的英雄击败职业队。时至今日,我们有了OpenAI Five,它已经可以在比赛中击败业余玩家。
用AI攻占了国际象棋和围棋高地之后,DeepMind在第一人称射击游戏(FPS)上也有了新进展。
在本节中,我们将研究一个经典的AI问题:游戏。为了清晰起见,我们将重点关注的最简单的场景是双人游戏,如井字棋和国际象棋等完全信息游戏。
本文会从Nginx内部结构——非阻塞式,以及进程结构角度分析,并与阻塞-多进程结构对比,探究为何Nginx性能如此突出。
在2017年,DeepMind推出了AlphaZero,自己学会了掌握国际象棋,日本将棋和Go,击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应,他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的,高度动态和非传统的游戏风格,与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。
一、实验介绍 1.1 内容简介 不知道你是否朋友圈被刷屏过nba的某场比赛进度或者结果?或者你就是一个nba狂热粉,比赛中的每个进球,抢断或是逆转压哨球都能让你热血沸腾。除去观赏精彩的比赛过程,我们也
这是Riot的Design Director Tom Cadwell专门为中国玩家写的解说匹配系统工作原理的帖子。
近日,Applied Data Science的联合创始人David Foster发表了一份详细的教程,意在教你搭建一套属于自己的AlphaZero系统。以下是教程的完整内容。 📷 在本文中,我将尝试介绍三件事: 1.为什么AlphaZero是人工智能向前迈出的一大步 2.如何构建一个AlphaZero方法论来玩“四子连珠(Connect4)”对弈游戏 3.如何调整代码以插入其他游戏 AlphaGo → AlphaGo Zero → AlphaZero 2016年3月,Deepmind的A
现在机器学习已经变得越来越主流,一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO,我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中,都有“人在环中”的运算。它是这样的: 首先,一个机器学习模型先对数据,或者每一个需要标记的视频、图片和文件,做处理。这个模型也给出了一个置信分数(confidencescore),表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值,它会把数据发送给人类,让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
我们团队构建的模型,OpenAI Five,已经击败业余 Dota2 团队了。虽然如今是在有限制的情况下,但我们计划到 8 月份在有限英雄池下击败 TI 赛中的一支顶级专业队伍。我们可能不会成功,因为 Dota2 是当前最流行也最复杂的电子竞技游戏之一,一批有激情与创造力的玩家经年训练,想要瓜分 4000 万美金的奖金池。
计算机科学家们一直对游戏 AI 乐此不疲,原因并非为了精进棋艺,而是希望在此过程中不断提升人工智能的算法和处理复杂问题的能力。实际上,游戏 AI 的历史几乎和人工智能的历史一样长,很多关于人工智能的研究,都起源于研究如何构建能够完成游戏的智能体(agent)。游戏 AI 的进化,始终与 AI 研究进展相生相伴。
本文来自微软研究院AI头条(MSRAsia),AI 科技评论获授权转载,如需转载请联系微软研究院AI头条。
本文介绍了 AlphaZero 是如何利用深度强化学习解决围棋问题的。首先,AlphaZero 在无任何人类指导的情况下,通过自我对弈的方式学会下围棋。然后,它利用蒙特卡洛树搜索和深度神经网络来评估局面和选择策略。最后,通过与人类世界冠军和之前的围棋 AI 进行比较,AlphaZero 证明了其强大的围棋下棋能力。
AI 科技评论报道:今天 DeepMind 悄悄放出了一篇新论文,介绍了一个「AlphaZero」。一开始我们差点以为 DeepMind 也学会炒冷饭了,毕竟「从零开始学习」的 AlphaGo Zero 论文 10 月就发出来、大家已经讨论了许多遍了。 可定睛一看,这次的 AlphaZero 不是以前那个只会下围棋的人工智能了,它是通用的,国际象棋、日本象棋也会下,所以去掉了名字里表示围棋的「Go」;不仅如此,围棋还下得比上次的 AlphaGo Zero 还要好——柯洁在得知 AlphaGo Zero 之后
