Оглавление
Альфа-Ноль
-
Основные достижения в области искусственного интеллекта
- AlphaGo Zero, разработанная DeepMind, превзошла предыдущие версии AlphaGo, обучившись без использования данных от экспертов.
- AlphaGo Zero обучалась на основе игры в саму себя, что позволило ей превзойти человеческие знания и стать более универсальной.
- Обучение AlphaGo Zero включало использование TensorFlow и 64 графических процессоров, а также 19 серверов параметров процессора.
- AlphaGo Zero начала обучение с подкреплением, что позволило ей предвидеть свои собственные ходы и влиять на исход игры.
-
Применение и стоимость
- Алгоритмы AlphaGo могут быть полезны в областях, требующих интеллектуального поиска, таких как биоинформатика и точное моделирование химических реакций.
- Стоимость оборудования для одной системы AlphaGo Zero оценивается примерно в 25 миллионов долларов.
-
Реакция и перспективы
- AlphaGo Zero была признана значительным шагом вперед в области искусственного интеллекта, и ее потенциал был высоко оценен экспертами.
- Некоторые специалисты выразили опасения относительно неявных знаний, которые могут быть присущи AlphaGo, и необходимости их тестирования в других областях.
- AlphaGo Zero может повлиять на мир Го, и уже наблюдается влияние на стиль игры и тенденции.
-
Сравнение с предшественниками и будущие разработки
- AlphaZero, более обобщенная версия AlphaGo Zero, способна играть в шахматы, сеги и Го и превзошла программы-чемпионы в этих играх.
- AlphaZero использует обновляемую нейронную сеть и может учитывать возможность ничьей в шахматах.
- DeepMind также представила программу Leela Zero с открытым исходным кодом, основанную на идеях AlphaGo.
Полный текст статьи: