Tag Archives: DeepMind

DeepMind:人腦前額皮質藏了一個強化學習系統

作者 |發布日期 2018 年 05 月 17 日 11:13 |
分類 AI 人工智慧 , Google , 生物科技

最近,AI 系統已學會一系列遊戲玩法,如雅達利經典遊戲《Breakout》和《乓》(Pong)。儘管令人印象深刻,但其實人工智慧需要數千小時的遊戲時間才能達到並超越人類玩家。相比之下,我們可在幾分鐘內掌握以前從未玩過的遊戲基礎操作。DeepMind 研究了這個問題,論文《Prefrontal cortex as a meta-reinforcement learning system》發表在《自然》神經科學子刊。隨著論文發表,DeepMind 也寫了一篇解讀文章,介紹論文主要內容,以下編譯供讀者參考。 繼續閱讀..

DeepMind 讓 AI 學會像動物一樣導航,開啟 AI 研究新目標:協助探索大腦功能

作者 |發布日期 2018 年 05 月 11 日 21:00 |
分類 AI 人工智慧 , 尖端科技

在 Google 人工智慧研究團隊 DeepMind 的努力下,AI 似乎又要在一個領域打敗人類的專業,只是這次並不是什麼困難的棋類,而是常見的迷宮遊戲。雖然遊戲需要的定位與找路能力或許聽來簡單,但實際作用方式卻非常複雜。
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以 DeepMind WaveNet 技術為基礎,Cloud Text-to-Speech 服務正式推出

作者 |發布日期 2018 年 03 月 29 日 14:00 |
分類 AI 人工智慧 , 軟體、系統

許多 Google 產品(像是 Google Assistant、Google 搜尋、Google 地圖等)都內建了高品質的 Text-to-Speech 服務,可以產生如人聲般自然的發音。Google 收到許多開發者的意見,表示希望能將 Text-to-Speech 的服務結合到他們的應用程式中,所以 Google 特別將這項 Cloud Text-to-Speech 技術加入 Google 雲端平台(Google Cloud Platform,GCP)中。 繼續閱讀..

談 AlphaGo 帶來的啟發,黃士傑:深度學習是具「創造性」的

作者 |發布日期 2018 年 03 月 21 日 23:02 |
分類 AI 人工智慧 , Google , 尖端科技

十年前對許多人來說,人工智慧(AI)還是一個科幻色彩十足的名詞,但就在去年 AlphaGo 與中國棋王柯潔的世紀之戰後,AI 的潛在發展性終於被人們正視,各產業都開始積極投入發展 AI 應用,可以說是 AlphaGo 讓 AI 進入黃金時代也不過。 繼續閱讀..

AlphaGo 再進化!通用演算法 AlphaZero 再攻克幾種棋又有何難

作者 |發布日期 2017 年 12 月 09 日 0:00 |
分類 AI 人工智慧 , Google , 處理器

DeepMind 悄悄放出了一篇新論文,介紹了「AlphaZero」。一開始以為 DeepMind 也學會炒冷飯了,畢竟「從零開始學習」的 AlphaGo Zero 論文 10 月發表,大家已討論許多遍了。可定睛一看,這次的 AlphaZero 不是以前只會下圍棋的人工智慧了,它是通用的,西洋棋、日本將棋也會下,所以去掉了名字裡表示圍棋的「Go」;不僅如此,圍棋下得比 AlphaGo Zero 還好──柯潔得知 AlphaGo Zero 之後已經感嘆人類是多餘的了,這次圍棋棋士可以牽著西洋棋選手再痛哭一次了。 繼續閱讀..

全球頂尖 AI 人才不到 1 萬人,難怪中、美砸錢搶人

作者 |發布日期 2017 年 10 月 23 日 12:00 |
分類 AI 人工智慧 , 人力資源

紐約時報 10 月 22 日引述 9 位在大型科技公司工作 / 取得錄取通知書的消息人士報導,一般人工智慧(AI)專業人士(包括剛剛取得相關博士學位或較低學位但擁有數年工作經驗)的年薪(包括薪資、公司股票)為 30-50 萬美元起跳。報導指出,AI 領域知名專家 4-5 年內的酬勞(薪資加股票)約在百萬至千萬美元之間。就像職業運動員一樣,這些頂尖 AI 人才每隔一段時間就會重新跟企業談新合約。有人開玩笑說,科技業需要仿效國家美式足球聯盟(NFL),對 AI 專業人士薪資設定上限。 繼續閱讀..

DeepMind 論文揭示最強 AlphaGo Zero,不靠人類知識進化成長

作者 |發布日期 2017 年 10 月 19 日 11:08 |
分類 AI 人工智慧 , Google

AlphaGo「退役」了,但 DeepMind 探索圍棋並沒有停止。今年 5 月烏鎮大會的「人機對弈」,中國棋手、世界冠軍柯潔九段以 0 比 3 不敵 AlphaGo。隨後 DeepMind 創始人 Hassabis 宣布,AlphaGo 將永久結束競技舞台,不再比賽。同時 Hassbis 表示:「我們計劃在今年稍晚發表最後一篇論文,詳細介紹我們在演算法效率取得的進展,以及應用在其他更領域的可能性。就像第一篇 AlphaGo 論文,我們希望更多開發者接過棒子,利用這些全新的進展開發屬於自己的強大圍棋程式。」

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