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AlphaGo：黑色方碑？
人类已经打开了潘多拉魔盒吗？alphago的胜利是否意味着人工智能的黑色方碑（图1， 请参见电影《2001：太空漫游》）已经出现? 本文将从alphago的原理入手逐步探讨这个问题。 ? 1.alphago的原理 网上介绍alphago原理的文章已经有不少，但是我觉得想深入了解其原理的同学还是应该看看nature上的论文原文“mastering the ...
AlphaGo彻底战胜人类意味着什么
alphago不是一个预编程的围棋程序，而是采用了与人类学习类似的机制，用到的核心技术如下图（分析得十分详细，感谢微软亚洲研究院郑宇和张钧波两位作者）。 图5 alphago原理图 (作者，郑宇、张钧波，微软亚洲研究院)人类下棋的思维方式，一般是根据输入的局面，进行候选招法和形势判断，综合比较以后给出最终落子策略 ...
强化学习(十九) AlphaGo Zero强化学习原理
在强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(mcts)中，我们讨论了mcts的原理和在棋类中的基本应用。 这里我们在前一节mcts的基础上，讨论下deepmind的alphago zero强化学习原理。 本篇主要参考了alphago zero的论文,alphago zero综述和alphago zero cheat sheet。 1.alphago zero模型基础 alphago zero不需要...
［AlphaGo系列］坐在李世石对面的那个人
之前发过的人工智能系列，欢迎点击卡内基梅隆大学博士讲解alphago如何工作的深入浅出谷歌人工智能围棋“大脑”alphago 与李世石的对战会推动人类的极限还是机器学习的进步和觉醒？ facebook牛人解析alphago原理alphago 这么火，你也想学机器学习了吗？ 这儿有攻略！ 知识图谱的应用 人工智能打脸史－－－－－...
组合游戏系列4: AlphaGo Zero 强化学习算法原理深度分析
下一篇中，我们将在已有的n子棋openai gym 环境中用pytorch实现一个简化版的alphago zero算法。 第一篇: leetcode中的minimax 和 alpha beta剪枝第二篇:井字棋leetcode系列题解和minimax最佳策略实现第三篇:井字棋、五子棋的openai gym gui环境第四篇:alphago zero 强化学习算法原理深度分析第五篇:井字棋、五子棋...
专栏 | AlphaGo Zero：笔记与伪代码
关于 alphago 和 alphago zero 的介绍参阅 deepmind 的官方博客：https:deepmind.comresearchalphago 和 https:deepmind.comblogalphago-zero-learning-scratch。 强化学习综述可参阅 littman (2015)。 2 伪代码我们提供了一个用于训练 alphago zero 的简要的概念性的伪代码，有助于你更轻松地理解 alphago zero 的...
谷歌AI教父：AlphaGo有直觉
当谷歌的alphago战胜了人类顶级棋手，人工智能开始更多进入大众视野。 本次峰会主题为原力. 感知，探寻商业发展和技术发展的内在原动力，感知vr、ar、人工智能和智能出行等领域的未来。? 当谷歌的alphago战胜了人类顶级棋手，人工智能开始更多进入大众视野。 无论是其深度应用还是可能存在的隐患，都是大家讨论的话题...
读《Nature》论文，看AlphaGo养成
总结到此为止，alphago的算法原理基本介绍完了。 其实也并不复杂，而且这些都不是alphago或者deepmind团队首创的。 但是强大的deepmind团队将这些结合在一起，再加上google公司的超级计算资源，成就了超越绝大部分顶尖棋手的人工智能。 真令人赞叹不已，向这些背后的工程师致敬...
AlphaGo 是如何把 CNN 接到搜索的？
如果你了解机器学习，知道些 cnn 和搜索，你可能会关心 alphago 是如何把 cnn 接到搜索上的。? ()alphago 的工作原理 介绍 alphago，就必须说下 alphago 的四个系统组成： 1. 策略网络 cnn模型。 输入当前局面，输出19*19个概率值(棋盘是19*19的方格)，对应下一步落子位置的概率。 2. 快速走子 线性模型。 目标和策略...
一文读懂AlphaGo背后的强化学习
一书中最为重要的内容，旨在介绍学习强化学习最基础的概念及其原理，让读者能够尽快的实现最新模型。 毕竟，对任何机器学习实践者来说，rl（强化学习，即reinforcement learning）都是一种十分有用的工具，特别是在alphago的盛名之下。 第一部分，我们将具体了解了mdps (马尔可夫决策过程)以及强化学习框架的主要组成...
