谷歌创造了一种人工智能

谷歌创造了一种人工智能
谷歌开发了一个程序，, 首次, 能够自主学习玩游戏, 这相对于迄今为止存在的人工智能类型是一大飞跃. 深蓝, 举一个大家熟知的例子, 在1997年击败了卡斯帕罗夫下棋，这是因为它之前已由人类编程好了游戏规则和特定的策略, 再加上其计算能力，赋予了它必要的优势. 它没有自己学习.
在这个新的智能体的情况下, 谷歌就是这样称呼它, 我们正在谈论让程序自己玩，并独立学习哪种策略最能获胜.
去年谷歌收购了一家名为DeepMind的公司，其目标是构建智能机器. 正是这个团队负责开发这个新的智能体, 它已经学会在没有帮助的情况下玩49款不同的复古游戏.
在这个视频中，我们可以看到人工智能如何学习玩经典的《打砖块》游戏’ 雅达利公司出品. 注意它在最初的几局中完全迷茫，不知道该做什么. 智能体继续训练和学习，, 经过600轮, 找到了一种获胜策略. Resolve que la mejor forma de superar los niveles es atacando los laterales de la barrera para que la bola se sitúe al otro lado y acabe con ella desde arriba:
Cuando el agente empieza a jugar por primera vez a un juego se produce algo comparable a cuando un recién nacido abre los ojos y ve el mundo por primera vez. En este caso la IA observa la información en pantalla y presiona botones de forma aleatoria para comprobar qué sucede.
Utiliza un método llamado Aprendizaje profundo que le permite convertir los inputs visuales básicos en conceptos con significado, de la misma forma que el cerebro humano es capaz de transformar la información sensorial bruta en una comprensión rica del mundo. 谢谢, 另一方面, alAprendizaje por refuerzo, el agente es capaz de detectar aquello que tenga valor. Y de ahí surgen una serie de nociones básicas como esta: ganar puntos es bueno; perderlos es malo.
En el estudio, publicado en la revista Nature, figura que el agente tuvo un rendimiento del 75% del nivel de un tester profesional de videojuegos, incluso superior, en la mitad de los juegos probados, entre los cuales había desde shooters de scroll lateral hasta juegos de conducción en entornos 3D. En juegos como ‘Space Invaders’, ‘Pong’ ‘Breakout’, el agente logró superar a los humanos, mientras que en otros juegos lo hizo mucho peor.
Los investigadores aseguran que esto es así principalmente por la falta de memoria realpor parte del agente, 这使得它无法制定需要长期规划的策略. 因此, DeepMind团队正在尝试构建一个记忆组件，将其添加到系统中，并将其应用于三维环境中更现实的游戏.
埃隆·马斯克, 特斯拉首席执行官, 是DeepMind的早期投资者之一，并且他保证人工智能领域的进展速度如此之快，以至于真正危险的事情发生的风险在未来五到十年之内最多会出现. 你们在想天网（Skynet）, 我知道.
我们已经以游戏的术语讨论了这个代理, 但很明显，这种能够独立学习的人工智能有更多应用: 自动驾驶汽车, 智能手机个人助理, 多个领域的科学研究及更多, 更多.
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