DeepMind的最新AI程序可自行做出正确的决定
新时代，高科技越来越发达。朋友们读了很多关于科技的重要新闻。我们也应该在生活中使用很多这些高科技的东西。朋友应该注意什么？今天，我想和大家分享一条关于科技的知识。我希望你会喜欢它。
当深蓝在1997年击败国际象棋世界冠军加里卡斯帕罗夫时，人工智能似乎终于出现了。一台电脑刚刚摧毁了历史上最顶尖的棋手之一。但事实并非如此。
虽然《深蓝》是从上到下精心设计的，但是太费力了，太依赖于清晰的规则和在更复杂的游戏中成功的可能性，更不用说在现实世界中了。下一次革命将需要十年半的时间，届时机器学习将恢复更多的计算能力和数据，这是人工智能的一个古老概念，等待世界来追赶。
如今机器学习占主导地位，主要通过一系列被称为深度学习的算法来实现，而符号AI(深蓝色时代的主要方法)已经逐渐淡出了背景。
深度学习成功的关键是算法基本上都是自己写的。给定一些高级编程和数据集，他们可以从经验中学习。没有一个工程师能预见代码中的所有可能性。算法刚刚算出来。
现在，Alphabet的DeepMind通过开发深度学习算法进一步实现了这种自动化，可以处理编程任务，这是迄今为止世界顶尖计算机科学家唯一的工作(而且需要很多年才能写完)。
在最近发表在打印前服务器arXiv上的一篇论文中，该图书馆是一个未经同行评审的研究论文数据库。DeepMind团队描述了一种新的深度强化学习算法，该算法可以找到自己的价值函数——从零开始进行深度强化学习的关键编程规则。
令人惊讶的是，该算法在简单的训练环境下仍然有效，然后继续玩雅达利游戏(一个不同的更复杂的任务)，其水平有时可以与人工设计的算法竞争，并在14场比赛中达到超人的游戏水平。
DeepMind表示，这种方法可能会加速强化学习算法的发展，甚至导致侧重点的转移。研究人员不需要花费数年时间编写自己的算法，而是致力于改善自己的训练环境。
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