原标题《Dota 2被攻陷!OpenAI 人工智能5V5模式击败人类玩家(4000分水平)》
2017 年,OpenAI 在 Dota2 TI 决赛现场以 1 对 1 solo 的方式击败了「Dota 2」世界顶级玩家。经过一年的发展,OpenAI 于昨日宣布他们的 AI bot 在 5 v 5 团队赛中击败业余人类玩家,并计划之后能够击败顶级专业团队。
作者David Foster。 翻译 | 黄伟聪 董星 校对 | 凡江 在这篇文章,我会试着阐明三件事: AlphaZero之所以是人工智能前进一大步的两个答案 怎样生成一个 Alpha
阿尔法元(AlphaZero)诞生一周年之际,《科学(Science)》杂志今天以封面文发布了阿尔法元(AlphaZero)经过同行审议的完整论文,Deepmind创始人兼CEO哈萨比斯亲自执笔了这一论文。
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在上一篇文章中,我们讨论了在 AI 游戏(主要是五子棋)中,应用 Minimax 算法。在本文中,我们将对该算法进行些改造。虽然它并不适用所有的游戏,但是它可能适用于一般的零和游戏,比如国际象棋,四子棋,跳棋等等...请注意,这些改进中的大部分都是针对特定的游戏。
在本文中,我们将在PyTorch中为Chain Reaction[2]游戏从头开始实现DeepMind的AlphaZero[1]。为了使AlphaZero的学习过程更有效,我们还将使用一个相对较新的改进,称为“Playout Cap Randomization”[3],以及来自[4]的一些其他技术。在训练过程中,将使用并行处理来并行模拟多个游戏,还将通过一些相关的研究论文讨论AlphaZero的未来发展方向。
今天,DeepMind的通用棋类算法,也是迄今最强的棋类AI——AlphaZero,经过同行评议,被顶级期刊 Science 以封面论文的形式,正式引入学界和公众的视野。
谷歌母公司 Alphabet 的人工智能实验室 DeepMind 长期以来一直投资于游戏人工智能系统。实验室的理念是,游戏虽然缺乏明显的商业应用,但却是认知和推理能力的独特相关挑战。这使它们成为 AI 进步的有用基准。
强化学习(Reinforcement learning,RL),又称再励学习、评价学习或增强学习,是机器学习的范式和方法论之一,用于描述和解决智能体(agent)在与环境的交互过程中通过学习策略以达成回报最大化或实现特定目标的问题。
AlphaZero 表明神经网络可以学到人类可理解的表征。 作者 | 李梅 编辑 | 陈彩娴 国际象棋一直是 AI 的试验场。70 年前,艾伦·图灵猜想可以制造一台能够自我学习并不断从自身经验中获得改进的下棋机器。上世纪出现的“深蓝”第一次击败人类,但它依赖专家编码人类的国际象棋知识,而诞生于 2017 年的 AlphaZero 作为一种神经网络驱动的强化学习机器实现了图灵的猜想。 AlphaZero 的无需使用任何人工设计的启发式算法,也不需要观看人类下棋,而是完全通过自我对弈进行训练。 那么,它真的学习
深度优先搜索是种深度优先遍历树的算法,这意味着它递归地遍历树,在继续下一个分支前,遍历完当前分支。
△ 1996年2月卡斯帕罗夫与深蓝的首场对决 量子位 | 若朴 编译整理 二十一年前的2月,国际象棋人机大战上演。 IBM的超级电脑深蓝,因与国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的对阵而名声大噪。虽然深蓝最终没有赢下比赛,但在这个过程中仍然赢下的两局比赛。这也被认为是此后人工智能(AI)与人类的一系列博弈游戏中,一长串胜利的开端。 然而,深蓝其实并不是在博弈游戏中击败人类的第一个人工智能。这不重要。重要的是从第一次获胜迄今,AI已经在众多人机大战中击败人类,例如围棋和扑克。 人机大战似乎不像一个测试AI的正经方式
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展,特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统,并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
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