Энциклопедия непознанного, интересного, нобъяснимого и загадочного
Главная старницаВидеоархив
Обратная связьSenav в twittereRSS 2.0
 
ПОПУЛЯРНЫЕ НОВОСТИ
» Изобретена контактная линза умеющая увеличивать изображ ...
» Ученым удалось заснять смерть
» В Японии придумали как обезопасить дома во время землет ...
» Россия проведет испытания нового ракетного двигателя на ...
» Опасный астероид приблизится к нашей планете 10 августа
» Почему нельзя пить морскую воду
» Лев Федотов - гость из будущего
» Предсказания астрологов на следующий год
» Применяло ли США климатическое оружие над территорией Р ...
» «Теневые люди»: джинны или инопланетяне?
РУБРИКИ САЙТА
» Мифология
» Теория Заговора
» Свободная энергия
» Выдающиеся люди
» Планета Земля
» Тайны истории
» Изобретения
» Непознанное
» Космос
» НЛО
» Читальный зал
 

Гадание



ОНИ ЗА НАМИ СЛЕДЯТ Пожелания и отзывы
Мы рады Вас видеть на нашем проекте о непознанном и интересном SEnav.net!
В любое время Вы можете зарегистрироваться, и стать полноценным пользователем сайта.
Вы сможете оставлять комментарии к публикациям, голосовать в опросах, а самое главное ‒ присылать свои материалы! Надеемся, что Вы проведете время с пользой и удовольствием. Приятного отдыха и хорошего настроения!
 
Шекспир не Шекспир?
Опубликована 11 октября 2012,  в раздел » Видеоархив    
Шекспир не Шекспир?
Смотрели: 58692 человек  Оставили свои мысли: 1     
Прочитать статью целиком

Ученые объяснили превосходство искусственного интеллекта в аркадных играх
Опубликована 3 марта 2015,  в раздел » Планета Земля   |  разместил: Lандыш
Ученые объяснили превосходство искусственного интеллекта в аркадных играх
Стартап Google Deep Mind продемонстрировал новые возможности искусственного интеллекта. Его система Deep-Q-Network смогла превзойти человека в 49 классических аркадных играх 1980-х, не имея доступа к исходному коду игр и без изучения практики игроков-людей. Об алгоритме работы системы рассказывается в журнале Nature, а коротко о новой технологии сообщил Science News.

Лондонскую фирму DeepMind, специализирующуюся в области искусственного интеллекта, в 2014 году приобрел Google. По данным СМИ сумма сделки составила около 400 миллионов фунтов стерлингов. После вхождения в состав американской корпорации один из основателей стартапа Демис Хассабис (Demis Hassabis) заставил компьютер самостоятельно обучаться опыту игры — и даже открывать эффективные ходы и стратегии, о которых не знали даже люди.

Система компьютерного самообучения получила название Deep-Q-Network (DQN). В ней используются две различные стратегии обучения. Во-первых, это глубинная нейронная сеть — система восприятия, принцип работы которой напоминает зрение животных: она делает ходы и замечает, как меняются пиксели на экране. «Q» в названии означает Q-learning: математический аналог обучения с подкреплением (или поощрением), благодаря которому люди и животные осваивают новые навыки: каждое новое эффективное действие вознаграждается. В случае DQN наградой являются очки в игре: пробуя различные действия, система запоминает те комбинации, которые приносят максимум очков.

Исследователи дали DQN порезвиться с 49 классическими аркадными играми на платформе Atari 2600. Эти игры, по мнению Хассабиса, представляют собой золотую середину с точки зрения сложности игрового процесса. DQN были предоставлены крайне ограниченные ресурсы: две недели на каждую игру и вычислительные мощности одного-единственного персонального компьютера.

Эффективность системы была далеко не очевидна: искусственный интеллект раньше всегда проигрывал человеку в играх наподобие Breakout или Space Invaders, где для получения рекордного счета необходимо искать сложные стратегии. Однако в итоге DQN обыграла живых экспертов в 60 процентах игр: она набрала на 20-30 процентов больше очков в Space Invaders и Pong, а в Breakout и Video Pinball — в 200 раз больше. Следующим этапом, по словам Хассабиса, станет трансфер знаний: перенос навыков из одной игры в другую (например, во вторую игру с летающими шариками система сможет играть быстрее, чем в первую).

По мнению экспертов, система DQN имеет все шансы найти применение в рекламной стратегии Google. Пиксели аркадных игр являются аналогом многочисленных данных, которые поисковик собирает об отдельных пользователях, а очки — аналогом прибыли от рекламы. Обучение с подкреплением пригодится для улучшения качества объявлений: чем чаще на них кликают, тем больше очков получает система. Тот факт, что DQN обучается, наблюдая за происходящим на экране, а не обрабатывая исходный код, говорит о том, что Google она нужна для анализа изображений и видео.





Источник — «Ученые объяснили превосходство искусственного интеллекта в аркадных играх»



Уважаемый посетитель, если захотите записать свою мысль на страницах SEnav.net - Вам необходимо будет зарегистрироваться, либо войти на сайт под своим именем.
 (голосов: 0)
Просмотров: 838  |   | 

ЧИТАЙТЕ ТАКЖЕ:
  • В России впервые пройдет нейросетевой хакатон
  • Очки Google научили распознавать эмоции
  • Google будет создавать игры
  • Создателя Linux рассмешили страхи Стивена Хокинга и Илона Маска
  • Человек доказал свое превосходство над компьютером в безлимитном покере


  •    
     
      Информация  
     
       
     
    Посетители, находящиеся в группе Гости, не могут оставлять комментарии в данной новости.

     
       
         


    Написал: Кузьмич
    в теме: В Греции нашли возможную гробницу любовника Александра Македонского


    Написал: Кузьмич
    в теме: Зонд "Розетта" достиг орбиты Юпитер


    Написал: Кузьмич
    в теме: Зонд "Розетта" достиг орбиты Юпитер


    Написал: Fobbescerve
    в теме: Люди имеют внеземное происхождение


    Написал: Starking
    в теме: Люди имеют внеземное происхождение


    Написал: Кузьмич
    в теме: Дик Чейни предупредил об атаке пришельцами США импульсным оружием


    Написал: Кузьмич
    в теме: Бразилия займется производством комплексов «Игла-С»





    Что более реально?

    Инопланетяне
    Параллельный мир
    Древние цивилизации
    Сверхспособности
    Индиго
    Бог
    Август 2019 (16)
    Июль 2019 (15)
    Июнь 2019 (14)
    Апрель 2019 (1)
    Март 2019 (5)
    Февраль 2019 (5)


    Rambler's Top100
    Главная   •   Регистрация   •   Поиск по сайту   •   Карта сайта
    Копирование материалов со сылкой на источник поощряется положительной кармой!
      SEnav.net © 2007 – 2016
    Реклама на сайте