万字长文:怎样弥合人工智能和人脑智能的差距?| 智能渐近线
从复杂性的角度来看,目前通常认为,有望实现通用人工智能的路径有两条,一种是外部复杂性大模型方法,例如通过增加模型的宽度和深度;另一种是内部复杂性小模型方法,例如通过向模型添加离子通道或将其转换为多区室模型。??图3:神经元和网络的内部复杂性和外部复杂性1.外部复杂性大模型方法在人工智能(AI)领域,...
浅谈人工智能的趋势和展望|模态|鲁棒性|预训练|大模型_网易订阅
OpenAI的成功很大程度来源于其领先的认知和始终如一的坚持:通过增加数据和模型规模推动智能向更加通用的方向发展。预训练模型应用方式的演变从专用模型到通用模型的转变,带来了如下四个方面的具体变化:从闭集到开集:预训练模型从大规模数据中学习到通用知识,打破了任务解决局限于特定类别的限制。例如,CLIP通过建立语言...
从脚本NPC到AI NPC,玩家的数字伴侣会更真实吗?
在AlphaGo眼中,围棋的信息基本只分为三类——落黑子、落白子、尚未落子,因此变量相对有限。相较之下,竞技类电子游戏的复杂程度要高出棋类许多。以“DOTA2”为例,“地图迷雾”机制的存在,让NPC只能获取到自身周围的部分环境信息,另外游戏中还存在着生命值、野怪、小兵等多项机制。在具体的游戏对局中,AINPC需要...
都说棋类运动已经被AI“杀死”,那全世界网友怎么更爱看下棋直播了?
棋类运动的热度上扬,和AI其实是有关的:一方面,AI算法让平台更易将小众内容,推广给可能感兴趣的人;另一方面,AI让业余观众看懂棋局的门槛降低了,还让业余棋手更容易提升技术。曾经,国际象棋被称为“绅士的运动”,因为它看似平静,实则激烈复杂,很多棋类运动都如此。它们的门槛很高,在大师级比赛中,很少有人能现场跟上...
AlphaZero登上《科学》封面:一个算法通吃三大棋类
神经网络所需的训练量取决于游戏的风格和复杂程度。经过试验,AlphaZero花了9个小时掌握国际象棋,花了12个小时掌握日本将棋,花了13天掌握围棋。AlphaZero的训练步骤AlphaZero继承了AlphaGoZero的算法设置和网络架构等,但两者也有诸多不同之处。比如围棋中很少会出现平局的情况,因此AlphaGoZero是在假设结果为“非赢...
《科学》:一个算法通吃三大棋类
神经网络所需的训练量取决于游戏的风格和复杂程度(www.e993.com)2024年10月18日。经过试验,AlphaZero花了9个小时掌握国际象棋,花了12个小时掌握日本将棋,花了13天掌握围棋。AlphaZero的训练步骤AlphaZero继承了AlphaGoZero的算法设置和网络架构等,但两者也有诸多不同之处。比如围棋中很少会出现平局的情况,因此AlphaGoZero是在假设结果为“非赢...
AlphaZero通用算法升级 三大棋类称王
最近击败了AlphaGo的新型人工智能AlphaZero便将自己的目光转到了国际象棋中,只用4个小时的训练就能击败顶级的国际象棋引擎Stockfish。最后,又经过2个小时的训练后击败了日本传统棋类项目将棋的Elmo引擎,三种棋类都已经超越了国际顶级水准。即便是因为国际象棋和将棋的复杂程度要比围棋低,但是Zero的通用性依然是非常令人震惊...
《炉石传说》入选亚运会,发挥好“棋类”电竞项目的优势
??#1复杂并行的赛事体系??经过了多年的发展,《炉石传说》形成了丰富的赛事体系。在一年的大部分时间里,平行同步开展,《炉石传说》全年的比赛日可以达到200天。??目前,《炉石传说》国内的赛事体系自下而上地包括了城市赛、高校赛、黄金公开赛、黄金线上赛、黄金战队联赛,国际赛事则包含了国际挑战赛、大师巡回...
拾级而上(五) | 《炉石传说》,发挥好“棋类”电竞项目的优势
#1复杂并行的赛事体系经过了多年的发展,《炉石传说》形成了丰富的赛事体系。在一年的大部分时间里,平行同步开展,《炉石传说》全年的比赛日可以达到200天。目前,《炉石传说》国内的赛事体系自下而上地包括了城市赛、高校赛、黄金公开赛、黄金线上赛、黄金战队联赛,国际赛事则包含了国际挑战赛、大师巡回赛和特级大师...
“柯洁”们带火的棋类培训市场还能火几年?
成人棋类培训多为基础、兴趣班。专业棋手几乎都是“年少成名”,部分竞赛选手年龄要求25岁以下,这也在一定程度上限制了成人棋类培训的发展。由于目前少儿接触到棋类运动的时间越来越早,参与定段赛的棋手年龄越来越小,部分成人棋手在刚开始参加定段赛时,在一群孩子中间总显得格格不入。赢了有时会被孩子家长说胜之...