王飞跃 | 从Church-Turning Thesis 到 AlphaGo Thesis
围棋人机大战已经尘埃落定，许多人被alphago 4:1战胜李世乭的壮举所震撼。 著名的发明家和企业家、计算机游戏之父、催生苹果计算机的视频游戏公司atari的创始人也是西方围棋“大师（guru）” 的n. k. bushnell评价道：“围棋是我人生中最重要的一部分，这是唯一一个需要平衡左右脑才能够进行的游戏，现在计算机技术...
AlphaGo“兄弟”AlphaFold出世，DeepMind再创记录
尽管 alphafold 没有像“大哥”alphago 横空出世时那样的热度，但这并不能忽视 alphafold 对业界所具有的重要意义。 在 deepmind 团队看来，alphafold 的...deepmind 近日在博客中介绍了背后的技术原理。 deepmind 称，通过采用跨学科方法，deepmind 汇集了来自结构生物学、物理学和机器学习领域的专家...
【快报】AlphaGo后台数据首次公开 | 北京5条地铁将用自动驾驶
之后樊麾主要就alphago与李世石人机大战第二局后台数据进行公开讲解，另外也公开了alphago“左右互搏”过程中诞生的部分独特招法。 会议最后樊麾表示由他作为编辑，中国古力九段、周睿羊九段提供协助的对局详解将经由网站公布，所有内容均免费，除却人机大战五局之外，也会有部分alphago自己的对局详解，目前网站仍在...
UAI AlphaGo 系列—— AlphaGo 的确是一个大事件
为了解释其工作机制，我们先描述 alphago 系统，主要内容参见 alphago 团队发表于今年一月份的论文（系统的细节和 alphago 与李世石的比赛有不同，但是主要的原理是一致的）。 alphago 拿来了人类玩家的 150，000 比赛的数据，使用人工神经网络发现其中的模式。 特别地，它学会了预测人类玩家在任意给定的位置（状态...
用AlphaGo背后的人工智能做金融投资
这个平台的名称是墨宽人工智能量化投资平台，它使用alphago背后的人工智能技术，并期望找到alpha（超额）收益。 整个平台采用机器学习社区流行的竞赛模式...在《tensorflow实战》中我们讲述了tensorflow的基础原理，tf和其他框架的异同。 并用具体的代码完整地实现了各种类型的深度神经网络：autoencoder、mlp...
傅盛希望定义AI时代的机器人产品，2年交出这份可落地答卷
跟alphago原理一样，豹咖啡的xarm 7向国际咖啡大师学习手艺，最后可以不眠不休、控制精准地为用户提供大师级咖啡服务。 1个机器人平台当然，直观产品之外，低调出场而又举足轻重的核心，应该是最后被介绍的猎户机器人平台orion os。 可以这么理解，上述5款机器人，都只是猎户机器人平台orion os完整技术在具体场景下...
人机围棋大战首局落定，阿尔法狗是怎么赢的？
由deepmind研发的alphago项目已有两年历史，alphago曾在去年战胜了欧洲围棋冠军樊麾(职业二段)。 去年10月5日-10月9日，谷歌alphago在比赛中以5：0的比分完胜了欧洲冠军。 除了战胜人类外，alphago还与其他的围棋程序对战，获得了500场胜利。 alphago原理简介传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜索树 ...
【独家】微软小冰之父李笛：对话式AI泡沫明显，数据和用量是硬伤
根据李笛的介绍，小冰最基本的冷启动过程就是这样一个过程：先让小冰把整个跟情感、跟对话、人与人之间的关联的经验学到。 然后，第二过程就是迭代。 具体的对话过程，小冰和 alphago原理是一致的，但是运用难度比较大。 因为有利和不利的判断对alphago 来讲是更容易的：最后赢了就是有利，输了就是不利。 但是一个...
AlphaGo与李世乭对弈教我们的事
了解围棋 围棋的计算复杂度太高，人脑与计算机对它都无法完全掌握，都必须找到好的解题策略来简化问题至自身运算能力能够负荷的范围。 alphago 发现的新策略让我们获得了一个重新了解围棋的机会。 在三月十二日第三局结束、alphago 以 3:0 的成绩确定赢得这场总共五局的比赛后，负责实时解说的 michael redmond 九段...
【干货】未来人工智能：从AlphaGo到BeltaGo
一、从alphago看人工智能现状1、alphago是谁？ 根据世界围棋排行榜，alphago的工作单位是google deepmind，性别：无，国籍：英国。 它的战绩为，2016年一月份胜了欧洲冠军，两个月后胜了世界冠军，当时，有同学问我，如果alphago和柯杰下，谁赢? 当时，我说，我猜alphago赢，因为alphago是在科学原理上赢了李世石...
