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出品ALPHAGO的Deepmind公司研究

2016-03-19 09:03 大数据实验室

1 、人工智能将是贯穿全年的大主题,继续看好人工智能产业链


昨日谷歌Deepmind开发的人工智能Alphago再次战胜李世石,2:0领先。


我们认为人工智能作为计算机下一代的革命技术,有望对现有产业形成极大变革。从语言、人脸、手势到情绪,计算机将能更好地理解人类的行为,也将使人工智能成为更有效的信息筛选和传递工具。长期看,人工智能的趋势不可逆转;短期看,我们看好容易在下游实现大规模商用化的人工智能技术,包括生物识别在安防、金融、VR人机交互等领域的应用,深度学习在无人驾驶辅助决策领域的应用等。


推荐标的:长高集团(图像),川大智胜(VR)、东方网力(视频),佳都科技(人脸识别),科大讯飞(语音)、中科曙光(与NVIDIA合作深度学习)。



2 、Deepmind公司为何受到谷歌青睐



公司创始人拥有神经科学和计算机科学的复合背景


DeepMind是由哈萨比斯、雷格与苏莱曼三人于2010年在伦敦共同创立。哈萨比斯是拥有人脑神经学和计算机双重背景的复合人才,从小就有“神童”的称号,12岁就获得国际象棋大师头衔,在获得剑桥计算机学位后创立了自己的游戏公司,此后他专注于人脑的研究,进入伦敦大学学院攻读神经科学博士。




公司定位非常宏伟:结合机器学习和系统神经学两门前沿科学来“解析智能”,“将人类智力总结提炼为计算机算法,这也许是理解人类智慧的最佳路径”。公司创立之初,新颖的定位和深厚的学术实力得到了天使投资者的青睐,其中不乏特斯拉老板Elon Musk以及Paypal董事会董事Scott Banister等人的投资。在2014年,DeepMind荣获了剑桥大学计算机实验室的“年度公司”奖项。


以“感知—学习—反馈”方式进行学习并不断进化,具有普适性


DeepMind人工智能的独特性在于以“感知—学习—反馈”方式进行学习并不断进化,所以其人工智能具有一定程度的普适性。大多数传统的AI系统比较狭隘,基本通过事先设定好的规则来掌握某种特定的任务,而不具备解决其它问题的能力。DeepMind试图创造第一台“通用的学习机器”,就像生物系统一样,通过一组灵活的、适应性强的算法,只利用原始数据来学习如何从头开始掌握任何一种任务。


2015年2月,DeepMind挑战像素游戏“太空侵略者”的图片在《自然》杂志封面上刊登。与之前所有的AI系统,如大名鼎鼎的IBM深蓝相比,DeepMind的算法是纯粹的非精确编程算法,即能通过图像像素点作为数据输入,并从大量历史数据中学习其运行规则。,系统的输入仅仅是屏幕图像和获奖信号,以及玩游戏的操作方法(“上下左右”键),电脑不知道任何游戏的目的,以及获胜的方法。它通过按键来获取反馈(分数),与人类的学习过程类似,系统通过不断的试错来调整神经网络中的权重,最后找到游戏的胜利方法。




DeepMind玩的7个Atari游戏,激光骑士、打砖块、摩托大战、乓波特、Q精灵、深海游弋、太空侵略者的过程中所用的网络深层架构、学习算法甚至参数设置都是完全一样的,最后系统的游戏水平都达到了优秀玩家的水平。



3、 ALPHAGO -有史以来第一个在围棋击败职业选手的计算机程序



2014年1月26日,Google宣布以4亿美元收购DeepMind科技。在此之前,Facebook等公司纷纷向DeepMind抛出橄榄枝。最终DeepMind选择了在搜索与人工智能领域最为强大的谷歌,强强联手




在收购完成后,DeepMind公司的围棋人工智能AlphaGo开始崛起。它下围棋的原理和人类有相似之处,一是判断局部,二是把握全局。DeepMind此前在Nature杂志发表的一篇论文中,也曾有过细节方面的介绍。简而言之就是,AlphaGo总体上由两个不同功能的“大脑”网络组成:策略网络(Policy network)和价值网络(Value network)。


对弈中,AlphaGo的两个“大脑”协同工作。策略网络负责在当前局面下判断“最好的”下一步,可以理解为落子选择器;价值网络负责评估整体盘面的优劣,淘汰掉不值得深入计算的走法,协助前者提高运算效率,可以理解为棋局评估器。然后,两个“大脑”取各自选择的平均值,做出最终的决定。


 AlphaGo作为DeepMind通用型人工智能的杰出代表,其野心远远不止于棋类。在与李世石九段进行围棋对决且取得胜利后DeepMind将竞技游戏作为下一个挑战课题,并且选择能发挥其最大性能的战略模拟游戏星际争霸。



4 、DeepMind 人工智能应用领域广阔



DeepMind人工智能应用空间广阔。DeepMind于2月24日与英国国民医疗保健体制(NHS)合作,其技术可以提醒医院护理人员及时注意到那些因为肾衰竭而引发其他并发症的病人。DeepMind近期收购了Hark,后者是一款旨在取代纸质系统和呼机的任务管理App。未来,Hark将会利用人工智能技术来预测哪些病人的病情会加重或决定最佳治疗方案,未来医院将在保障病人安全方面会有很大提高。




DeepMind组建了“应用研究团队”,专门探索如何将其人工智能技术进行实际应用。目前来看,谷歌内部的各项业务诸如搜索、翻译、图片识别、自动驾驶等应用有望借助DeepMind的人工智能提高水平,比如DeepMind的一个项目使用16000台计算机组成了一个神经网络,通过对YouTube 上一千万个视频的分析,该神经网络自己学会了识别视频中的猫。DeepMind的通用型人工智能将会大大促进谷歌其它业务的智能水平。




DeepMind完善谷歌人工智能生态。DeepMind使用的是Facebook的开源AI 项目Torch,而谷歌自己的开源人工智能系统“TensorFlow”也已经向公众免费开放。DeepMind有助于提高TensorFlow的人工智能水平,并且可能作为人工智能的底层操作系统进行普及,谷歌人工智能产业生态有望进一步完善,迅速整个人工智能产业将会加速繁荣。


(作者:郑宏达、魏鑫、谢春生、黄竞晶                  来源:海通计算机研究)





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