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这次DeepMind挑战的街机学习环境中包含57款雅达利游戏,可以为强化学习智能体提供各种复杂挑战,因此被视为评估智能体通用能力的理想试验场。

DeepMind在自己的博客上公布了Agent57的框架。Agent57使用强化学习算法,同时运行在多台电脑上,这些AI赋能的智能体在环境中会选择能够最大化奖赏的动作去执行。此前,强化学习在电子游戏领域已经展现出了极大的潜力。OpenAI的OpenAI Five和DeepMind的AlphaStar RL智能体分别打败了 99.4%的Dota 2玩家和99.8%的星际2玩家。

武汉肺炎/防疫宅在家 屏东公共图书馆借阅率大幅提升

表现优于人类之后DeepMind团队也在官方博客中透露了团队的下一步计划。“Agent57最终在所有基准测试集最困难的游戏中都超过了人类水平。但这并不意味着雅达利游戏研究的结束,我们不仅要关注数据效率,也需要关注总体表现……未来的主要改进可能会面向 Agent57在探索、规划和信度分配上。”论文合作者之一在官方博客中写道。

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屏东县政府文化处统计,1至3月武汉肺炎疫情期间,全县公共图书馆借阅册数较去年同期成长7成,使用云端书库借阅电子书也成长3成。▲屏东县政府文化处统计,今年1至3月武汉肺炎疫情期间,全县借阅册数较去年同期成长7成,使用云端书库借阅电子书也成长3成。(图/屏东县文化处提供)文化处表示,武汉肺炎(2019冠状病毒疾病,COVID-19)疫情延烧,民众出入公共场所意愿受影响,再加上疫情期间不少乡镇市图书馆调整馆内服务及开闭馆时间,还有部分乡镇图书馆将图书馆作为第2办公室使用,民众减少待在馆内时间,使得民众借阅率提升。文化处表示,目前文化处所属介寿图书馆调整服务时间为周2至周日上午9时至下午5时,自修室仍维持到晚上9时,并采取梅花座,建议全程戴口罩,保持适当距离。文化处指出,包括屏东市立复兴图书馆、麟洛乡、内埔乡、竹田乡、万丹乡、里港乡等也配合防疫,宣导民众多加利用借阅服务,并利用还书箱归还书籍,暂停馆内阅读服务,甚或关闭自修室及取消相关活动办理。文化处表示,依全县公共图书馆借阅量统计,今年1至3月借阅册数1万多册,较去年同期5700多册成长约7成。另在这段期间使用台湾云端书库借阅电子书的册数近4000册,借阅956人次,较去年同期成长约3成。文化处说,凡持有屏东县公共图书馆借阅证,只要输入图书馆借阅证号或身分证号及密码,即可进入台湾云端书库,另在屏东公共图书馆网站也提供18个国外阅读资源网站连结,让民众免费点阅,防疫宅在家,也可轻松享受阅读乐趣。 

DeepMind研究团队表示,这个框架模型具有以下两大优势:第一,得益于训练中的策略优先级选择,它可以使得Agent57分配更多的网络容量,来更好地表征与手边任务最相关策略的状态行动值函数;第二,在评估时,它可以用一种自然的方式来选择最佳策略。

Agent57与MuZero、R2D2和NGU等领先算法进行了成绩对比

选择雅达利游戏作为挑战目标的原因主要有3点。首先,雅达利游戏足够多样化,可以评估智能体的泛化性能;其次,它足够有趣,可以模拟在真实环境中可能遇到的情况;第三,雅达利游戏是由独立的组织构建,可以避免实验偏见。

如果Agent57真如DeepMind所描述的那样优秀,那么它将为构建更加强大的AI决策模型奠定基础。想象一下,人工智能不仅可以自动完成平凡、重复性的任务(比如数据输入),还可以自动推理环境。这对于那些希望实现自动化以提高生产力的企业而言,可能就是福音。

Agent57如何实现超越人类

DeepMind首次在所有57款雅达利游戏上超越人类玩家

不过,对于DeepMind此次的新进展,有不少网友在网上表示祝贺,但也有人提出质疑。有人就认为Agent57表现优于人类的说法并不准确,只能说表现优于人类平均水平,因为在Montezumas Revenge这款游戏中,Agent57并没有打破人类的最高水平。另一方面,有人认为DeepMind的研究总是侧重于在雅达利等游戏上的性能表现,但如何利用这种模型来解决现实世界的实际问题才更关键。

DeepMind团队使用两种不同的AI模型来近似每个状态动作的价值(state-action value),这些价值能够说明智能体利用给定策略来执行特定动作的好坏程度,这样就使得Agent57可以适应与奖励相对应的均值与方差。他们还整合了一个可以在每个actor上独立运行的元控制器,从而可以在训练和评估时,适应性地选择使用哪种策略。

Agent57的计算框架具体来说,杏耀平台口碑Agent57通过将众多actor(actor可以理解为一个有状态的行为)馈入到可以采样的一个中央存储库(也称为经验回溯缓冲器)中学习,进而实现数据收集。该缓冲器包含定期剪枝的过渡序列,它们是在与独立、按优先级排列的游戏环境副本交互的actor进程中产生的。

原标题:DeepMind首次在所有57款雅达利游戏上超越人类玩家

挑战雅达利游戏,一直是DeepMind的研究日常。当地时间3月31日,这家全球最受瞩目的人工智能公司在自己的官方博客上宣布了挑战的最新进展:在57款雅达利游戏中全面超越人类,在该领域里是第一次。

57款雅达利游戏DeepMind 在最新发布的预印本论文和博客中表示,他们构建了一个名为Agent57的智能体,该智能体在街机学习环境(Arcade Learning Environment,ALE)数据集所有57个雅达利游戏中实现了超越人类的表现。

DeepMind团队将自己的算法与MuZero、R2D2和NGU等领先算法进行了对比。杏耀平台安全吗其中,MuZero在全部57种游戏中达到了最高平均分(5661.84)和最高中值(2381.51),但在Venture等游戏中表现很差,得分只到和随机策略相当的水平。

早在2012年,DeepMind开发Deep Q-Network(DQN)来挑战雅达利57中游戏。DQN是雅达利2600游戏众多挑战者中第一个达到人类控制水平的智能体。期间尽管取得了进步,但经过改进后的 DQN始终没有克服四款比较难的游戏:Montezumas Revenge、Pitfall、Solaris和Skiing。此次新发布的Agent57改变了这一局面。

与之相比,Agent57的总体表现上限更高(100),训练50亿帧后即在51种游戏上超越了人类,训练780亿帧后在Skiing游戏上超越了人类。

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