شنبه 3 مهر 1400

 
 
     
 
     
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
آگهي درهموطن 
اخبار در موبايل 
آرشيو روزنامه 
تماس با ما 
توصيه روز
:: بازار کامپيوتر ::
معرفی تبلت چهار هسته‌يی شرکت ASUS‎
:: نکته آموزشی ::
چگونه گوشی اورجینال را از تقلبی تشخیص دهیم؟

اخبار داخلی اقتصادی خودآموزی هوش مصنوعی در زمین بازی بی‌پایان "دیپ‌مایند"

 
 

يكشنبه 10 مرداد 1400

خودآموزی هوش مصنوعی در زمین بازی بی‌پایان "دیپ‌مایند"

 
 

هوش مصنوعی در یک زمین بازی که یک محیط وسیع مملو از بازی‌های مختلف به نام "ایکس‌لند"(XLand) است، آموزش می‌بیند تا قادر به انجام چندین کار مختلف و بازی‌های مختلف به صورت همزمان باشد.

هوش مصنوعی(AI) در حال حاضر بهترین بازیکنان جهان در بازی‌های مختلفی نظیر شطرنج را شکست داده است. اکنون شرکت "دیپ‌مایند"(DeepMind) در حال آموزش سیستم‌هایی است که بتوانند بازی‌های مختلف را بدون نیاز به داده‌های تجربی حاصل از بازی و تعامل با انسان انجام دهند.
در وب‌سایت این شرکت آمده است: ما یک محیط بازی وسیع ایجاد کردیم که آن را "XLand" می‌نامیم و شامل بسیاری از بازی‌های چند نفره در جهان‌های سه بعدی سازگار و قابل ارتباط با انسان است. این محیط امکان تدوین الگوریتم‌های یادگیری جدیدی را فراهم می‌کند که به طور پویا نحوه تمرین یک عامل و بازی‌هایی را که در آن تمرین می‌کند، کنترل می‌کند.
در ادامه آمده است: قابلیت‌های هوش مصنوعی به طور مکرر به عنوان واکنشی در مقابل چالش‌هایی که در آموزش ایجاد می‌شود، بهبود می‌یابد و فرآیند یادگیری به طور مداوم وظایف آموزشی را بهبود می‌بخشد. بنابراین یادگیری متوقف نمی‌شود. در نتیجه یک هوش مصنوعی با توانایی موفقیت در طیف گسترده‌ای از وظایف حاصل می‌شود که از پس مشکلات ساده گرفته تا بازی‌های پیچیده به خوبی برمی‌آید.
اما این کار برای هوش مصنوعی چه معنایی دارد؟ این بدان معناست که می‌توان عوامل جدیدی را ایجاد کرد که رفتارهایی را نشان دهند که به طور گسترده در بسیاری از وظایف کاربرد دارند و تنها به یک وظیفه محدود نیستند، به این معنی که آنها می‌توانند به سرعت با محیط‌های دائماً در حال تغییر سازگار شوند.
با این سیستم باید با مساله کمبود داده‌های آموزشی خداحافظی کرد و به سیستم‌هایی که خودشان به تنهایی می‌آموزند و یادگیری تقویتی را دوباره تعریف می‌کنند، سلام کرد.
اما "دیپ‌مایند" چگونه به این مهم دست یافت؟ این شرکت وظایف پویایی را ایجاد کرد که نه خیلی سخت بود و نه خیلی آسان و فقط برای آموزش مناسب بود. سپس از آموزش مبتنی بر جمعیت(PBT) برای تنظیم پارامترهای ایجاد وظیفه پویا بر اساس آمادگی که هدف آن بهبود توانایی هوش مصنوعی است، استفاده کردیم. در نهایت نیز چندین تمرین آموزشی را با هم به صورت زنجیره‌ای درمی‌آورد تا هر نسل از هوش مصنوعی بتواند در آن بیاموزد.

 
 
   
 
تحليل
:: اقتصادی ::
یارانه نقدی مرداد ماه امشب واریز می‌شود
:: فناوری اطلاعات ::
هواوی برای خرید تراشه خودرو مجوز گرفت
:: روی خط جوانی ::
۱۵ پرسش کلیدی برای یک ازدواج موفق
:: ورزش ::
کریستیانو رونالدو به رکورد علی دایی رسید
:: فرهنگ و هنر ::
ترس‌ها و خطرهای بدلکاری بعد از پیمان ابدی و ارشا اقدسی
:: حوادث ::
شوهرعمه قاتل از چوبه دار نجات یافت

يادداشت
:: اقتصادی ::
واریز حقوق کارکنان تا ۲۰ اسفند / پرداخت عیدی طی امروز و سه شنبه

 
     
   
     
     
    ::  تماس با ما  ::  درباره ما  ::  sitemap  ::  آگهي درهموطن  ::
کليهء حقوق متعلق است به روزنامهء هموطن سلام. ۱۳۹۳ - ۱۳۸۳
طراحی و اجرای سايت : شرکت به نگار