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刚才是那个打败了柯杰·李世石的人

美国计算机学会(ACM)今天宣布。 2019年ACM计算奖授予AlphaGo研发团队领导人DidSilver。 认识到他在电脑游戏中的突破。

它不同于电脑世界诺贝尔奖。 ACM计算奖(ACMPrizeinComputing)是一位在计算机领域有杰出贡献的年轻学者。

Silver目前是伦敦大学(UCL)教授谷歌(Google)人工智能(DeepMind)的首席科学家。 Silver是加深学习领域的领导者,最重要的成就是领导AlphaGo研发团队。 他在围棋比赛中击败了世界冠军克杰和李世石。

Silver巧妙地将深入学习和加强传统树木搜索算法与大规模计算相结合,开发了AlphaGo算法。 阿尔法戈被认为是人工智能研究的里程碑,在过去十年中被“新科学家”杂志列为前十名。

阿尔法戈也是第一个击败人类职业围棋的人工智能机器人。

2016年3月,阿尔法围棋和围棋世界冠军李世石以4比1获胜,2016年底和2017年初。 该程序在中国象棋网站上与中国、日本和韩国的数十名围棋大师进行了快速象棋比赛。 2017年5月,他在中国乌镇围棋首脑会议上以3比0获胜。

2017年10月19日,在国际学术杂志“自然”(Nature)上发表了一篇研究论文。 Silver团队报告了新版本的AlphaGozero:它可以在没有人类输入的情况下快速自学地围棋。 并以100:0的成绩击败了他的前任。 阿尔法罗在国际象棋、围棋和其他游戏中表现出前所未有的游戏方法的普遍性。

ACM主席CherriM.Pancake说:在人工智能领域。 很少有其他研究人员像迪德西尔弗一样兴奋。 。

Infosys首席运营官普林·拉奥(PrinRao)表示:DidSilver为加强深度学习做出了基本贡献。 从而促进了人工智能的发展。 当计算机能够在复杂的棋盘游戏中击败世界冠军时,它激发了公众的想象力,吸引了年轻的研究人员到机器学习和其他领域。 重要的是,Silver和他的同事在未来几年内将为人工智能业务和工业实际应用做出贡献。 。

ACM计算奖的目的是认识到这项研究的结果对中青年计算机科学家有深远的影响和广泛的影响,奖金为250000美元。 它是由印度科技公司InfosysLtd捐赠的。 颁奖典礼将于2020年6月20日在旧金山举行,届时赛尔弗将正式获奖。

20世纪50年代以来,计算机教学和人类或其他计算机游戏一直是人工智能研究的核心实践项目。 人类和机器之间的竞争也是衡量人工智能的尺度。

通过一系列的决定来实现赢得目标的计算机程序被视为对人类思维的模拟和挑战。 游戏游戏还为研究人员提供了容易数量化的结果,例如计算机遵守规则。 你得分了吗? 或者你赢了这场比赛吗?

在这一领域的早期,研究人员开发了一些程序来与人类竞争,并在过去几十年中出现了日益复杂的国际象棋程序。

ACM在1997年赞助了一场比赛。 IBM的深蓝色(DeepBlue)成为第一个击败国际象棋世界冠军加里·卡斯帕罗夫(GaryKasparov)的计算机程序。 这也是分水岭的重要时刻。

但是对于研究人员来说,目标不仅仅是发展赢得比赛的过程,而是开发模拟人类智能的机器。

2016年3月,世界各地数百万人观看了阿尔法戈击败围棋世界冠军李世石(Leesedol)的比赛。 但这只是迪德西尔弗团队惊人成就的开始。 他对加强学习的看法已被广泛应用于许多领域,例如提高英国电网的效率和降低谷歌数据中心的能源消耗。 并为欧洲宇航局设计航天探测器。 樱花M.潘卡凯说。

