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发布时间:2017-10-20 05:32

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美国海军航母拉盟友在黑海外联合军演


来源:新华网
添加日期: 2017-10-20 05:32

美国海军航母拉盟友在黑海外联合军演

据美国海军网报道,当地时间3月13日,美国海军尼米兹级航母布什号(CVN 77)在地中海与法国海军进行了联合演习,法国海军FS Cassard (D614) 号护卫舰参与演习。

近日,美国海军的布什号航母一直在地中海靠近土耳其海峡出口的位置徘徊,在土耳其安塔利亚港口停靠和补给。随着乌克兰局势的紧张和俄军出兵克里米亚。美军航母在地中海的一举一动都颇有“震慑”俄罗斯的意味。

  原标题:阿尔法狗再进化:自学3天,就100:0碾压李世石版旧狗

  一年多前,AlphaGo便是2016年1月28日当期的封面文章,Deepmind公司发表重磅论文,介绍了这个击败欧洲围棋冠军樊麾的人工智能程序。

  今年5月,以3:0的比分赢下中国棋手柯洁后,AlphaGo宣布退役,但DeepMind公司并没有停下研究的脚步。伦敦当地时间10月18日,DeepMind团队公布了最强版AlphaGo ,代号AlphaGo Zero。它的独门秘籍,是“自学成才”。而且,是从一张白纸开始,零基础学习,在短短3天内,成为顶级高手。

  团队称,AlphaGo Zero的水平已经超过之前所有版本的AlphaGo。在对阵曾赢下韩国棋手李世石那版AlphaGo时,AlphaGo Zero取得了100:0的压倒性战绩。DeepMind团队将关于AlphaGo Zero的相关研究以论文的形式,刊发在了10月18日的《自然》杂志上。

  AlphaGo此前的版本,结合了数百万人类围棋专家的棋谱,以及强化学习的监督学习进行了自我训练。

  在战胜人类围棋职业高手之前,它经过了好几个月的训练,依靠的是多台机器和48个TPU(谷歌专为加速深层神经网络运算能力而研发的芯片)。

  AlphaGo Zero的能力则在这个基础上有了质的提升。最大的区别是,它不再需要人类数据。也就是说,它一开始就没有接触过人类棋谱。研发团队只是让它自由随意地在棋盘上下棋,然后进行自我博弈。值得一提的是,AlphaGo Zero还非常“低碳”,只用到了一台机器和4个TPU,极大地节省了资源。

  经过几天的训练,AlphaGo Zero完成了近5百万盘的自我博弈后,已经可以超越人类,并击败了此前所有版本的AlphaGo。DeepMind团队在官方博客上称,Zero用更新后的神经网络和搜索算法重组,随着训练地加深,系统的表现一点一点地在进步。自我博弈的成绩也越来越好,同时,神经网络也变得更准确。

  随着自我博弈的增加,神经网络逐渐调整,提升预测下一步的能力,最终赢得比赛。更为厉害的是,随着训练的深入,DeepMind团队发现,AlphaGo Zero还独立发现了游戏规则,并走出了新策略,为围棋这项古老游戏带来了新的见解。

  除了上述的区别之外,AlphaGo Zero还在3个方面与此前版本有明显差别。

  首先,AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入,而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。

  其次,AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中,AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法,以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中,这两个神经网络合二为一,从而让它能得到更高效的训练和评估。

  第三,AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中,AlphaGo用的是快速走子方法,来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反,新版本依靠地是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

  据哈萨比斯和席尔瓦介绍,以上这些不同帮助新版AlphaGo在系统上有了提升,而算法的改变让系统变得更强更有效。

  经过短短3天的自我训练,AlphaGo Zero就强势打败了此前战胜李世石的旧版AlphaGo,战绩是100:0的。经过40天的自我训练,AlphaGo Zero又打败了AlphaGo Master版本。“Master”曾击败过世界顶尖的围棋选手,甚至包括世界排名第一的柯洁。

  对于希望利用人工智能推动人类社会进步为使命的DeepMind来说,围棋并不是AlphaGo的终极奥义,他们的目标始终是要利用AlphaGo打造通用的、探索宇宙的终极工具。AlphaGo Zero的提升,让DeepMind看到了利用人工智能技术改变人类命运的突破。他们目前正积极与英国医疗机构和电力能源部门合作,提高看病效率和能源效率。

责任编辑:柳龙龙

关键词: 美国海军航母_黑海_联合军演
 责任编辑:王家良  
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