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总有一天 DeepMind 会带领 AI 刷榜所有游戏

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HyperAI超神经
发布2019-12-01 22:22:02
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发布2019-12-01 22:22:02
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By 超神经

Google 家的 Deep mind AI 团队又搞出一件大杀器,训练 AI 挑战人类的空间感知能力,真的在一场迷宫游戏中他们击败了专业的人类玩家。

细思恐极,未来我们玩游戏时,对面的玩家是人还是 AI 真的分不清了,最好不要教 AI 装女声小姐姐来欺骗我们的感情。

Deepmind 是如何做到的呢?

熟读《孙子兵法》的 Deep mind 从 Alpha Go 开始,就深谙知己知彼的道理,因此,想要让AI具备像人一样的导航能力,就必须先弄清人脑是如何导航的。

人脑如何导航?

探索人脑的奥秘可以说是一件难度系数 9.9 以上的任务,但站在巨人肩上的 Deep mind 不费吹灰之力就找到了问题的答案。

这里要特别感谢 2005 年诺贝尔生理或医学奖获得者英裔美国科学家 John O'Keefe(约翰·奥基夫),及来自挪威的 May-Britt (梅-布里特)和他的丈夫 Edvard Moser(爱德华·莫泽)。

通过不懈努力历经千辛万苦,他们找到人脑 GPS 的核心——「网格单元」,这让 Deep mind 轻松发现人脑空间感知的关键。网格单元是一种神经元组织,由无数个网格细胞构成,主要功能是帮助人类及大多数哺乳动物给自己定位和导航。

当我们在移动时,网格单元会不断更新当前所在位置和周边环境,并记录下行走路径和历史位置,然后在大脑里绘制出一张虚拟地图,帮助大脑确定位置和方向。

每到一个新的地方,网格细胞就会自动绘制一张新的地图。也就是说你到过的地方越多,这张地图就越全,你的空间感知范围也就越大。

AI版网格单元

在该成果的启发下,Deep mind 团队联合 UCL(伦敦大学学院)科学家,共同开发出一套递归神经网络系统。该系统在模拟小白鼠寻找方向的过程中,神奇的发现神经网络产生了类似网格单元在确定位置时的一些特征。

(图注:神经网络生成的网格单元跟人类很类似)

通过进一步研究和改进,他们成功打造出神经网络版网格单元(也叫AI网格单元)。AI 网格单元不仅能判断自身位置,还能在复杂的环境里找到通向目标点的最佳路线。

这个发现让 Deep mind 团队喜出望外,他们迫切需要一次机会来秀一把真正的技术。于是,团队决定跳过小白鼠和大猩猩,直接向人宣战。

在一场与专业玩家对战的迷宫游戏里,搭载神经网络版网格单元的AI不仅在复杂的环境里找到方向,还准确计算出到目标点的距离,并找到最快行进路线(包括其他一些耗时较长的路线),成功战胜人类。

虽然只是在虚拟环境中取得胜利,但这意味着 AI 有能力在不借助 GPS 等外部数据的前提下,在实际场景中找到方向。因此,Deep mind 刷存在的同时,也不可否认这是一次里程碑式的胜利。

此前,AI 仅被证明在图像识别、棋牌游戏等领域有过人之处,但很少能在像导航这种主观认知领域超越人类。而这次 AI「进化」出自动导航功能,证明 AI 不仅能复制大脑,还能很好的理解大脑。

可以遇见的是,在未来 AI 将拥有更多可能性。依靠其强大的计算和学习能力,它能对同一个问题得出若干种解决方案,并找出最佳答案。

这对那些纠结中午该吃什么的人,真是天大的福音。

当然要是不断去训练 AI 适应各种游戏环境,再配上 Google Assistant 真假难辨的声音,怕我们更难分清对面的游戏玩家,究竟是个小姐姐还是 AI 了。

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原始发表:2018-05-24,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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