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谷歌机器人专家:机器人在现实中碰过的壁,AI也会碰
谷歌机器人专家:机器人在现实中碰过的壁,AI也会碰
4月前
编辑:张倩
「机器学习一直生活在一个令机器人专家、化学家、生物学家和神经科学家羡慕不已的泡沫中,随着它真正开始发挥作用,我们所有人都将遇到其他人多年来一直在应对的同样的现实壁垒。」
机器人学习进展较慢的原因是:如果不解决难题,就很难有所作为。 机器人技术的难题并非机器人独有。
第一个难点在于,机器人要处理的是现实世界中不完美的感知和不完美的执行。全局可变状态是一种糟糕的编程风格,因为它真的很难处理,但对于机器人软件来说,整个物理世界都是全局可变状态,你只能不可靠地观察它,并希望你的行动能接近你想要实现的目标。
在附录 G.2 中,我们的一位作者,一位围棋专家,能够在没有任何算法帮助的情况下,通过学习对手的对局记录来实现这种 [cyclic] 攻击。他们在 KGS 在线围棋服务器上以标准人类条件对局,在与作者无关的顶级 KataGo 机器人对局中取得了超过 90% 的胜率。
作者甚至在给机器人 9 个让子的情况下获胜,这是一个巨大的优势:拥有这些让子的人类职业棋手在面对任何对手(无论是人类还是人工智能)时,胜率几乎都是 100%。他们还击败了 KataGo 和 Leela Zero,二者每局棋的搜索次数都达到了 10 万次,这通常远远超出了人类的能力范围。此后,其他人类也利用 cyclic 攻击击败了其他各种顶级围棋 AI。
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来源:机器之心
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