2019年如何玩轉(zhuǎn)人工智能?全球AI大牛給你答案
Greg Brockman和Ilya Sutskever,OpenAI的聯(lián)合創(chuàng)始人
游戲一直是人工智能研究的基準(zhǔn),OpenAI一直在創(chuàng)造一種能夠比人類更好地玩許多最復(fù)雜游戲的人工智能方面處于領(lǐng)先地位。該技術(shù)建立在深度強(qiáng)化學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)上,可以說是在向通用人工智能邁進(jìn)的早期階段,而且這種技術(shù)也可以應(yīng)用于游戲之外。
事實(shí)上,他們將討論NLP和文本生成背后的最新人工智能,這是許多企業(yè)正在用他們的客戶參與消息應(yīng)用程序進(jìn)行的工作。這一切都源于OpenAI在游戲領(lǐng)域的工作所獲得的成功,它家的機(jī)器人被扔進(jìn)了迄今為止最大的斗獸場(chǎng)里。4月18日至4月21日,該公司進(jìn)行了一項(xiàng)大規(guī)模實(shí)驗(yàn),以測(cè)試它對(duì)dota2最佳玩家的表現(xiàn)。
OpenAI 5的勝率為99.4%,沒有人能夠發(fā)現(xiàn)人類編程的游戲機(jī)器人所遭受的那種易于執(zhí)行的攻擊。
能夠駕馭復(fù)雜策略游戲的機(jī)器人是一個(gè)里程碑,因?yàn)樗呀?jīng)開始捕捉現(xiàn)實(shí)世界的各個(gè)方面。這是向能夠處理復(fù)雜性和不確定性的人工智能邁出的一步,為開發(fā)在最具經(jīng)濟(jì)價(jià)值的工作上超越人類的自主系統(tǒng)提供了一條更清晰的道路。
Kevin Scott,微軟首席技術(shù)官
現(xiàn)代機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)業(yè)不僅建立在計(jì)算能力的進(jìn)步上,也建立在開源項(xiàng)目上。正是這種體系結(jié)構(gòu)使機(jī)器智能得以突飛猛進(jìn),科技巨頭微軟正在率先發(fā)布旗下新的Azure機(jī)器學(xué)習(xí)和Azure認(rèn)知服務(wù)聲明。
微軟的業(yè)務(wù)領(lǐng)域充斥著大量與企業(yè)相關(guān)的工作,包括機(jī)器人和制造公司的人工智能,它還為機(jī)器模型訓(xùn)練和推理提供了通用的FPGA芯片。此外,開放式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)交換(ONNX)也充分發(fā)揮了微軟的優(yōu)勢(shì),ONNX允許微軟客戶使用其他非微軟技術(shù),這也預(yù)示著一個(gè)開放的新時(shí)代正在來臨。ONNX現(xiàn)在支持Nvidia的Tensorrt和Intel的Ngraph,用于Nvidia和Intel硬件上的高速推理。這是在微軟加入MLFlow項(xiàng)目,并在NX運(yùn)行時(shí)上開放源代碼的高性能推理引擎之后發(fā)生的又一件令人興奮的事情。
ONNX為不同框架、運(yùn)行流程、編譯器和其他工具的集合帶來的互操作性,使機(jī)器學(xué)習(xí)生態(tài)系統(tǒng)更大。FPGA芯片多年來一直被用于為Azure運(yùn)行100%的數(shù)據(jù)加密和壓縮加速任務(wù),F(xiàn)在,用戶們可以隨意使用TensorFlow、PyTorch、Keras或任何他們喜歡的框架來構(gòu)建定制模型,然后通過硬件加速任何GPU或FPGA。
根據(jù)Github去年秋天發(fā)布的2018年10月海外公告來看,微軟現(xiàn)在也被稱為開源項(xiàng)目貢獻(xiàn)者最大的雇主之一,Github是微軟去年收購的一家企業(yè)。
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