قلب واحد فقط أن تفعل الهاتف، يجب أن تتم الهاتف بشكل جيد.

25 يناير الصباح، ملحمة حرب بين الانسان والآلة "فتح بهدوء"، نيابة عن الجهاز AI غوغل الشركات الكبيرة المشاركة DeepMind ضعت جديدة AI برنامج AlphaStar، والطرف الآخر هو WCS الدائرة 132018 الترتيب، أقوى البروتوس 10 شخصا مانا واحد من اللاعبين الإنسان.

وبما أن نتائج الذهاب AI 2 منذ سنوات AlphaGo (وضعت أيضا من قبل DeepMind) العامة، AlphaStar إلى 10: 1 سجل "الاعتداء نهاية" سادة الاحتلال الإنسان.

تعلمون، فإن "ستار 2" اذهب وتعقيدا من اللعبة على الكثير: على سبيل المثال، نوع العمل، فقط 361 الذهاب موقف الشطرنج، ستاركرافت 2 مهارات التحكم العد والمشي، وحتى 84x84 قرار صغير الشاشة، وهناك أكثر من مائة مليون أنواع من الإجراءات الممكنة. وفي الوقت نفسه، في سياق لعب "ستار 2"، لاعبين لا يمكن الاطلاع على المعلومات المعركة بأكملها، لديك لتخمين حتى، وتقدير كل الإجراءات الأخرى، والتخطيط الخاصة بك واتخاذ القرارات.

من الصعب جدا أن تكون قادرة على كسب الإنسان، AI التقدم المحرز في السنوات القليلة الماضية "يمكن أن ينظر إليه."

في الواقع، منذ ذلك الحين البشرية على AI لا يفهمون، إلى جانب تطبيق تكنولوجيا منظمة العفو الدولية وعملية التنقيب وغالبا ما يتطلب الكثير من البيانات، محاكمة حرة والخطأ، والكثير من ألعاب الفيديو، وقد اعتبرت البيانات الإنسان بالكامل كأفضل الذكاء الاصطناعي منصة تجريبية واحدة. لأنه يعتقد اللعبة نفسها لخلق لمساعدة الناس تعلمت مستوى المهارة أو مهارة أداة الاختبار.

في اتجاه ومصطنعة معينة، مثل الطيار الآلي، والناس قد يفكرون حتى في خلق عالم افتراضي خاص مشابه لألعاب الفيديو، والذكاء الاصطناعي تستخدم بيئة التدريب.

بالإضافة إلى DeepMind المذكورة أعلاه، وتشارك العديد من الشركات المحلية الواقع في محاولات في المخابرات لعبة بيئة التدريب اصطناعية، بما في ذلك الجسم الحي، أنها تستهدف على وجه التحديد أكبر عدد من الناس يلعبون ألعاب المحمول و: "ملك المجد."

التدريب AI لعب "ملك المجد" هذا الشيء

النواب الجسم الحي إلى "مجد الملك" التي اطلقت صدمات منظمة العفو الدولية يوليو 2018 إعداد "فيفو AI لاب"، قرار الأخير لإقامة المؤتمر الاستراتيجي المجراة في الجسم الحي في وقت مبكر 2018 تم القيام به.

العمارة تعزيز التعلم "فيفو AI مختبر" المستخدمة

وراء هذا على "مجد الملك" التحدي "فيفو AI مختبر" اقترح على وجه التحديد وتستخدم نموذجا تعزيز التعلم الهرمي الجديد. ويمكن تطوير هذا النموذج الشبكة العصبية إما عن طريق محاكاة سياسة الاقتصاد الكلي الإنسان، في حين تقوم على تعزيز التعلم للتأكد من أن عملية الصغرى. تكييفها خصوصا لعبة استراتيجية في الوقت الحقيقي (RTS) لتلبية احتياجات العملية.

على "مجد الملك" هي المعنية، وعنصرا أساسيا من الصورة الأكبر، بما في ذلك "أين"، وقال "عندما يجب أن أذهب لدعم زملائه"، "متى يجب الانضمام زملائه في معارك الفريق"، وهلم جرا. صقل مهم من العملية، بما في ذلك "عندما تومض"، "عندما بتسليم هذه الخطوة الكبيرة"، "المعارك فريق متعددة كيفية السير على ما يرام"، "كيف ينبغي فريق معارك تطلق المهارات" وهلم جرا.

