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AlphaZero完胜三大世界冠军棋类程序:5000个TPU、自学一天

标签:半空中 普觉镇

2017-12-7 23:34| 发布者: cjy__05| 查看: 2067| 评论: 搜狐科技

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摘要: 新一代AlphaZero在用了强劲的计算资源(5000个一代TPU和64个二代TPU)之后,用不到24小时的时间自我对弈(tabula rasa,也叫白板)强化学习,接连击败了三个世界冠军级的程序(国际象棋、将棋、围棋)。

昨天,DeepMind团队又在arXiv上扔了个重磅炸弹,新一代AlphaZero在用了强劲的计算资源(5000个一代TPU64个二代TPU)之后,用不到24小时的时间自我对弈(tabula rasa,也叫白板)强化学习,接连击败了三个世界冠军级的程序(国际象棋、将棋、围棋)

其中包括上一代冠军围棋程序AlphaGo Zero,这个程序发布还不到两个月,DeepMind就又把自己颠覆了(所以谷歌团队自我进化速度的时间单位都是按天计,可怕)。

AlphaZero的百局战绩:

对弈国际象棋程序Stockfish28胜,72平;

对弈将棋程序 Elmo90胜,2平,8负;

对弈围棋程序AlphaGo Zero60胜,40负。

AlphaZero自我对弈的训练时间:

训练次数 | 训练时间 | 对弈冠军棋类程序

30万,2小时,击败将棋Elmo

11万,4小时,击败国际象棋Stockfish

16.5万,8小时,击败围棋AlphaGo

Go去掉,意味着AlphaZero ,已经是比AlphaGo Zero更通用的程序。

一直以来,尽管众多顶尖的AI的程序都超过了人类世界冠军的水平,但它们都只能在单一的领域执行单一的任务,并不能把这种击败人类的超能力泛化到其他任务中。

DeepMind的野心可不仅仅是在棋类游戏上超越人类,这次他们研究出了这个更通用的程序AlphaZero,将会马上投入到蛋白折叠的应用上。

官方称,他们不久就会发表相关论文,通过检测出蛋白错误折叠来快速诊断神经退行性疾病,比如阿尔茨海默症,帕金森,囊状纤维化。

期待AlphaZero在医疗健康领域的表现。

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最新评论

引用 2018-1-15 11:48 PCBETA网友 183.13.*.*
其他医疗及教育,有类似的翻天覆地的变化
引用 2018-1-14 00:13 PCBETA网友 125.64.*.*
期待早日用于医疗、教育
引用 2018-1-13 21:19 PCBETA网友 223.255.*.*
路过。
引用 2018-1-13 19:06 PCBETA网友 113.225.*.*
人类的希望
引用 2018-1-12 20:53 PCBETA网友 58.255.*.*
人工智能是趋势
引用 2018-05-21 22:56 PCBETA网友 101.78.*.*
民用还需要很长一段路需要走
引用 2017-12-8 14:23 PCBETA网友 221.4.*.*
打败人类,指日可待,赶快跑。

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