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麻省理工科技评论:2017年人工智能五大趋势预测

2017-01-13 09:51
棒棒书香
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去年人工智能和机器学习有了极大的进步。我们相信2017年进步会有更多。下面是《麻省理工科技评论》对于2017年人工智能做出的五大预测。

深度强化学习应用前景广阔

去年,谷歌AlphaGo以4:1的绝对优势打败了世界最顶尖的围棋高手之一李世石,这是人工智能发展史上重要的里程碑,代表人工智能已经能在诸如围棋等高度复杂的项目中发挥出超过人类的作用,对于深度强化学习技术的发展更是有着重大的意义。

强化学习是人工智能中策略学习的一种,是一种重要的机器学习方法,在智能控制机器人及分析预测等领域有许多应用。

强化学习原理是动物学习了某种行为得到奖励导致出现该行为的趋势加强。

使用这种学习方法,计算机可以算出如何通过实验和错误的迷宫,然后尝试做出积极的行为——比如退出这个迷宫,并对行为进行反馈。由这个反馈来调整之前的行为,通过不断的调整算法能够学习到在什么样的情况下选择什么样的行为可以得到最好的结果。

强化学习与监督学习是有区别的,监督学习是有一个label(标记)的,这个label告诉算法什么样的输入对应着什么样的输出。而强化学习没有label告诉它在某种情况下应该做出什么样的行为,只有一个做出一系列行为后最终反馈回来的reward signal,这个signal能判断当前选择的行为是好是坏。

强化学习已经存在了几十年,但是这个方法在实践中没有取得很大成功,主要是由于表征和缩放的问题。然而深度学习的出现为强化学习提供了「一贴强心剂」。

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