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“阿尔法狗之父”:强化学习才能远超人类水平

2017-10-20 08:59:55来源:环球网 编辑:半城明灭 关键词:阿尔法狗人工智能机器学习阅读量:37063

导读:随着新版本的AlphaGo Zero正式发布,再度引起了人工智能领域的高度关注。近日,“AlphaGo之父”David Silver和Julian Schrittwieser在线回答了网友的提问。
  【中国智能制造网 名家论谈】随着新版本的AlphaGo Zero正式发布,再度引起了人工智能领域的高度关注。近日,“AlphaGo之父”David Silver和Julian Schrittwieser在线回答了网友的提问。
 
  DeepMind研究员、“AlphaGo之父”David Silver和Julian Schrittwieser(AlphaGo Zero作者之一)在Reddit回答网友提问。
 
  资料显示,“AlphaGo之父”David Silver毕业于剑桥大学,获得了艾迪生威斯利奖,随后与人共同创立了视频游戏公司Elixir Studios,2004年,成为伦敦大学学院的讲师,Silver起初是DeepMind的顾问,直到2013年正式加入DeepMind。
 
  以下是我们精选的Q&A,全文请前往Reddit.com
 
  当被问到为什么AlphaGo Zero的训练如此稳定?
 
  David Silver说,AlphaGo Zero所用的算法与策略梯度、Q-learning之类的传统(无模型)算法不同,通过使用AlphaGo search,我们极大地改进了策略和自我对弈的结果,然后我们应用简单的、基于梯度的更新来训练下一个策略+价值网络(policy+value network)。这比渐进的、基于梯度的策略改进(policy improvement)要稳定的多。
 
  为什么这次Zero就训练了40天?训练3个月会怎样?
 
  David Silver认为,这是一个人力和资源优先级的问题,如果训练3个月,我想你会问训练6个月会发生什么。
 
  为什么一开始选择用人类对局数据来训练AlphaGo,而不是通过自我对弈来从0开始?之前的AlphaGo瓶颈在哪里?
 
  David Silver表示,创造一个完全自学的系统,一直是强化学习中的一个开放式问题,之前都非常不稳定,之后我们做了很多实验,发现AlphaGo Zero的算法是有效率的。
 
  DeepMind和Facebook几乎同时开始研究这一课题,为什么你们能达到这个水平?
 
  David Silver说,Facebook更专注于监督学习,我们关注强化学习,是因为相信它终会超越人类的知识,研究表明,仅使用监督学习能够获得令人惊讶的表现,但如果要远超人类水平,强化学习才是关键。
 
  AlphaGo Zero是AlphaGo的 终版本吗 ?
 
  David Silver:我们已经不再主动研究如何让AlphaGo变得更强,但我们仍然用它尝试新的想法。
 
  AlphaGo有没有开源计划?
 
  David Silver:我们在过去已经开源了许多代码,但AlphaGo始终是一个复杂的过程,它是一个非常复杂的代码。
 
  原标题:“阿尔法狗之父”答疑 新版解决了哪些问题?
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