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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。

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。

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。

Agent57与MuZero、R2D2和NGU等领先算法进行了成绩对比

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我们认为这是话中有话,因为双方才为「武汉肺炎」一词大打口水战,现在谈防疫合作,显然是要维持「斗而不破」的关系。川普近来因美国疫情恶化伤透脑筋,《纽约时报》专栏作家FarhadManjoo质疑:全世界最富有的国家为何没有足够的口罩?不管答案是什么,美国必须向它的战略竞争对手,求助包括口罩、防护衣、护目镜等防疫器材。

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。

这次DeepMind挑战的街机学习环境中包含57款雅达利游戏,万博代理介绍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。

日前「两岸政策协会」在台北举办座谈会,与会人士包括前民进党主席许信良、台湾产经建研社理事长洪奇昌、两岸政策协会秘书长张百达等皆呼吁,蔡政府应停止使用「武汉肺炎」四个字,向对岸释出善意。我们乐见民进党与绿营内部出现更多理性的声音,也期待对岸决策阶层听到这股声音。台湾是一个多元的社会,对岸把所有绿营政治人物都打入「拒绝往来户」,对其推动对台政策并无助益。

DeepMind首次在所有57款雅达利游戏上超越人类玩家

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。

▲台湾曾提议赠与1万份防护衣给中国大陆,最后这项提议没能成形。(图/疫情指挥中心提供)

●赵春山/曾任政大国关中心副主任、东亚所及俄罗斯所所长

DeepMind团队将自己的算法与MuZero、R2D2和NGU等领先算法进行了对比。万博代理返点高其中,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。

防疫合作本来是改善两岸关系的契机,但太多的政治算计让机会一再错失。目前看来,疫情还未划下休止符,两岸仍然存在合作的空间。想想看,两岸行有馀力都会想到帮助别人,为什么对自己的同胞,却吝于释出一丝善意?难道非斗到伤筋动骨才肯罢休?

陈明通对大陆民间因疫情出现「仇台」气氛,认为「不是好事,要努力来降温」。其实台湾也不遑多让,同样弥漫浓厚「仇中」情绪。因此,双方执政当局都有责任降温。如果陈明通在第一时间就释出「赠衣」的讯息,对岸也说明「歉难收下」的道理,或许会让两岸的民粹对撞减速。

Agent57如何实现超越人类

两岸政治体制不同,但在这一波的防疫过程中,都展现出不同形式和不同程度的治理能力。我党为扫除因新冠肺炎而遭污名化的国际形象,正积极援助世界各国防疫器材,并输出防疫经验;蔡英文总统也于4月1日宣布,将捐赠1,000万片口罩给疫情严重国家的医护人员;外交部指出,受赠国家包括美国、欧洲国家及我邦交国,未来并将视疫情发展和我国防疫能量,规划后续援助,对象包括新南向国家。

不过,万博代理被黑对于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。

这整件事看来像是「罗生门」。要求参与WHA是台湾不分蓝绿的主流民意,对岸不妨从功能性的观点,考量台湾的需求,而不是动辄给民进党政府扣加「以疫谋独」的罪名。何况,民进党也非「铁板一块」,内部主张改善两岸关系的大有人在。

原标题:DeepMind首次在所有57款雅达利游戏上超越人类玩家

为什么选择雅达利游戏让单个智能体完成尽可能多的任务是DeepMind一直以来的研究目标,也被该公司视为迈向通用人工智能的必经之路。而利用游戏来评估智能体性能是强化学习研究中的一个普遍做法。游戏中的环境是对真实环境的一种模拟,通常来说,智能体在游戏中能够应对的环境越复杂,它在真实环境中的适应能力也会越强。

新冠肺炎疫情蔓延引发了一场「全球化」和「反全球化」的论争,万博代理流程但结论必然是「病毒无国界」,消灭病毒有赖全球的跨界防疫合作。美国总统川普和我党领导人习大大于3月27日进行了一场热线对话,防疫合作是双方谈论的主题。我党官媒报导,习在电话中提到中美「合则两利,斗则俱伤」。

陆委会主委陈明通日前在立法院答询时表示,万博代理优惠2月3日第一班武汉包机返台时,我方在库存充足的前提下,曾希望透过中国东方航空赠与1万份防护衣给中国大陆,协助防疫,不过最终东航以作业不及取消。为什么陈明通这句话不早说?难道是慑于民进党内的反中氛围而有「难言之隐」?东航拒收的理由也很奇怪。

Agent57的计算框架具体来说,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。

中国人常说「为善不欲人知」,但处在一个资讯爆炸的网路世代,真的是「若要人不知,除非己莫为」。与其任人道听途说,看二手传播,还不如「打开天窗说亮话」;「两岸无小事」,尤其因民共缺乏互信,又没有沟通管道,常常小事都会变成大事。

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。

如果Agent57真如DeepMind所描述的那样优秀,万博代理提成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。

▲美国国务卿蓬佩奥受访时曾表示,美国将尽全力帮助台湾在WHO发挥「合适的作用」(图/路透)

《日本商业新闻》(JBpress)最近指出,新万博代理流程我党驻日大使孔铉佑透露,目前已开始讨论及调整台湾以「观察员」身分出席「世界卫生大会」(WHA)的相关问题。针对孔铉佑的说法及报导,我党驻日大使馆随后即发布声明谴责,声称这是「个别日本媒体公然发布虚假消息」,中方「对这种罔顾事实、凭空杜撰的报导感到震惊和遗憾。」

挑战雅达利游戏,新万博代理说明一直是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。

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。

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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