DeepMind 全攻略 / 第3頁 (105174) - Cool3c

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DeepMind團隊共同創辦人加入Google 可能將協助推動人工智慧政策

DeepMind近年來在人工智慧技術應用，最令人深刻的應該就是以AlphaGo電腦系統順利擊敗南韓棋王，而後續藉由《星海爭霸II》訓練人工智慧系統，藉此讓電腦系統可模擬人腦視覺與判斷方式，透過反應速度必須更快的即時戰略遊戲讓人工智慧系統學習在每一個操作決策更快推論。近期除了確認Google共同創辦人Larry Page與Sergey Brin，將從Google母公司Alphabet執行長及總裁身分退任，並且由Google執行長Sundar Pichai同時兼任Alphabet執行長之餘，目前隸屬Alphabet旗下人工智慧團隊DeepMind的共同創辦人Mustafa Suleyman，稍早

Mash Yang

照片中提到了The main agent (in blue) is beaten by an exploiter agent (in red) which has、discovered a strategy known as cannon rush.，包含了遊戲、地形、生物群系、地質學、景觀

Google 的 AI 技術 DeepMind 在星海爭霸二屠殺人類玩家，在 Battle.NET 天梯勝過 99.8% 人類玩家

Google 宣布 AI 平台 DeepMind 的新里程碑：它現在可在 Battle.NET 打敗高達 99.8% 的星海爭霸 II 人類玩家，也顯示在歷經演進之後，當前 DeepMind 從相對單純的象棋領域轉戰複雜的即時戰略遊戲也一樣犀利。 ▲ DeepMind 刻意將 AlphaStar 的遊戲視覺與控制條件限制在人類的水準，使其操作宛如人類玩家當前 Google AI 實驗室使用名為 AlphaStar 的 AI 軟體進行培訓，除了限制 AI 只能觀測與人類玩家相同的遊戲地圖，同時最多只能每五秒輸入最多 22 次非重複動作，並且讓這套 AI 學習三種種族的玩法，使 AlphaSta

Chevelle.fu

是DeepMind團隊打造的人工智慧系統無法順利通過高中數學考試這篇文章的首圖

Google DeepMind團隊人工智慧系統能打贏圍棋與電競高手卻通不過高中數學考試

DeepMind能利用已知數值進行分析、整理，同時加以組合創造全新結果，但相比大腦仍缺乏評估猜測、直覺想像等思考模式，因此一旦超出系統推論、創造範圍之外，系統就會出現判斷有誤情形。雖然過去曾經以AlphaGo系統分別擊敗韓國棋王李世乭，以及中國棋王柯潔，同時也在《星海爭霸2》項目藉由AlphaZero系統以5:0結果擊敗職業電競選手，但DeepMind團隊的人工智慧系統卻依然無法順利通過高中數學考試。根據DeepMind團隊同時於美國紐約康乃爾大學公開的研究報告顯示，旗下藉由包含基本算式、幾何、概率、測量與微積分在內的高中程度數學題目，測試旗下分析神經網路系統建置的人工智慧系統數理能力。結

Mash Yang

是DeepMind團隊再以人工智慧系統擊敗《星海爭霸II》電競選手這篇文章的首圖

Google人工智慧「AlphaStar」訓練累積200年遊戲時間擊敗《星海爭霸II》電競選手

AlphaStar藉由類似AlphaGo以「分身」形式，在系統執行運作中分成諸多分身進行對戰，並且從對戰過程中學習經驗，在電腦系統累積學習超過200年的遊玩時間，最後在與電競選手的兩組五局對戰過程中，獲得十戰全勝成果。先前以AlphaGo在圍棋項目壓倒韓國九段棋手李世乭，並且以新版本接續擊敗世界棋王柯潔之後，DeepMind團隊將發展方向轉向遊戲，透過強調即時戰略思考的《星海爭霸II》訓練電腦系統。而在稍早藉由名為「AlphaStar」的人工智慧系統運作之下，DeepMind團隊再次讓電腦在連續兩組五局對戰中贏過電競選手。「AlphaStar」的訓練模式，基本上也是透過分析諸多玩家操作的遊

Mash Yang

是DeepMind團隊開始藉由智力測驗訓練人工智慧「抽象思考」這篇文章的首圖

AlphaGo開發團隊用智力測驗訓練人工智慧「抽象思考」能力朝人腦思考模式更近一步

AlphaGo開發團隊DeepMind已經開始訓練人工智慧何謂「抽象思考」，希望未來人工智慧能讓真正的人類一樣藉由推演思考回答問題。在藉由遊戲等方式訓練人工智慧系統之後，DeepMind團隊接下來也計畫讓人工智慧挑戰智力測驗。根據《新科學人》雜誌報導，位於英國倫敦的Google DeepMind團隊計畫藉由智力測驗方式訓練人工智慧，藉此讓人工智慧能有更具抽象「思考」能力。而DeepMind團隊所採用訓練方式，則是透過1936年由英國心理學家John Raven提出的瑞文氏圖形智力測驗 (Raven』s Progressive Matrices)，藉由漸進矩陣構圖組成題組，以有複雜難度層次

