Close Menu
OCClub
    OCClub
    • Главная
    • Тест `о` дром
      • Процессоры
      • Материнские платы
      • Видеокарты
      • Оперативная память
      • Хранение данных
      • Корпуса
      • Блоки питания
      • Охлаждение
      • Периферия
      • Сетевые устройства
      • Звуковые карты
    • Новости
      • Hardware
      • Software
      • Mobile
      • Games
      • Периферия
      • Пресс-релизы
      • Прочие новости
      • Overclock
    • О Сайте
    Telegram VKontakte
    Самые свежие новости
    • Counter-Strike 2 получил одно из самых спорных обновлений за последние годы
    • Optiscaler исправляет проблемы INT8-версии FSR 4 на видеокартах RX 6000 — добавлена поддержка новых драйверов Adrenalin
    • Corsair представляет корпус 3200D: улучшенный воздушный поток и совместимость с материнскими платами с обратными разъемами
    • Subnautica 2 наконец выйдет в ранний доступ в мае после года задержек и судебных разбирательств
    • Дженсен Хуанг: геймеры «совершенно неправы» в критике DLSS 5
    • Nvidia запускает DGX Station на базе чипа GB300 Grace Blackwell — уже доступна для заказа
    • Thermalright TR-A70 Vision: обзор. Лучшая замена Lian Li.
    • Intel представила «Arrow Lake Refresh»: Core Ultra 5 250K Plus и Core Ultra 7 270K Plus
    Суббота, 21 марта
    OCClub
    Нейросеть MuZero учится «на ходу»: что это, благо или зло?
    Прочие новости

    Нейросеть MuZero учится «на ходу»: что это, благо или зло?

    ArtemidaArtemida24.12.2020

    Британская компания DeepMind, которая специализируется на разработках в сфере искусственного интеллекта, представила агента ИИ MuZero. В кратчайшие сроки его обучили игре в десятки видеоигр Atari, шахматы и ​​настольные игры типа Go.

    В отличие от своих предшественников, этот инновационный бот самостоятельно вырабатывает своё поведение в игре. MuZero работает с использованием особой техники, в которой многоуровневые нейросети позволяют машинам обучаться новым навыкам методом проб и ошибок, получая специфическое «вознаграждение» за успех. Кроме того, при разработке MuZero использовалась самообучающаяся программа DQN, которая достигла высокого уровня мастерства в видеоиграх Atari. Также были задействованы:

    • AlphaGo, программа, которая победила чемпиона Go Ли-Седола со счетом 4:1 в соревновании 2016 года;
    • AlphaGo Zero, которая превзошла AlphaGo по производительности в 2017 году после обучения с нуля и была ознакомлена только с основными правилами игры;
    • AlphaZero формата Go, шахмат и сёга.

    Бот MuZero использовал для прохождения игр меньше шагов (действий).  Эти достижения в очередной раз доказывают, что «спецагент» MuZero способен эффективно извлекать больше информации из меньшего количества данных.

    Венди Холл (Wendy Hall), профессор компьютерных наук в Университете Саутгемптона и член правительственного совета по ИИ, отметил, что новая система со временем сможет добиться «сверхчеловеческой производительности», а данная работа является «значительным шагом вперед», что одновременно обнадеживает и пугает. Сейчас агент MuZero работает над созданием алгоритма кодирования видео, который ускорит YouTube

    Источник:
    DeepMind

    Artificial Intelligence Atari DeepMind MuZero

    ЧИТАТЬ БОЛЬШЕ НОВОСТЕЙ

    Atari VCS – всё

    Apple Car появится не ранее 2025 года, говорит Минг-Чи Куо

    Leave A Reply Cancel Reply

    Оставайтесь на связи
    • Telegram
    ПОПУЛЯРНЫЕ МАТЕРИАЛЫ

    Subnautica 2 наконец выйдет в ранний доступ в мае после года задержек и судебных разбирательств

    18.03.2026

    Intel представила «Arrow Lake Refresh»: Core Ultra 5 250K Plus и Core Ultra 7 270K Plus

    11.03.2026

    Counter-Strike 2 получил одно из самых спорных обновлений за последние годы

    19.03.2026

    Optiscaler исправляет проблемы INT8-версии FSR 4 на видеокартах RX 6000 — добавлена поддержка новых драйверов Adrenalin

    19.03.2026

    Corsair представляет корпус 3200D: улучшенный воздушный поток и совместимость с материнскими платами с обратными разъемами

    19.03.2026

    Дженсен Хуанг: геймеры «совершенно неправы» в критике DLSS 5

    18.03.2026
    OCClub
    Telegram VKontakte
    • Главная
    • Тест `о` дром
    • Новости
    • О Сайте
    © 2009-2026 OCClub

    Type above and press Enter to search. Press Esc to cancel.

    Go to mobile version