alphago在Go游戏中的不可思议的成功被许多人作为一种死亡骑士的人类智力的主导地位,但谷歌研究员大卫银不会那样看。相反,他看到了一个潜在的好处。
作为谷歌深度的alphago系统背后的主要建筑师之一,击败了韩国冠军李SE-DOL 4游戏到3月1日,银相信这项技术应该是帮助推进人类健康的下一个作用。
“我们”d想利用这些技术在现实世界中产生积极影响,“他讲述了A.I的受众。在纽约人工智能国际联合会议上周二的研究人员。
通过比宇宙中的原子有更多可能的电路板组合,长期以来一直被认为是A.I的最终挑战。研究人员。Alphago首先培训专家的人类举动,然后是数百万的自助游戏。在对抗SE-DOL的胜利中,它的动作被专家描述为“创意”,因为他们没有严格地从其培训材料中获得。
现在,DeepMind正在将Alphago的深度学习智能应用于包括健康分析和健康助理的应用,用于提供个性化医学,银说。
今年早些时候,U.K.为基础的深度推出了健康密码。本月,它宣布与Moorfields眼科医院的研究合作,将专注于将机器学习应用于糖尿病视网膜病变和年龄相关的黄斑变性。它还在几个临床移动应用程序上工作。
许多A.I.允许alphago实现成功的进步也可以帮助它在医疗保健中。通过纯粹的计算力量来看,IBM Seedblue击败国际象棋冠军加里卡斯帕夫的方式,而不是发现最好的动作,而是基于卷积神经网络和加强学习,使其基本上随着时间的推移教授自己。
“当然殴打Se-Dol是令人兴奋的,但对我来说,比成就本身更令人兴奋的是alphago所做的方式,”银说。“它表明它可以从数据中学习和自我发挥到P Out知识。”
银说,强化学习长期以来一直被认为是“一个漂亮的管道梦。”“现在它感觉就像这些方法真的有用。这是一个真正的变化。我们现在可以在许多不同的域中环顾四周。我们没有用alphano完成。“
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