كل من الطلب العمليات هو في الواقع مختلف جدا، في الواقع، فإن الصورة اكبر من الصعب تحديد مستوى وحساب، وبالتالي فإن المرجع الرئيسي هو البيانات البشرية الأولى، تقليد وتعلم دليل الخبراء. في صقل وقت التشغيل "فيفو AI مختبر" الاستخدام المباشر للطريقة تعزيز التعلم يسمى "متعدد وكيل" هو. يمكنك التفكير في الأمر على النحو مئات من الروبوتات على المشي، والمهارات، وإطلاق سراح وغيرها من العمليات في مجموعة معركة افتراضية، والتي يمكن أن تبقى فقط الأفضل أداء. من خلال اللعب المتواصل ضد آلة تعلم تلقائيا وضع الأمثل للعملية.

النهائية نتائج المدربين: افتتاح كبير لجهاز الكمبيوتر، ومن ثم وميض على الفور فتحة كبيرة انعكاسية دفعة واحدة (الشكل كتلة الاعتراف الهدف هو صورة الإطار)

ووفقا لنتائج "فيفو AI لاب" المسؤول، وبعد هذه السلسلة من نموذج الشبكة العصبية المدربين، تحت 1V1 وضع المدمج في منظمة العفو الدولية أن فاز في المباراة بنسبة 100 يربح نسبة مئوية، ويمكن التعبير عنها في شكل فريق منظمة العفو الدولية في 5V5 وضع خصائص التآزر جيدة.

بالإضافة إلى لعبة AI، الجسم الحي أيضا "لا" أكثر

في حين أن النموذج التجريبي من التعلم العميق الجديد "فيفو AI مختبر" أيضا أكثر تحديا لاختيار مسار أكثر صعوبة - وليس لاستخدام واجهة API اللعبة، واختيار مباشرة بدلا من الصورة الرصد والوصول إلى مجموعة متنوعة من الألعاب البيانات الميزة.

قبل DeepMind، OpenAI، تينسنت AI مختبر وغيرها من الشركات والمنظمات وشنت التحديات الذكاء الاصطناعي في ألعاب الفيديو، أساسا باستخدام واجهة API للعبة. منظمة العفو الدولية دون المرور عبر أدوات تحليل الصور يمكن معرفة مباشرة لعبة كل وحدة، والبيئة البيانات، يمكن القول أن درجة معينة من "الغش".

"AlphaStar" الحصول على بيانات اللعبة، من الواضح بسيط جدا

مع اللعبة أعلى أداء DeepMind "AlphaStar" على سبيل المثال، فإنه لا الحصول على معلومات مباشرة عن صورة الوحدة، ولكن المعلومات ميزة القراءة من داخل محرك اللعبة، يتم وضع علامة على الصور مباشرة حيث الجنود أو المصنع.

"فيفو AI مختبر" مخصصة لجمع بيانات اللعبة لبناء شبكة التعلم عميقة

يتم تحديد "فيفو AI مختبر" مع شبكة التعلم إضافية للقبض على عمق "ملك المجد" 5 ميزات البطل، على وجه التحديد، هو أن الخريطة البطل المقابلة بيانات الخرائط الخمس الكبيرة والصغيرة التي convolving الشبكة العصبية لاستخراج المعلومات، بالتزامن مع كشف متعدد الاهداف واستخراج ناقلات ميزة، ومن ثم إدخالها إلى الشبكة العصبية الهرمية التي المذكورة أعلاه. ثم كل دولة وفقا لبطل بيئتها، عملية القرار المختلفة، لتحقيق عملية المقابلة في كل حالة.

على الرغم من أن هذه العملية كثيرا، ولكن في واقع الأمر قد تلعب تأثير كبير على أداء الذكاء الاصطناعي. بعد كل شيء، والمستخدمين الفعليين هم للحصول على المعلومات من خلال الصورة المعروضة على الهاتف الخاص بك، إذا الذكاء الاصطناعي لديها للحصول على معلومات من واجهة API، كيف يمكنك التأكد من مستوى ثابت ودقة هذه المعلومات يتم الحصول عليها من الصورة مع البشر؟

السبب الجسم الحي يقضون مزيدا من الجهد لملء هذه العملية، فمن الممكن لاستكمال محاكاة AI البشري تريد أن ترى من الصورة على الشاشة، والعملية برمتها لبدء التشغيل الفعلي، بحيث ظروف التشغيل البيئية الذكاء الاصطناعي أقرب للمستخدم العادي.

