作者:马丹
新华网旧金山2月25日电(记者马丹)谷歌公司研究人员25日在英国《自然》杂志网络版发表报告说,他们新研发的“深度Q网络”计算程序有望将人工智能技术往前推进一大步。这一计算程序突破了以往单一算法只能对应单一任务的限制,可让计算机实现更接近人类的独立学习和推理能力。
“深度Q网络”程序由一家名为“深度思维”的人工智能技术公司研发,谷歌去年花费数亿美元将它收归旗下。据研究人员介绍,他们为测试这一计算程序的可靠性,让它去挑战49款不同的经典电子游戏,并且没有将游戏规则直接输入程序中,而是让程序在玩的过程中自学,找到取胜之道。
结果显示,这一新程序取得了与人类职业游戏测试员相当的成绩,其中在半数以上游戏中达到与测试员得分非常接近的水平,在部分游戏中的得分还超过测试员。
报告指出,研究人员在开发这一计算程序时采用了两种人工智能技术:其一是“深度神经网络”技术,可帮助系统处理多维感官信息输入。其二是强化学习技术,可以通过评价方式帮助系统从多维感官信息输入中学习成功的策略。
研究报告说,这一计算程序把强化学习融入“深度神经网络”技术,是第一个能面对不同任务进行学习并胜出的人工智能算法,它还能针对各种具有挑战性的任务发展出多项能力,这是人工智能的一个重要目标,以前的技术还未曾实现这种能力。
与谷歌的人工智能技术相比,IBM的超级计算机“深蓝”和“沃森”在这一领域也很出名。“深蓝”曾战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,“沃森”也在智力问答节目《危险边缘》中战胜两名人类冠军选手。但与“深度Q网络”计算程序不同,研究人员事先教会了“深蓝”和“沃森”如何运用符合游戏规则的战术策略。
“深度思维”公司的研究人员在谷歌博客中写道,未来有望将这项成果运用到谷歌的多项应用产品中,例如为用户更便捷地预定旅游行程,帮助科学家更好地研究人类脑部。
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