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你以为只是下围棋能赢人类?微软的AI在吃豆人游戏上也超越人类了

发布日期:2021-05-05 07:22

本文摘要:(公共编号:)微软公司的研究人员建立了人工智能系统系统,该系统需要在20世纪80年代流行的电子游戏中获得豆人先生(Ms.pac-Man)的最高分数,系统用于共同管理战略,更大程度地影响了AI代理店今年年初,微软公司收购了人工智能创业公司Maluuba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Mari、Maluba、Maluba、Mar

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(公共编号:)微软公司的研究人员建立了人工智能系统系统,该系统需要在20世纪80年代流行的电子游戏中获得豆人先生(Ms.pac-Man)的最高分数,系统用于共同管理战略,更大程度地影响了AI代理店今年年初,微软公司收购了人工智能创业公司Maluuba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Maluba、Mari、Maluba、Maluba、Mari、Maluba、Mari、Mari、Maluba、Mari、Maluba、Mari、Mari、Malubari、Malubaluba、Ma、Mari、Maluba、Malubari、Mari、Mari、Malubaluba、Ma用这种方法,这个团队在这个游戏中得分低约999,990。位于加拿大蒙特利尔的麦吉尔大学(McGillUniversity),专门从事计算机科学研究的DDoina-Precup副教授应对,AI研究人员经常用于各种电子游戏测试他们开发的系统,但研究人员最好找到不吃豆人的游戏。但是,Precup的回应比研究者取得的成果更感兴趣。为了在不吃豆小姐游戏中获得更高的分数,Maluba这个公司团队将操作不吃豆小姐游戏的大问题分解成几个小问题,然后把小问题分发给AI代理解决问题。

Precup说:这个共同管理战略的想法是Maluba教育公司的研究人员用不同的系统构筑同一目标,这是非常有趣的事情。这个想法类似于大脑如何工作的理论,可以更大程度地影响AI代理教育,利用有限的信息完成更简单的任务。如果需要最大限度地利用共同管理战略的话,人工智能会向前迈出很大的步骤,这是最令人兴奋的。Maluuba团队将这种共同管理战略称为混合奖励结构,该方法用于150多名人工智能代理店,各代理店与其他代理店独立通知不吃豆人小姐游戏。

例如,一些代理商顺利地寻找豆子获得的报酬,而另一些代理商必须睡在原地,因为鬼魂不存在。然后研究人员在不吃豆小姐的游戏中成立了一个顶级代理商,就像一个公司的高级经理一样,顶级代理商需要得到所有代理商的建议,综合分析后,顶级代理商要求不吃豆小姐应该如何移动。

顶级代理会根据自由选择各个方向进行的代理数量大小来要求移动方向,但同时也要考虑到代理想要移动到某个方向的反应强度。例如,如果100个代理想向右移动的话,向右转是他们最好的路线,但是有3个人想向左移动。因为右边有可怕的幽灵,所以这个3个代理向左移动的反应强度比其他代理好,考虑到幽灵的不存在,必须要求最高。的双曲馀弦值。

的双曲馀弦值。Maluuba公司的研究室经理,HarmanVanseijen,公开发表了他们最近的研究成果,在文章中,每个代理店都冷静地自由选择,顶级代理店综合利用每个代理店的信息进行最佳的自由选择,不吃豆人的姐姐游戏就能得到最差的结果。HarmanVan,Seijen说:每个代理商只关心一个特定的问题,但他们之间有很好的相互作用。

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图为HarmanVan。Seijen为什么?AI主要是研究攻击不吃豆人的错误游戏,必须使用最先进的设备,AI的研究方法打败了上世纪80年代不吃豆人的错误游戏这样的非常简单的游戏,看起来很奇怪。但是,Maluba公司的项目经理,Rahul,Mehrotra回应,用算法获得这些非常简单的电子游戏只是非常困难。因为在玩游戏的过程中可能会遇到各种各样的情况。

Mehrotra回答说:很多专门从事人工智能的公司都在构筑游戏智能算法。因为公司希望人工智能像人一样享受游戏的技能。SteveGolson是不吃豆类游戏街机版的创始人之一,不吃豆类的最初定位是街机游戏,希望游戏对人们有持续的魅力进入宿舍,所以不吃豆类的游戏必须控制人类几乎不能吞没的游戏程序。

图为SteveGolson运营咨询公司,TrilobyterSystemstems的Golson说,他们故意设计不吃豆子的游戏比普通不吃豆子的游戏更不可预测,所以玩家们很难。简单的游戏使研究者在AI代理店对随机环境作出理想的反应。

Golson说:为了报关AI代理不吃豆人的错误游戏是不现实的,但是由于游戏的随机性,必须设计的AI程序最简单。强化自学对于在大发展的强化自学领域工作的研究者来说,这种不可预测性接近有价值。在AI研究中,加强自学是监督自学的复印件,是更常用的人工智能方法,系统在完成任务时需要更好。

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通过加强自学,代理商对每一个动作都有大力或负面的反应,通过大力的试验和错误,最大限度地获得大力的反应或奖励。具备监督自学的AI系统,通过获得更好和不合理的例子,来自学习如何在对话中做出必要的对话。

增强自学系统是通过系统在对话中进行正确的对话,获得更高水平的对话系统的方进行自学对话。AI专家指出,加强自学可以作为创立的AIT代理,这样的代理可以提出更好的要求,完成更简单的工作,为人们提供更高水平的服务。Mehrotra回答说,他们开发的报关不吃豆人游戏的系统,可以为人们提供更好的服务。

它能够在特定的時间或是给出的時间协助公司销售部门预测商品的潜在客户。该系统可用于多个代理,每个代理代表一个客户,可以预测哪个客户不更新合同,哪个合同对公司有价值。

有了AI系统预测的协助,销售负责人可以把更好的时间放在潜在客户身上,不会提高销售机会。因为销售员的眼睛已经射击了最容易订购的客户。VanSeijen回答说,他期待这种共同管理战略可以用于AI的其他研究领域,如自然语言处理领域。

共同管理战略使人们以解决问题的确简单问题的方式改变。viamicrosoft版权文章允许禁止发布。下一篇文章发表了注意事项。


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