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IBM的AI在Flappy Bird中来回穿梭

发布时间:2019-04-05 17:21:58 来源:

智能手机视频游戏Flappy Bird于2014年被其创作者Dong Nguyen从智能手机中删除,因为它太上瘾了。但该计划继续作为深度学习研究人员的灵感来源。

具体来说,国际商业机器公司的科学家本周公布了关于机器如何不断学习任务的研究,包括玩Flappy Bird,随着时间的推移而改进,而不是学习一级游戏并停止游戏。

这个领域被称为终身学习或持续学习,已经研究了几十年,但仍然是一项艰巨的研究挑战。

除了为人工智能提供重要的新工具之外,这项工作还可以冥想学习如何及时向前和向后学习。

Flappy Bird是他们的主要测试之一。在那场比赛中,你必须通过一系列支柱安全地驾驶这只小动画鸟。IBM研究人员将游戏方面的每个变化(例如支柱的高度)定义为一项新任务。然后,神经网络必须通过最大化已经在先前任务中学到的内容,从一个任务推断到下一个任务。

这项名为Meta-experience重播或MER的工作在神经网络文献中的几种先前方法之间有点混搭。

工作,学习学习没有忘记通过最大限度提高和降低干扰,被写了来自IBM,麻省理工学院和斯坦福大学的一个小组,由马修·里默,伊格纳西奥案件,罗伯特Ajemian,刘淼,伊琳娜·里什,玉海涂,和Gerald Tesauro,发布在arXiv预打印服务器上。该文件正在5月份举行的国际学习代表大会上发表。

几十年来一直在研究连续学习中出现的问题。它由研究人员Gail Carpenter和Stephen Grossberg在1987 年制定。它被称为稳定性 - 可塑性困境。他们写道,人工智能系统需要“具有可塑性以便了解重大新事件,但它必须保持稳定以应对不相关或经常重复的事件。”

根据Riemer和他的团队的说法,深度学习网络的权重必须以保留和扩展每个时间点优化的方式开发。目标是通过允许权重根据新信息进行更改,最大限度地减少干扰,中断学习内容,同时最大限度地提高未来学习效果。

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