GHID Firme
AlphaGo și AlphaZero
AlphaGo a combinat rețelele neuronale cu Monte Carlo Tree Search pentru a juca Go.
Ascultă acest ghidNarativ AI · ~2 min
Pe această pagină2 minute de lectură
Prezentare generală
AlphaZero a folosit auto-play-ul dat reguli de joc în Go, șah și shogi, în timp ce MuZero a învățat un model suficient pentru planificare fără a primi dinamica mediului.
Scufundare în profunzime
Go este dificil pentru căutarea prin forță brută din cauza spațiului său mare de căutare și a provocării de a evalua pozițiile. AlphaGo combină o rețea de politici, care sugerează mișcări promițătoare, și o rețea de valoare, care evaluează pozițiile în consiliu, cu Monte Carlo Tree Search. Lucrarea sa originală Nature descrie învățarea supervizată din jocurile experților umani, urmată de învățarea de întărire din jocul propriu. AlphaZero generalizează întărirea prin auto-joc, învățarea Go, șah și shogi; începe de la un joc aleatoriu și folosește regulile jocului fără exemple de joc uman. Lucrarea AlphaZero raportează joc supraomenesc în jocurile testate, inclusiv atingerea acestui nivel în șah și shogi în 24 de ore de la antrenament. MuZero este diferit: învață un model latent de recompense și tranziții de stare suficiente pentru planificare, fără a fi furnizate regulile jocului sau dinamica completă. Acestea sunt rezultatele cercetării în jocuri, nu dovezi că aceeași performanță se transferă la sarcini de planificare arbitrare.
Implementare în lumea reală
Comparați învățarea supravegheată de la AlphaGo din jocurile experților cu învățarea de întărire din jocul propriu.
Folosiți experimentele AlphaZero pentru a studia căutarea și auto-play-ul conform regulilor de joc cunoscute.
Inspectați modul în care o politică anterioară și o estimare a valorii pot ghida Monte Carlo Tree Search.
Comparați modelul de planificare învățat al lui MuZero cu sistemele care primesc reguli de joc explicite.
Viitorul AlphaGo și AlphaZero
AlphaGo, AlphaZero și MuZero arată diferite moduri de a combina evaluarea învățată cu căutarea în jocurile structurate. Aplicarea acestor metode în alte domenii necesită definirea de acțiuni, recompense, constrângeri și un mediu de evaluare; Rezultatele jocului singure nu stabilesc performanța în sarcinile de robotică, matematică sau limbaj.
Punând-o în practică
De ce contează
- Strategia furnizorului. Foile de parcurs ale furnizorilor influențează caracteristicile pe care echipa ta le poate construi în continuare.
- Cost și buget. Condițiile comerciale și opțiunile de implementare afectează costurile și riscurile pe termen lung.
- Risc și siguranță. Stimulentele companiei modelează valorile implicite ale produselor, postura de siguranță și deschiderea.
Atenție la
- Anunțurile de lansare pot depăși stabilitatea în fluxurile de producție reale.
- Prețurile API sau schimbările de politică pot rupe ipoteze peste noapte.
- Dependența de un singur furnizor crește costurile de blocare și migrare.
Următorii pași
- Evaluați furnizorii folosind propriile sarcini și seturi de date.
- Examinați confidențialitatea, securitatea și condițiile legale înainte de integrare.
- Mențineți un plan alternativ pentru modele sau furnizori.
- Monitorizați notele de lansare, astfel încât modificările foii de parcurs să nu surprindă echipele.
Continuați să explorați
Buletin gratuit
Primește briefingul zilnic AI
Trei povești AI verificate în fiecare dimineață de zi lucrătoare, scrise în engleză simplă. Gratuit pentru totdeauna, fără reclame.
Un e-mail în fiecare zi lucrătoare. Dezabonare cu un singur clic. Nu vindem niciodată și nu împărtășim adresa ta.
Testează-te
Faceți testul AlphaGo și AlphaZero
Feedback instantaneu la fiecare răspuns și un certificat partajabil cu un ID verificabil după ce parcurgi un curs.
Susține educația AI gratuită. AI Understanding este o organizație nonprofit 501(c)(3) — fără reclame, fără barieră de plată, pentru totdeauna. Fă o donație
Întrebări frecvente
Ce este AlphaGo și AlphaZero?
AlphaGo a combinat rețelele neuronale cu Monte Carlo Tree Search pentru a juca Go. AlphaZero a folosit auto-play-ul dat reguli de joc în Go, șah și shogi, în timp ce MuZero a învățat un model suficient pentru planificare fără a primi dinamica mediului.
De ce jocul Go a fost considerat deosebit de greu pentru computere?
Factorul enorm de ramificare al lui Go face că căutarea prin forță brută nu este posibilă, așa că succesul a necesitat intuiție învățată.
Cine a învins AlphaGo cu 4-1 în 2016?
AlphaGo l-a învins cu 4-1 pe campionul de top al Go, Lee Sedol, într-un meci urmărit pe scară largă din 2016.
Care trei jocuri a evaluat lucrarea AlphaZero?
Lucrarea AlphaZero evaluează algoritmul său general de întărire-învățare în Go, șah și shogi. Rezultatele sale sunt specifice acestor jocuri și experimente.
Ce metodă de căutare se asociază AlphaZero cu rețeaua sa neuronală?
AlphaZero folosește Căutarea arborelui Monte Carlo ghidată de politica unei rețele neuronale și predicțiile de valoare.
Ce două lucruri prezice rețeaua neuronală AlphaZero pentru a-și ghida căutarea?
Ieșirile rețelei care se mișcă arată promițătoare (politică) și o estimare a cine va câștiga (valoare), concentrând căutarea.
Continuați să învățați
Ghiduri conexe
Mai multe ghiduri alese pentru acest subiect