艾尔学习打败中国古代棋盘游戏

时间:2019-07-24 09:03       来源: 未知
Go是一款来自中国的棋盘游戏,已有2000多年的历史。它如同地狱一样复杂:游戏中的可能位置比宇宙中的原子更多。所以Google AI在游戏中击败人类主人的消息令人着迷/恐怖。

人工智能多年来一直在国际象棋中击败人类,但与Go相比,国际象棋是一个相对简单的游戏;中国游戏比国际象棋还要大,所以虽然人工智能逐渐能够胜过我们从跳棋到黑棋和十字架的所有东西,但Go仍然是我们可以踢机器的一种消遣方式。呃,或者直到当前(三次)欧洲围棋冠军范辉被谷歌的AlphaGo AI击败5-0,这是有史以来第

一次成为职业球员被人工智能打败了。

为了击败它,人工智能必须做的不仅仅是参考预编程的动作目录。因为Go非常复杂,所以必须真正学习:

我们通过人类专家的游戏训练神经网络3000万次移动,直到它可以预测人类移动57%的时间(AlphaGo之前的记录是44%)。但我们的目标是击败最优秀的人类玩家,而不仅仅是模仿他们。要做到这一点,AlphaGo学会了通过在神经网络之间玩数以千计的游戏,并使用称为强化学习的试错过程来调整连接,从而发现自己的新策略。

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