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[導(dǎo)讀]據(jù)readwrite北京時(shí)間8月19日?qǐng)?bào)道,2014年被谷歌收購的英國人工智能公司DeepMind,將新開發(fā)一款人工智能系統(tǒng),具有想象和理解之前動(dòng)作后果的能力。

DeepMind新人工智能想象圖

據(jù)readwrite北京時(shí)間8月19日?qǐng)?bào)道,2014年被谷歌收購的英國人工智能公司DeepMind,將新開發(fā)一款人工智能系統(tǒng),具有想象和理解之前動(dòng)作后果的能力。

在上周提交的兩篇研究論文中,DeepMind描述了新人工智能系統(tǒng)構(gòu)想計(jì)劃、記住對(duì)于未來非常重要的信息的方法。

DeepMind研究團(tuán)隊(duì)向《連線》表示,新人工智能系統(tǒng)的特別之處是,它利用紛亂的感觀數(shù)據(jù),而非特殊信息——例如預(yù)先設(shè)定的精準(zhǔn)模擬器——學(xué)習(xí)模型。

該團(tuán)隊(duì)稱,在下述情況下基于想象的方法非常有用:人工智能系統(tǒng)面對(duì)新情況、沒有直接經(jīng)驗(yàn)可依靠,或者其行為有不可逆轉(zhuǎn)的后果、更需要仔細(xì)思考而非無意識(shí)動(dòng)作。

與其大多數(shù)研究一樣,DeepMind利用視頻游戲測(cè)試新人工智能系統(tǒng)的水平。新人工智能系統(tǒng)在不知道游戲規(guī)則的情況下玩《推箱子》(Sokoban)游戲。在玩的過程中,它逐漸理解了這一游戲的規(guī)則,然后在準(zhǔn)確性和速度方面的表現(xiàn)就越來越好了。

2015年,DeepMind開發(fā)的Deep Q-learning人工智能系統(tǒng)學(xué)習(xí)玩雅達(dá)利的打磚塊游戲。在玩了120分鐘后,它就達(dá)到了專家水平,能夠打破所有磚塊,而且沒有失誤。

DeepMind以開發(fā)AlphaGo圍棋人工智能系統(tǒng)聞名,AlphaGo打敗了全球多名頂級(jí)圍棋棋手,包括韓國李世石和中國柯潔。DeepMind沒有披露未來是否會(huì)為其他棋類游戲——例如國際象棋和日本象棋——開發(fā)人工智能系統(tǒng)。

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