规划网站开发总体方案,谷歌seo是指什么意思,安装wordpress 000,房子网站有哪些来源#xff1a;机器之心编辑#xff1a;陈萍、小舟DeepMind 和阿尔伯塔大学联合成立的人工智能实验室未来几年要研究什么#xff1f;2017 年#xff0c;DeepMind 在加拿大的 Edmonton 成立了其首个英国之外的人工智能研究实验室#xff0c;并和阿尔伯塔大学大学紧密合作机器之心编辑陈萍、小舟DeepMind 和阿尔伯塔大学联合成立的人工智能实验室未来几年要研究什么2017 年DeepMind 在加拿大的 Edmonton 成立了其首个英国之外的人工智能研究实验室并和阿尔伯塔大学大学紧密合作成立了「DeepMind Alberta」由强化学习先驱 Richard S. Sutton、阿尔伯塔大学教授 Michael H. Bowling、助理教授 Patrick M. Pilarski 领导。从左到右Richard Sutton、Michael Bowling 和 Patrick Pilarski现在三位领导者联合发表论文阐述 DeepMind Alberta 在未来一段时间内关于人工智能的计划即 Alberta Plan。Alberta Plan 是一项面向计算智能的 5-10 年长期规划旨在填补我们目前对计算智能的理解空白。随着计算智能的发展它必将深刻影响我们的经济、社会和个人生活。DeepMind Alberta 致力于理解和创建与复杂世界交互并预测和控制其感官输入信号的长寿命计算智能体。智能体的初始设计要尽可能简单、通用和可扩展并能与复杂的世界长期交互。这就要求智能体具备多种功能为了控制输入信号智能体必须采取行动为了适应变化世界的复杂性智能体必须不断学习为了快速适应智能体需要用一个学习模型来规划世界。论文内容主要包括两部分一是描述了 DeepMind Alberta 对人工智能研究的愿景及其关于智能的计划和优先工作二是描述这一愿景可能的展开路径以及 DeepMind Alberta 将探索的研究问题和项目。论文地址https://arxiv.org/abs/2208.11173围绕智能体进行设计在 Alberta Plan 的研究愿景中智能体从其环境中接收观察和奖励信号并试图通过其动作控制这些信号。这是高级强化学习的标准视角。本文智能体的设计遵循标准或者说是基础智能体的设计如图 2 所示其被认为是具有 AI、心理学、控制理论、神经科学和经济学的「智能智能体通用模型」。该基础智能体包含四个组件感知组件能够更新智能体对过去经验或状态的总结之后这个更新会被其他组件使用反应策略组件包括智能体所做的策略依据此智能体做出动作反应并根据奖励更新动作。感知和主要策略协同工作将观察映射到动作。每个策略都有一个对应的价值函数所有值函数的集合构成值函数组件。基础智能体的第四个组件是转换模型组件该组件从观察到的行为、奖励和状态中学习而不涉及观察。智能体学习完转换模型就可以采取一种状态和一种动作并预测下一种状态和下一种奖励。一般来说该模型可能在时间上是抽象的这意味着智能体不采取动作而是利用选项如利用策略和终止条件等并预测选项终止时的状态以及累积的奖励。转换模型用于设想智能体采取动作 / 选项后可能出现的结果然后由价值函数评估以改变策略和价值函数本身这个过程称为规划。规划是连续的且在时间上是统一的智能体中的每一个 step 都会有一定数量的规划也许是一系列小的规划通常来讲规划不会在一个时间步内完成因此与智能体 - 环境交互相比速度会很慢。规划是一个连续的过程在后台异步运行运行过程不会干扰前三个组件。在每一个 step 中新的观察都必须经过感知处理以产生状态然后由主要策略处理以产生该时间步的动作。价值函数必须在前台运行以评估每个时间步的新状态以及采取前一个动作的决定。AI 原型路线图AI 中一个永恒的难题是「部分和整体」的关系。一个完整的 AI 系统必须建立在有效的算法之上但问题是在组装出一个完整的系统之前我们无法确切地知道需要哪些核心算法。因此必须同时处理系统和组件算法也就是部分和整体的工作。但这样做产生的结果是浪费精力但又必须执行。本文的 AI 原型路线图包括以下 12 个步骤步骤 1. 表示 I具有给定特征的连续监督学习。在泛化到更复杂的设置之前智能体先在最简单的设置下运行并解决问题。步骤 1 解决的问题是对表示的连续学习和元学习例如如何在长时间连续学习的同时还能快速、稳健和高效地学习。步骤 2. 表示 II发现监督特征。步骤 2 的重点是创建和引入新特征。主要关注的问题包括如何从现有特征构建新特征以最大化新特征的潜在效用和实现该效用的速度同时不牺牲临时性能。步骤 3. 预测 I连续 GVF 预测学习。重复上述两个步骤以进行顺序实时设置。在这一步骤中首先使用给定的线性特征然后使用特征查找。新特征不仅包括非线性组合还包括旧信号和迹线的结合。步骤 4. 控制 I连续 actor-critic 控制。重复以上三个步骤进行控制。步骤 5. 预测 II平均奖励 GVF 学习。这里的主要思想是将对 GVF 的一般预测学习算法扩展到平均奖励。步骤 6. 控制 II连续控制问题。这里需要一些连续问题来测试用于学习和规划的平均奖励算法。目前有 River Swim、Access-control Queuing 等算法。步骤 7. 规划 I为平均奖励标准开发基于异步动态规划的增量规划方法。步骤 8. Prototype-AI I具有连续函数逼近的基于模型的单步强化学习RL。Prototype-AI I 将基于平均奖励 RL、模型、规划和连续非线性函数逼近。通过结合一般连续函数逼近Prototype-AI I 将超越过去基于 Dyna 的工作但仍将限于单步模型。换句话说Prototype-AI I 将是一个集成架构。步骤 9. 规划 II搜索控制和探索。在规划 II 步骤中我们将开发了规划控制。规划被视为具有函数逼近的异步值迭代。控制规划过程的早期工作将包括优先扫描sweeping和小型备份并且研究团队已经进行了一些尝试。步骤 10. Prototype-AI IISTOMP 进程。研究团队以一种特殊的方式引入时间抽象即子任务SubTask、选项Option、模型Model和规划Planning ——STOMP 进程。其中规划的选项成为反馈循环的一部分以评估所有早期步骤。步骤 11. 原型 - AI IIIOak。Oak 架构是 Prototype AI 2 的一个小修改引入了一个可选键盘。键盘的每个键都引用了基于子任务的选项来实现相应的功能。步骤 12. 原型 - IA智能放大。一个智能应用 (IAintelligence applification) 的演示其中原型 - IA 2 智能体可以同时兼顾速度与决策能力。更多内容请查看原论文。未来智能实验室的主要工作包括建立AI智能系统智商评测体系开展世界人工智能智商评测开展互联网城市大脑研究计划构建互联网城市大脑技术和企业图谱为提升企业行业与城市的智能水平服务。每日推荐范围未来科技发展趋势的学习型文章。目前线上平台已收藏上千篇精华前沿科技文章和报告。 如果您对实验室的研究感兴趣欢迎加入未来智能实验室线上平台。扫描以下二维码或点击本文左下角“阅读原文”
