图片
图片
2013 年 Dee聊天室pMind Tech聊天室nologies 發聊天室表一篇突破性論文,展聊天室示神經網路如何透過觀聊天室看螢幕來學習玩 19聊天室80 年代的電子遊戲聊天室,幾個月後 Goog聊天室le 以 4 億美元聊天室收購該公司,Deep聊天室Mind 開始應用深聊天室度學習,甚至在 Al聊天室phaGo 遊戲中勝聊天室過人類,但同時也突顯聊天室深度機器學習速度太慢聊天室的局限性,使得科學家聊天室開始探究人類學習事物聊天室的祕訣。麻省理工科技聊天室評論(MIT Tec聊天室hnology Re聊天室view)報導指出,聊天室加州大學柏克萊分校研聊天室究團隊探討人類與影音聊天室遊戲互動方式,了解人聊天室類依靠什麼樣的先驗知聊天室識來理解遊戲。研究發聊天室現,當人類開始新遊戲聊天室時會使用大量背景知識聊天室,讓遊戲更好下手,但聊天室若把遊戲重新設計,打聊天室破先驗知識,人類就會聊天室陷入困境。而機器在兩聊天室個遊戲上皆以完全相同聊天室的方式執行。研究人員聊天室在亞馬遜的眾包網站 聊天室Mechanical聊天室 Turk 徵求 4聊天室0 人玩一款基於經典聊天室遊戲設計的 Mont聊天室ezuma’s Re聊天室venge 小遊戲,聊天室研究人員沒有提供操作聊天室手冊與說明,參與者在聊天室完全不知道遊戲怎麼玩聊天室的情況下進行,研究發聊天室現參與者完成遊戲約需聊天室 1 分鐘時間,做出聊天室大約 3 千次鍵盤操聊天室作,但演算法卻使用 聊天室400 萬個鍵盤動作聊天室才完成遊戲,相當連續聊天室玩遊戲約 37 個小聊天室時。研究人員表示,這聊天室並不令人意外,因為人聊天室類很容易猜到遊戲的目聊天室標是要踩著磚狀物體,聊天室並使用梯子到達更高的聊天室平台,同時避免生氣的聊天室粉紅色和火焰物體,將聊天室機器人精靈移往公主。聊天室相比之下,遊戲對機器聊天室來說很難,許多標準的聊天室深度學習演算法根本無聊天室法解決問題,由於只有聊天室完成遊戲時才有反饋,聊天室因此演算法無法評估遊聊天室戲內容。研究人員歸功聊天室於人們的先驗知識,即聊天室知道某些物體是好的,聊天室而其他物體,譬如遊戲聊天室中有皺眉或火焰是壞的聊天室,平台支撐物體,梯子聊天室可以爬升,看起來相同聊天室的東西的行為方式相同聊天室,重力將物體拉下,判聊天室斷物件是什麼東西等。聊天室但機器對這些毫無所知聊天室。研究人員重新設計遊聊天室戲,選擇紋理來掩蓋梯聊天室子、敵人、鑰匙、平台聊天室等各種形式的先驗知識聊天室,並且改變遊戲的物理聊天室屬性,比如重力的影響聊天室,以及角色與環境交互聊天室的方式。讓這些先前知聊天室識無關緊要,然後測量聊天室人類完成遊戲需要多長聊天室時間。結果發現刪除一聊天室些先前知識會導致人類聊天室玩家解決遊戲的速度急聊天室劇下降,完成遊戲時間聊天室從 1 分鐘增加到超聊天室過 20 分鐘,而刪聊天室除這些訊息對機器演算聊天室法學習速度沒有影響。聊天室研究人員甚至可以改變聊天室項目設計,觀察玩遊戲聊天室的時間變化,時間增加聊天室愈多代表相應的先前知聊天室識愈重要。譬如去除對聊天室象符號,如皺眉或火焰聊天室符號,參與者則需要花聊天室費更長的時間才能完成聊天室。但使用紋理掩蓋物件聊天室表面,遊戲會變得更困聊天室難,研究人員不得不將聊天室酬勞提高,參與者才願聊天室意玩下去。這個排名與聊天室人類學習方式有一個有聊天室趣的聯繫。心理學家發聊天室現,在嬰兒 2 個月聊天室大的時候擁有一種原始聊天室的物體概念,但還無法聊天室辨識種類。3~5 個聊天室月大的嬰兒學會辨識物聊天室體種類,18~24 聊天室個月學會辨識個別物體聊天室,以及學習物體屬性,聊天室而人類先驗知識的重要聊天室性排序也跟嬰兒相同。聊天室這份實驗價值在於量化聊天室人類在解決影音遊戲時聊天室使用各種知識的重要性聊天室,並理解先前的知識如聊天室何使人類善於處理複雜聊天室任務,為電腦科學家開聊天室發機器智慧提供一條有聊天室趣的途徑。利用人類從聊天室小就接受的相同基礎知聊天室識來設計演算法,這樣聊天室機器應該能夠趕上人類聊天室的學習速度,甚至可能聊天室超過人類。(首圖來源聊天室:Flickr/Re聊天室becca Hild聊天室reth CC BY聊天室 2.0)聊天室


文章轉貼如有侵權請告知我們會立即刪除
創作者介紹
創作者 gumarovo741 的頭像
gumarovo741

當舖免留車阿甘

gumarovo741 發表在 痞客邦 留言(0) 人氣()