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发布时间:2017-10-21 19:50

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美国海军航母拉盟友在黑海外联合军演


来源:新华网
添加日期: 2017-10-21 19:50

美国海军航母拉盟友在黑海外联合军演

据美国海军网报道,当地时间3月13日,美国海军尼米兹级航母布什号(CVN 77)在地中海与法国海军进行了联合演习,法国海军FS Cassard (D614) 号护卫舰参与演习。

近日,美国海军的布什号航母一直在地中海靠近土耳其海峡出口的位置徘徊,在土耳其安塔利亚港口停靠和补给。随着乌克兰局势的紧张和俄军出兵克里米亚。美军航母在地中海的一举一动都颇有“震慑”俄罗斯的意味。

  原标题:最强版阿尔法狗已停止进一步强化,缔造者称正着手星际争霸

  仅用3天时间,490万盘自我对弈的训练数据,一台机器和4个TPU就打败了与战胜过韩国棋手李世石对弈的AlphaGo,DeepMind公司10月18日新发布的最强版AlphaGo Zero技惊四座。

  在问答过程中,席尔瓦透露,目前,DeepMind内部已经停止了强化 AlphaGo 的积极研究,但仍保留了研究试验台,以供 DeepMind 人员验证新思路和新算法。至于未来是否会开源给全球开发者共享。席尔瓦表示,DeepMind之前已经开源了大量的代码,但过程一直非常复杂。不幸的是,AlphaGo 项目的代码库更加复杂,甚至可以说复杂的过分了。

  值得一提的是,据两位成员透露,在开发AlphaGo的过程中,DeepMind团队遇到的最大困难是在与李世石比赛期间出现的。当时,团队意识到 AlphaGo 偶尔会受到错觉(delusion)的影响。即对弈中,会持续多次系统地误解当前的棋局。他们尝试了很多方法来解决,如给程序灌输更多的围棋知识或人类元知识。这一次他们的解决方法是让系统的算法变得更加条理化,使用更少的知识,更多地依赖强化学习来生成更高质量的解决方案。从最终结果看,效果还不错。

  AlphaGo Zero更多依靠强化学习算法,而不是人类数据的方法,也引发了算法和数据之间哪个更重要的讨论。在Julian Schrittwieser看来,目前算法仍然比数据更重要,只要看看 AlphaGo Zero 比之前几个版本的训练效率高出那么多就能理解。但这也表明,未来,数据在训练效率上的重要性还会有很大的提升。

  另外,网友还特别关心了DeepMind星际争霸人工智能的开发进度,Julian Schrittwieser回答道:“我们宣布开放星际争霸 2 环境刚过去几个星期,所以现在还处于早期阶段。星际争霸的行动空间确实要比围棋更具挑战性,因为其观察空间要远大于围棋。从技术上讲,我认为两者最大的区别之一在于围棋是一种完美信息博弈,而星际争霸因为有战争迷雾,属于不完美信息博弈。”

  在问答中,也有网友将DeepMind的人工智能与Facebook的研究做比较,两者究竟谁更胜一筹。对于这个问题,席尔瓦说:“Facebook 更关注监督学习,它能产生当时性能最优的模型;而我们更关注强化学习,因为我们相信它最终会超越人类已有的知识而进一步取得提升。我们最近的结果实际上表明,只有监督学习确实可实现令人惊叹的表现,但强化学习绝对是超越人类水平的关键。”

责任编辑:张玉

关键词: 美国海军航母_黑海_联合军演
 责任编辑:王家良  
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