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【强化学习-05】AlphaGo
Policy-based reinforcement learning Policy NetworksBehavior CloningTrain policy network using Policy gradient Train the value networkMente Carlo Tree Search 本笔记整理自 (作者: Shusen Wang): https://www.bilibili.com/video/BV1rv41167yx?from=search&sei手机游戏AI探索之旅：从AlphaGo到MOBA游戏
讲师介绍 王亮，腾讯AI高级研究员。2013年加入腾讯，从事大数据预测以及游戏AI研发工作。目前主要从事MOBA类游戏AI相关的研发工作。 本次分享大纲 今天分享的课题是游戏AI探索之旅。本次分享分为四部分： 第一部分，什么是游戏AI，游戏AI为什么对现在的游戏非常重要； 第二部分，业界和工业AlphaGo简单解析
AlphaGo Go Game 围棋的棋盘是19*19的，一共有361个位置可以放棋子。State：两方交替放棋子，这样棋盘的状态就是黑白棋子以及空的位置的排列。 可以用一个 19 ×从“偃师造倡”到AlphaGo，人们如何想象人工智能的未来？
《列子·汤问》中记载，西周时期一位工匠偃师曾向周穆王献技，他用皮革、木头、树脂等材料制成了一名歌舞艺人，行走自如，能歌善舞，完全像个真人——寓言“偃师造倡”中的歌舞艺人，是中国有史记载以来、乃至世界历史上较早的机器人雏形。 而后数百、数千年间，仿真机器人迭代出现，技术公一口气读懂 IT发展史
小灰 程序员小灰计算机的发展历史有多长？真正意义上的计算机诞生，距今也只有80多年的时间。80年，对于每一个人来说，是很长的时间，但对于整个历史来说，只是短短的一瞬间。从第一代电子计算机的发明，到今天互联网的蓬勃发展，不得不说是人类文明的一大奇迹。今天，小灰写下这篇文章，希望和大家谷歌AlphaGo弱爆了 人机***颠峰大战揭秘
谷歌阿尔法狗完胜天才高手李世石，全球瞩目的人机围旗大战落下帷幕。但另一场网络空间社区的人机大战已经悄悄点燃战火，并将在今年8月的拉斯维加斯，上演人类有史以来的首次人机***大战！ 别说圈外人，就算是安全社区的专业人员也鲜有人了解CGC人机***大战的来龙去脉。安全牛为此查询了大量After Go victory, challenges given to 'AlphaMahjong'
AlphaGo后，是否接下来会有Alpha麻将？比较有意思。 The world’s top Go player Lee Sedol reviews the match after the fourth match of the Google DeepMind Challenge Match against Google’s artificial intelligence program AlphaGo in Seoul, South Korea, in this handout1:2，李世石最后一战被AI击败，唯一战胜过AlphaGo的人退役了
退役赛的最后一局，李世石回到了自己的家乡。对战之地距离李世石的出生地飞禽岛 40 多公里，他曾在飞禽岛度过了他的童年时光，也是在这里决定成为职业围棋选手。12 月 21 日，全罗道新安郡曾岛 EI dorado 度假村，李世石在第 181 手投子认输。这是与 Handol 退役赛对战的最后一局，前两局，李世强化学习历史
强化学习历史 1911年，Thorndike提出效果律(Law of effect)，从心理学的角度探讨了强化思想:动物感到舒服的行为会被强化，动物感到不舒服的行为会被弱化 1954年，马文·明斯基(Marvin Minsky)在其博士论文中实现了计算上的试错学习 1957年，Bellman提出求解最优控制问题的动态规划方法，并Compute Goes Brrr：重温强化学习之父Sutton关于AI的70年惨痛教训
导语：所以，“惨痛教训”是对是错？可能既不是这边，也不是那边。 译者：AI研习社（Key） 双语原文链接：Compute Goes Brrr: Revisiting Sutton’s Bitter Lesson for Artificial Intelligence 回顾理查德·萨顿关于AI的惨痛教训 就在不久前的过去，在一个与我们今天相差无几的世界上，在达特茅Mastering the game of Go without human knowledge
郑重声明：原文参见标题，如有侵权，请联系作者，将会撤销发布！ 参考链接：《Mastering the game of Go without human knowledge》译文_Forlogenの解忧杂货铺-CSDN博客 MCTS：强化学习(十八) 基于模拟的搜索与蒙特卡罗树搜索(MCTS) - 刘建平Pinard - 博客园 (cnblogs.com) Abstract AIAI 大数据统计仿真
今天说说AI：确切地说称呼为"大数据统计仿真"更准确，一切都以统计学为核心。举个例子：百分之90的人早上起来洗脸刷牙吃饭然后上班，用AI对此的模拟则是使用成千上万的人的早上起床后的行为来训练AI的核心统计模型(神经网络)，然后把早上的时间和人的年龄，性别等作为输入，行为(就是做什AlphaZero称王！DeepMind AI制霸三大棋类游戏
文章来源：ATYUN AI平台 在2017年，DeepMind推出了AlphaZero，自己学会掌握国际象棋，日本将棋和Go，击败了世界冠军。DeepMind很高兴看到国际象棋界成员的回应，他们在和AlphaZero对战中看到了一种突破性的，高度动态和非传统的游戏风格，与之前的任何国际象棋游戏程序都不同。 现在，DeepMin【转载】 第四范式首席科学家杨强：AlphaGo的弱点及迁移学习的应对（附视频）
原文地址： https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-06-02-2 =================================================================== 第四范式首席科学家杨强：AlphaGo的弱点及迁移学习的应对（附视频） 5 月 27-28 日，机器之心在北京顺利主办了第一届全球机器智能