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谷歌的DeepMind正在使用星际争霸II来帮助训练自动驾驶汽车

  • 时间:2019-09-01 15:59 编辑:Kyle Hyatt 来源:2KB项目 阅读:382
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摘要:放大图像谷歌的Waymo正在使用DeepMind的星际争霸II技能对其神经网络进行再培训。韦尔莫寻找新的训练神经网络的方法变得越来越重要,特别是在发展自动驾驶汽车的竞赛开始升温的时候。这使得开发者们想出了一些合理的创造性的方法来使他们的

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放大图像

谷歌的Waymo正在使用DeepMind的星际争霸II技能对其神经网络进行再培训。


韦尔莫

寻找新的训练神经网络的方法变得越来越重要,特别是在发展自动驾驶汽车的竞赛开始升温的时候。这使得开发者们想出了一些合理的创造性的方法来使他们的网络更快,其中一个似乎与游戏星际争霸II有关。

一个近十年的游戏可能与训练最先进的神经网络有什么关系?比你想象的还要多。据麻省理工学院技术评论周四发表的一份报告显示,一些人正在应用的使游戏的人工智能变得更聪明和更难击败的技术可以推广到神经网络的发展中去。


看,在星际争霸2中,你的任务是控制数十个单位,每个单位都有独特的技能,所有这些都是管理资源和对抗一个试图消灭你的对手。这是一个复杂的任务,人类擅长,但机器可以挣扎。听起来有点耳熟?


星际争霸II的人工智能所发生的事情是,谷歌的DeepMind系统正在使用一种名为“基于群体的训练”的算法来模拟自然选择。该算法首先从最有效的单元开始,然后在这些单元的基础上进行自适应,从而缩短了学习过程。

同样的事情也发生在自我驱动的发展中。DeepMind选择神经网络中最有效的方面,并在需要重新训练或调整新数据时使用这些方面。


Waymo机器学习基础设施总监马蒂厄·德文(Matthieu Devin)在接受麻省理工学院技术评论(MIT Technology Review)采访时表示:“任何在工业系统中学习机器的人所面临的关键挑战之一,是如何重建这个系统,以利用新的代码。”“我们需要不断地重新训练网络并重写我们的代码。当你重新训练的时候,你可能需要调整你的参数。”


谷歌已经将其一些机器学习技术商业化,但它专门在waymo无人驾驶汽车车队上使用这种基于人口的培训模式,这已经被许多人认为是世界上最先进的自动驾驶汽车项目,并且已经驱动了数十亿英里的模拟里程。

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