重磅 | Facebook 田渊栋详解:深度学习如何进行游戏推理?
重磅 | Facebook 田渊栋详解:深度学习如何进行游戏推理? AI科技评论按:腾讯围棋 AI 程序“绝艺”(Fine Art)在世界电脑围棋大赛 UEC 上力压多支日韩参赛退伍获得冠军,一时间又引发了大家对 AI 和围棋的关注和讨论。 其实,自去年 3 月份 AlphaGo 战胜李世石之后,人们对会下围棋的人工智能程序已经不陌生了。大部分人都知道 AlphaGo 是利用了一种名叫深度学习的技术,然后基于互联网棋谱大数据的支持,每天自己跟自己对弈,所以才能这么厉害。 但鲜有人知道的是:在围棋这种逻辑缜密的推理游戏中,AI 究竟是怎么“思考”
观点 | Facebook田渊栋盛赞DeepMind最新围棋论文:方法干净标准,结果好
观点 | Facebook田渊栋盛赞DeepMind最新围棋论文:方法干净标准,结果好 机器之心转载自知乎 作者:田渊栋 昨日,DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文,正式推出人工智能围棋程序AlphaGo Zero。这篇论文的发布引起了业内极大的关注与讨论。Facebook AI 研究员田渊栋在知乎上发布了一篇简短的文章,介绍了自己对这篇论文的看法。 老实说这篇 Nature 要比上一篇好很多,方法非常干净标准,结果非常好,以后肯定是经典文章了。 Policy network 和 value network 放在一起共享参数

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