人机大战风云再起,人工智能领域再获突破性进展!

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近日,最新一期《Nature》杂志发表了DeepMind 有关 AlphaStar 的论文,展示了世界上第一个击败星际争霸顶级职业玩家的人工智能AlphaGoStar。
 

这是人工智能算法 AlphaStar 的最新研究进展,展示了 AI 在「没有任何游戏限制的情况下」已经达到星际争霸 2 人类对战天梯的顶级水平,在 Battle.net 上的排名已超越 99.8%的活跃玩家。
 


星际争霸 2 是人类游戏史上最困难、最成功的即时战略游戏,这一系列游戏的历史已经超过 20 年。自从围棋、国际象棋、德州扑克相继被计算机破解以来,星际争霸被视为人工智能的「下一个重大挑战」。
 

从计算机时代的早期开始,游戏就被认为是人工智能研究的重要载体。
 
早在1997年,IBM的计算机“深蓝”击败了俄籍世界国际象棋冠军成为全球焦点。
 
近20年后,AlphaGo在难度超高的围棋比赛中,历史性地击败了人类职业围棋手。
 
此后,AlphaGo的发展进入了快车道。
 
2017年,AlphaGo 的升级版AlphaGo Zero  通过与自己对战,超越了世界上最强的旗手与程序。升级版的AlphaGo Zero不仅自学了围棋,还学会了国际象棋和日本将棋,成为掌握三种世界上最难棋类游戏的人工智能。
 


 

AlphaGo的诞生,意味着人们对人工智能的探索已经到达了一个新的阶段。
 
而Alp haGoStar的行为是由一个深度神经网络产生。网络的输入来自游戏原始的接口数据,包括单位以及它们的属性,输出则是一组指令,这些指令构成了游戏的可行动作。
 

造就AlphaGo的学习模式,在游戏领域诞生并初步试水,而日渐成熟的技术后续被推广到各个领域为人类服务,譬如面部识别,语音识别等等。 
 
例如,DeepMind研制的AI已经在为谷歌公司服务了。他们出品的人工智能帮助谷歌减少了40%在机房冷却系统上的花费。他们还希望能够与英国国家电网合作,利用人工智能将英国的能耗减少10%。
 
前国际象棋世界冠军Garry Kasparov 称:飞机不会像鸟一样拍打翅膀,机器也不像人类一样下棋。这些自学成才的专家机器不仅仅有出色的表现,而且我们可以从他们所产生的知识中学到更多。
 
正如AlphaGO之父”、Deep Mind创始人哈萨比斯(Demis Hassabis)在接受媒体采访时所说:“世界上各种行业都已经演变成为非常复杂的门类,从医疗健康、基因研究到宏观经济、金融行业,甚至最聪明的人终其一生可能都没有办法彻底掌握其中的一个分支,这对AI而言却不是问题。”
 


 

随着互联网和大数据的发展,人类将不得不承受信息超载的压力,而人工智能将帮助人类从海量知识信息中释放,帮助人类发挥自身优势,让数据成为真正有价值的资源。 
 

任何一项技术的投入应用都需要适当的业务场景。目前,人工智能在各行业的落地还受限于实践场景和应用经验。而具备超强适应能力和丰富应用场景的RPA(机器人流程自动化)恰好为人工智能技术的落地的绝佳载体。
 

AI能力不只能帮助拓展RPA的应用范畴,RPA也让AI的应用可以延伸到更多场景之中,创造出更高的价值。 相信未来“RPA+AI”将带来更多惊喜!

 

特别声明:

文章来源:金智维科技

原文链接:https://mp.weixin.qq.com/s/xEkjPG1zjiA17lC6EgMu_Q

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