Mash Yang

Google DeepMind 在雷神之槌 III 展現 AI 的合作能力，甚至比人類玩家更懂合作精神

先前許多 AI 與娛樂遊戲的案例，多半為訓練單一 AI 進行遊戲，或是使 AI 與人類玩家對戰、對奕，但不少 AI 研究也在試圖研究讓 AI 進行合作的、甚至與人類玩家一起合作；而 Google 的 DeepMind 最近就公布他們的新進度，讓透過團體訓練的 AI 在雷神之錘 III 競技場的奪旗遊戲( Quake III Arena Capture the Flag )進行高水準的合作，還可與人類玩家一起合作。這項遊戲是讓兩隊在地圖上進行搶奪與保護旗幟的遊戲，另一方面也可相互廝殺把對方玩家送回重生點，而賽制則選擇 5 分鐘一個回合；當然這類的 AI 培訓為了公平起見，不能讓 AI 直接使用

Chevelle.fu

是DeepMind團隊希望透過「休息」讓AI人工智慧好好「複習」經驗這篇文章的首圖

DeepMind團隊希望透過「休息」讓AI人工智慧好好「複習」經驗

去年Google宣布將與暴雪娛樂攜手以《星海爭霸II》作為人工智慧系統「AlphaGo」學習內容後，暴雪娛樂稍早釋出相關API內容，讓包含Google在內開發者能將旗下人工智慧系統與《星海爭霸II》遊戲內容銜接，藉此進行遊戲內容遊玩操作訓練，讓人工智慧系統能透過遊戲遊玩模擬學習人腦思考模式。而另一方面，Google人工智慧團隊DeepMind日前除了讓人工智慧系統能記取先前學習經驗，並且持續從錯誤中學習之後，更希望能透過模擬人腦休息情況，讓人工智慧系統能有更好運算發揮效果。聽起來似乎點微妙，畢竟傳統印象中的人工智慧系統並不需要「休息」即可進行不中斷運算，但此次DeepMind團隊所提出論點

Mash Yang

是探索 AI 在大量變因中的可能性！ DeepMind 與 Blizzard 將透過即時戰略遊戲星海爭霸 II 進行 AI 實驗這篇文章的首圖

探索 AI 在大量變因中的可能性！ DeepMind 與 Blizzard 將透過即時戰略遊戲星海爭霸 II 進行 AI 實驗

除了圍棋以外，隸屬 Alphabet 集團旗下 DeepMind 的人工智慧 AlphaGo ，過往已經透過挑戰 Atari 經典遊戲展現基於深度學習的人工智慧的學習能力；先前 DeepMind 也透露有意以更複雜的現代遊戲訓練 AI ，例如藉由如星海爭霸這類即時戰略遊戲作為探索深度學習人工智慧可能性，他們稍早也正式宣布與 Blizzard 共同展開合作，將星海爭霸 II 作為 AI 研究環境推出 SC2LE 工具，同時 Blizzard 也將持續提供大量星海爭霸 II 的匿名對戰紀錄作為培訓學習腳本；當前的研究看起來還是以 1 對 1 對戰，看來讓多個 AI 進行多人協力對戰應該沒那麼快。

Chevelle.fu

是年省10%電費 AlphaGo開發公司DeepMind用AI替英國大開省電模式這篇文章的首圖

年省10%電費 AlphaGo開發公司DeepMind用AI替英國大開省電模式

Google母公司 Alphabet 在 2014 年收購的英國人工智慧公司 DeepMind（就是開發 AlphaGo的那間公司），目前正在跟英國負責輸配電工作的國家電網公司（National Grid）洽談合作，希望在不增加其它基礎建設的狀況下，透過類神經網路跟機器學習技術來協助降低英國的用電量。 ▲ 開發 AlphaGo的 AI 技術不只能下圍棋，還能用在更民生相關的用途：節電上雖然還是處在很早期的討論階段，但是關於這個合作案，DeepMind 的共同創辦人兼 CEO（同時也是牛蛙公司經典遊戲《主題樂園》的主要遊戲設計師），認為只要透過 AI 進行最佳化，就可以每年幫英國省下10%的電

鄭翔文

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