谷歌 DeepMind 团队的研究人员开发出了一种人工智能,它的灵感大致来源于人类大脑的工作方式......它可以玩 49 款经典的 Atari 2600 游戏,包括《太空侵略者》和《Pong》。 在开始玩游戏之前,人工智能不需要知道游戏规则。相反,它具备两种基本能力。第一是记住和学习之前玩过的游戏的能力。第二是最大化得分的动机。有了这些能力,它就能弄清楚规则。随着时间的推移,它可以改进策略。人工智能的创造者今天在《自然》杂志上报告说,人工智能最终能够在 29 款 Atari 游戏中获得至少 75% 的得分,与专业的人类游戏测试员一样。 人工智能应该是一个概念验证——最终应该有可能建立一个能够学习解决各种问题的程序。DeepMind 创始人 Demis Hassabis 表示:“最终目标是制造智能的通用机器。(DeepMind 在被谷歌收购之前是一家由风险投资支持的初创公司。)我们距离实现这一目标还有几十年的时间,但我确实认为这是我们迈出的第一步。” 哈萨比斯想象,在不久的将来,像他的人工智能这样的软件可以进入一个应用程序,当你说“为我计划一次欧洲之旅”时,它知道如何回应。 他说:“你只要告诉它,它就会帮你预订所有你需要的航班和酒店。”他补充说,人工智能的部分功能可以应用到谷歌的搜索和翻译等产品中。 现在玩雅达利游戏的软件以后怎么能理解你对大陆之旅的渴望呢?这个想法是,人工智能的基础是灵活的,能够学习很多东西。事实上,它的结构有点让人想起人类的大脑,人类的大脑能够学习各种各样的任务。人工智能是一个人工神经网络,这意味着它由一堆连接组成,类似于脑细胞之间的连接。 人工神经网络从随机强度的连接开始。然而,当它发现哪些决策会导致更多点时,某些连接就会得到加强。与此同时,较少使用的连接会减弱。同样,当人们练习某些技能时,大脑中相应的连接也会得到加强。 接下来,为了将他们的研究提升到一个新的水平,哈萨比斯和他的同事计划改进人工智能,使其能够处理 90 年代的游戏,例如超级任天堂和早期的 PC 游戏。这意味着软件必须学会处理更复杂的图像、导航更大的景观并回忆地图。是的,这也意味着这个人工智能正在蚕食你的童年。我希望你能接受这一点。 “看到计算机发现你自己无法弄清楚的事情绝对很有趣。”与此同时,与具有学习能力的人工智能合作充满了惊喜。例如,人工智能想出了一些人类创造者没有想到的策略。在 Breakout 中,它发现最好的技巧是让球位于 Breakout 积木后面。你可以在上面的视频中看到这一点。在 Seaquest 中,它发现可以通过让潜艇靠近水面来防止其氧气耗尽。 “起初,我们认为这是一件坏事,因为这样做会让它停止积累积分,但与此同时,它发现了我们从未知道的游戏特性,”另一位 DeepMind 工程师 Vlad Mnih 说道。“看到计算机发现你自己没有弄清楚的事情绝对很有趣。” |
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