Silver是加强深度研究的最重要贡献者之一。算法通过在交互式环境中反复测试来加强研究。 根据运行过程中积累的信息不断调整,采用不同数学处理水平的计算模型-人工神经网络与加强学习策略相结合。 评估测试结果。

算法不需要计算每个可能的结果,而是预测和更有效地执行指定的任务。

2500年前,中国发明了围棋游戏仍然很受欢迎,尤其是在亚洲。 游戏被认为比国际象棋更复杂,因为玩家可以做更多的潜在动作,并且游戏可以以更多的方式进行。

西尔弗在阿尔伯塔大学(UniversityofAlberta)攻读博士学位。 开始探索可以掌握围棋的计算机程序的可能性。

西尔弗开发阿尔法戈的关键观点。 它将深层神经网络与计算机游戏中使用的算法蒙特卡洛树搜索结合起来。 蒙特卡洛树搜索的优点之一是,它不断研究其他选项,同时追求游戏中最好的感知策略。

2016年3月,阿尔法戈击败了世界围棋冠军李世石,被誉为人工智能里程碑。 Silver和他的同事在2016年发表在“自然”杂志上的一篇论文中,支持Alphan。

Silver和他的团队一直在开发新的算法,这大大提高了计算机游戏的发展水平。 并取得了许多人工智能系统无法实现的结果。

在AlphaGozero算法的开发中,Silver和他的合作伙伴证明,该程序可以在不接触人类专家游戏的情况下掌握围棋。 该算法完全可以在没有人类数据或先验知识的情况下学习,并且在进一步的迭代版本中甚至不需要知道规则。

后来,德普明德队的阿尔法罗在国际象棋和围棋方面也取得了超人的成绩。 在国际象棋比赛中,阿尔法罗轻松击败了世界计算机国际象棋冠军斯托克菲什。 这是由大师和国际象棋编程专家设计的高性能程序。 就在去年,由Silver领导的DeepMind团队开发的Alphastar。 掌握多人电子竞技游戏“星际争霸II”被视为人工智能学习体系面临的艰巨挑战。

迪德·西尔弗是增强学习和研究小组的负责人,也是伦敦大学计算机科学教授。 他的谷歌子公司深度试图将机器学习与系统神经科学最佳技术相结合。 以构建强大的一般学习算法。

Silver于1997年和2000年在剑桥大学获得学士学位和硕士学位。 1998年,他和其他人创建了视频游戏公司ElixirStudios,并担任首席技术官和首席程序员。 Silver于2009年返回学术界,并获得了Alberta大学的计算机科学博士学位。

2015年。 Silver和他的同事发表了一篇题为“加强学习以实现人类水平控制”(HumanLevel概念。 它描述了加强学习和人工神经网络的方法。 这篇论文在“自然”(Nature)杂志上被引用了近10,000次,对这一领域产生了巨大的影响。

然后,Silver和他的同事们继续使用新技术来改进这些深层次的学习算法,这些算法仍然是机器研究中应用最广泛的工具之一。

西尔弗的许多荣誉包括在内。 马文·明克西人工智能杰出成就奖(2018年)皇家工程学院(皇家工程学院)为英国项目做出了杰出贡献(2017)门萨基金会人工智能领域最好的科学

ACM计算奖的目的是赞扬中青年计算机科学家的深远影响和广泛性。 该奖项的奖金为250000美元,由InfosysLtd.提供。 ACM计算奖曾被誉为ACMINFOSY基金会计算科学奖.. ACM奖得主将被邀请参加海德堡桂冠论坛。这是一年一度的在线活动。 它汇集了来自世界各地的年轻研究人员和ACM图灵奖Abel奖和Nivanlina奖的获奖者。

计算机科学协会(ACM)是世界上最大的教育和科学计算机学会。它将计算机教育工作者与专业人员结合起来。 刺激对话共享资源,应对这一领域的挑战。 ACM通过推广强大的领导和优秀的技术认知度,增强了计算机行业的集体声音。 ACM通过提供终身学习、专业发展和专业网络来支持其成员的专业增长。

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