بيئة التدريب الشبكة العصبية توزيعها

من أجل تحقيق الحصول على البيانات في وقت واحد من الأبطال متعددة، وتحسين كفاءة أخذ العينات الشاملة للنموذج الذكاء الاصطناعي "مجد الملك"، وعينة سرعة التدريب التنوع، "فيفو AI مختبر" أيضا بنيت كلها "الموزعة التسليح بيئة التعلم": الهاتف هو المسؤول عن تشغيل اللعبة، وتنفيذ العمل وجمع البيانات؛ مسؤولا عن ربط الهواتف المحمولة والكمبيوتر الخادم، وتعزيز التعلم اختيار خوارزمية، والسلوك العملي وحدات صنع القرار؛ خادم السحابة كتلة GPU هو المسؤول عن تشغيل وتخزين الشبكة العصبية بأكملها.

في هذه البيئة، "فيفو AI مختبر" لديها استخدام أكثر عالمية كاملة مباشرة مفتوحة المصدر التكنولوجيا gRPC، التي هي أساس لإطار البيانات الأساسية HTTP 2.0 مرات. وهذا يسمح أيضا "توزع التعلم تعزيز البيئة" كلها لديها إمكانات كبيرة للتواصل.

ما وراء نتائج المحاولة الأولى

مصنعي الهواتف النقالة للقيام عبة AI في الصوت الأول مربكة حقا، وبعد كل شيء، في نهاية المطاف تدريب AI ليس من المرجح أن يتم تطبيقها على اللعبة أو الحقيقي لهم.

لكن تفاصيل غارقة في تحدي "فيفو AI مختبر" وجهة نظر، بالكاد يمكن تصنيفها ببساطة باسم "الألعاب AI". لاختيار عدم استخدام واجهة API المباراة، في المقابل، تم الحصول عليها من بيانات الصورة، على واجهة سبيل المثال لعبة، وهذا ليس فقط تحديا تقنيا، ولكن أيضا التركيز على AI محاولة الجسم الحي تطبيق في المستقبل.

لأن يتم الحصول على البيانات خلال عمق كامل من العينات التعلم مباشرة من المحطات المتنقلة، بالإضافة إلى مسرحية أخرى، على غرار أساس الطلب العملية، على غرار لعبة التعرف على الصور، ولكن أيضا استخدام فيفو الحالي محاولة نفس العمارة (الهاتف التعرف على الصور وتتلخص + + محددة عمق التعلم العصبية عمق بيئة شبكة التعلم الشبكة)، على الهاتف في مجموعة متنوعة من سيناريوهات التعلم. في نهاية المطاف الجسم الحي الهاتف الخليوي من الجانب تعرف على شروط أفضل.

والثاني هو استخدام التكنولوجيا لبناء نقل البيانات gRPC في جميع أنحاء بيئة تعليمية الذكاء الاصطناعي، والذكاء الاصطناعي لمعرفة أنه في لحظة من عملية التنمية، "كيف لجمع بيانات عينة كافية"، و "كيفية الحصول على أكبر عدد من المستخدمين يقضون جهودا كبيرة تدريب الشبكة العصبية "لا تزال الأكاذيب صعوبة الرئيسية. انهم يريدون حل، "التواصل" هو الطريق الوحيد.

لذلك نظرة كلها إلى أسفل، لا تحاول الكثير للقيام به منظمة العفو الدولية في الجسم الحي من لعبة، هو المزيد من الوقت لمستقبل محاولات الذكاء الاصطناعي لتطوير الهاتف المحمول.

هذه تطلعي وجريئة محاولة، ولكن أيضا الجسم الحي وقد أيدت، في وقت مبكر من مارس 2018، وصدر أول فيفو "جوفي" مساعد الذكاء الاصطناعي على X21، يمكن التعرف مباشرة على الشخص، البريد السريع، عنوان ومعالم الجذب السياحي في الشاشة، URL وغيرها من المعلومات الأساسية، وشاشة سلبية "المشهد الذكي"، على نحو أكثر فعالية مرة سافر، حجز الفنادق وحجز التذاكر وخطوات قليلة، والطقس وغيرها من المعلومات لدمج المعرض. سبتمبر 2018، واستراتيجية تقنيات عمليات الإصدار الجديد المجراة من "الأشياء جوفي معا"، وترك جوفي يمكن أن تتكيف بسهولة إلى مجموعة واسعة من منتجات المنزل الذكي، لذلك جوفي أصبح "الشعب والعالم الرقمي معا" مركز التحكم.

لأن رقمية في العالم باستمرار الحالية والمستقبلية الإنسان الإدراك صعوبة متزايدة في مواكبة سرعة نقل البيانات من التوسع، مع AI لتعزيز القدرات البشرية سوف يكون حلا المهم. والجسم الحي، ويبدو أنها تريد مساعدة مستخدميها لتصبح الأولى في هذه الفئة.