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万博代理为什么赚钱

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白酒代理赚钱吗Facebook 开源 AI 围棋源代码,击败职业棋手只需一

雷锋的人工智能科技评论新闻:5月2日,脸书人工智能研究(FAIR)在其网站博客上宣布开放其人工智能围棋机器人ELF OpenGo(包括源代码和训练有素的模型),该机器人是在ELF平台上开发的,打败了世界前30名围棋玩家中的4名。

据雷锋网站介绍,这部作品主要受 DeepMind作品的启发。FAIR今年早些时候启动了这项工作,希望基于其强化学习研究而开发的可扩展 轻量级框架(ELF)能够再现阿尔法零 的最新成果。其目的是创建一个开源系统,可以自己学习围棋,达到人类职业玩家的水平或更高。同时,他们也希望通过发布的代码和模型来鼓励更多的人思考这项技术的新应用和研究方向。

据项目负责人田元东介绍,他们用2000 GPU对模型进行了训练,并在大约两到三周内获得了围棋人工智能模型的当前版本,基本上超过了强大专业玩家的水平。埃尔夫·奥本戈(ELF OpenGo)在与世界排名前30的 职业围棋选手(金志锡、沈陈真、朴延勋和崔哲瀚)的比赛中以14: 0获胜;在比赛中,OpenGo使用单个 图形处理器每步搜索50秒(每步80,000种情况),而人类玩家可以思考任意长度的时间。

此外,ELF OpenGo与LeelaZero相反,Leelazero是目前公开上市的最强大的Go机器人,它使用除玩味和公共重量以外的默认配置(192x15,158603eb,2018年4月25日)。结果,OpenGo赢得了全部200场比赛。

田元东博士后来在《智湖》上发表的一篇情感文章中提到,开放围棋项目“不是做最好的围棋项目,更不是说打败谁”。这个项目有三个目的:

(1)阿尔法零/阿尔法零 算法非常有趣。我们想知道它为什么起作用,它是如何起作用的,它是否是一种通用算法,可以尝试广告中的每一种方法,以及只要机器堆积起来,强大的人工智能是否会立刻出现。或者这个算法有什么问题和弱点?DeepMind 没有开源或披露细节,文章的某些部分写得也不清楚。我曾经写过博客 并且讨论过它,但是没有第一手经验它并不总是实用的。因此,为了研究的目的,我们需要复制它。只有在繁衍之后,我们才能创新。这是做研究的习惯。

(2) 今年早些时候,我重写了ELF 的核心代码,还增加了分布式培训。我需要找到一个特定的应用程序来测试它。从这个角度来看,阿尔法零号/阿尔法零号 是一个完美的选择。此外,我以前也有黑森林代码和围棋程序的经验,所以不需要太多的努力就能把它们结合起来。

(3) 通用算法和分布式平台都可以用来做许多其他的事情,不一定是围棋,也不一定是游戏。如果我们看看ELF OpenGo 的代码,我们会发现其中很大一部分与围棋无关,完全适合其他方向的工作。围棋对我们来说,只是做好算法和平台的一种手段。在这一点上,花些时间做好围棋是值得的。

田元东博士说,随着今天ELF OpenGo的发布,这三个目标都实现了。当然,他们更希望借此机会推广ELF平台和PyTorch深度学习框架,让更多人能够使用和完善它。

代码:https://github.com/pytorch/ELF

请参见型号:https://github.com/pytorch/ELF/releases

见英文博客:https://research.fb.com/facebook-open-sources-elf-opengo/

ELF 平台

ELF平台是一个可扩展、轻量级且非常灵活的游戏研究平台,特别适合于2016年6月首次发布的实时策略(RTS)游戏研究。

在 C++方面,ELF和C++线程同时主持多个游戏;在蟒蛇方面,精灵 可以一次返回一批游戏状态,这使得它对现代强化学习非常友好。相比之下,其他平台(如OpenAI Gym)只使用Python 接口封装一个游戏,这使得并发游戏(许多现代强化学习算法需要的)的执行更加复杂。

精灵有以下特点:

端到端:ELF为游戏研究提供端到端解决方案。它提供了一个微型实时策略游戏环境、并行模拟、直观的应用编程接口、基于网络的可视化,并且还有一个由Pytorch授权的强化学习后端,所需资源最少。

可扩展属性:任何带有C/C ++接口的游戏都可以通过编写一个简单的包装器插入到这个框架中。

轻量级:极低频跑得非常快,几乎没有开销。在苹果笔记本电脑上,基于即时战略引擎的迷你即时战略(MiniRTS)使用极低频平台,在一个内核上每秒可以运行40K帧。只用六个中央处理器+一个图形处理器,从零开始训练迷你游戏只需要六天。

灵活性:环境和参与者之间的配对非常灵活。例如,单个 代理和单个环境(如香草A3C),多个代理和单个环境(自玩/MCTS),或单个代理 和多个环境(BatchA3C、GA3C)等。此外,任何建立在即时战略引擎上的游戏都可以完全访问其内部表现和动态。

#p#分页标题#e#这次借助 OpenGo的开源,FAIR还通过升级一个更高效、更友好的应用编程接口和一个支持数千台计算机分布式计算的框架,改进了ELF平台。作为 PyTorch的一部分,ELF使研究人员能够轻松尝试不同的强化学习理念,教你赚钱,并进行快速灵活的实验。

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