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为了流量,巴巴烙常拍大胆、腥羶色主题的影片,家人一度无法接受,在补习班教书的爸爸甚至放狠话:「我在你身上看到太多失败的因素,你不会成功。」即便难过大哭,他也用摄影机侧拍自己痛哭的模样,记住「难过是这样演」,花了2年才获得家人谅解他的工作。

▲巴巴烙感谢老板给空间。(图/记者张一中摄)

与之相比,Agent57的总体表现上限更高(100),训练50亿帧后即在51种游戏上超越了人类,训练780亿帧后在Skiing游戏上超越了人类。

Agent57如何实现超越人类

记者林彦君/专访「在不疯狂就等死」团员巴巴烙(毛祁生)在上月26日发行EP《没有兴趣》,这一等就是6年,他接受《ETtoday星光云》专访,这也是他首次以「个人」身份面对镜头,巴巴烙老板Ares陪同专访,担心模糊焦点在一旁静静地听。巴巴烙自认过去在团体中就像边缘人,镁光灯永远不是打向他,他端详眼前的麦克风,惊呼:「没想到自己会有这种情景!」

Agent57的计算框架具体来说,Agent57通过将众多actor(actor可以理解为一个有状态的行为)馈入到可以采样的一个中央存储库(也称为经验回溯缓冲器)中学习,进而实现数据收集。该缓冲器包含定期剪枝的过渡序列,它们是在与独立、按优先级排列的游戏环境副本交互的actor进程中产生的。

▲巴巴烙将重心转往音乐及戏剧。(图/记者张一中摄)

原本在美国打篮球的他,金蟾捕鱼破解版18岁时瞒着爸爸买机票回台湾,在距离家10分钟车程的地方租屋,到电影院打工,「我想说在电影院打工应该算是演员了!离电影更近一步,又能看免费电影,之后有个演员邀约,去了才知道是跑龙套,每天等8小时领300元,就像个道具,需要时出来扫一下,又放回道具间。」

如果Agent57真如DeepMind所描述的那样优秀,金蟾捕鱼秘诀那么它将为构建更加强大的AI决策模型奠定基础。想象一下,人工智能不仅可以自动完成平凡、重复性的任务(比如数据输入),还可以自动推理环境。这对于那些希望实现自动化以提高生产力的企业而言,可能就是福音。

对于外界好奇他不解约的原因,巴巴烙表示:「老板没有刻意留我,有跟我说『想走可以走!』我们有谈,如果不行就再讨论,其实离开我也不知道要去哪里,这个公司很像一个家,人生还长,合约还有3年,过完3年我也才27岁,我选择相信,我和老板都爱电影,志同道合。」

为什么选择雅达利游戏让单个智能体完成尽可能多的任务是DeepMind一直以来的研究目标,也被该公司视为迈向通用人工智能的必经之路。而利用游戏来评估智能体性能是强化学习研究中的一个普遍做法。游戏中的环境是对真实环境的一种模拟,通常来说,智能体在游戏中能够应对的环境越复杂,它在真实环境中的适应能力也会越强。

表现优于人类之后DeepMind团队也在官方博客中透露了团队的下一步计划。金蟾捕鱼电玩城“Agent57最终在所有基准测试集最困难的游戏中都超过了人类水平。但这并不意味着雅达利游戏研究的结束,我们不仅要关注数据效率,也需要关注总体表现……未来的主要改进可能会面向 Agent57在探索、规划和信度分配上。”论文合作者之一在官方博客中写道。

DeepMind研究团队表示,这个框架模型具有以下两大优势:第一,得益于训练中的策略优先级选择,它可以使得Agent57分配更多的网络容量,来更好地表征与手边任务最相关策略的状态行动值函数;第二,在评估时,它可以用一种自然的方式来选择最佳策略。

起初他有2个月没有薪水,靠老板给他的3000元零用钱度日,「我第一份薪水是1500元,只想到当艺人了赚到钱好开心,因在美国有打工,当时靠吃老本生活。」老本含家人贴补,大概花了百万元。

▲巴巴烙是公司唯一成员。(图/记者张一中摄)

6年前他因为开直播被游否希看到,挖角他到公司,不断私讯他的脸书及IG,还夸口:「我有150万粉专,要不要来我公司。」巴巴烙以为对方疯了,后来决定联系,也认识了现在的老板Ares。

选择雅达利游戏作为挑战目标的原因主要有3点。首先,雅达利游戏足够多样化,可以评估智能体的泛化性能;其次,它足够有趣,可以模拟在真实环境中可能遇到的情况;第三,雅达利游戏是由独立的组织构建,可以避免实验偏见。

▲巴巴烙发行EP《没有兴趣》。(图/记者张一中摄)

请继续往下阅读...24岁的巴巴烙在18岁就加入「在不疯狂」所属的狂人娱乐,自创曲《没有兴趣》在他21岁就录制好,却迟迟没有发表机会,「不懂为什么要花这么多时间,公司当然会做红的人,但我不是做YouTuber的料,我在公司被边缘,现在成员一个一个离开剩我,所以才有机会。」

DeepMind团队使用两种不同的AI模型来近似每个状态动作的价值(state-action value),金蟾捕鱼加速器这些价值能够说明智能体利用给定策略来执行特定动作的好坏程度,这样就使得Agent57可以适应与奖励相对应的均值与方差。他们还整合了一个可以在每个actor上独立运行的元控制器,从而可以在训练和评估时,适应性地选择使用哪种策略。

Agent57与MuZero、R2D2和NGU等领先算法进行了成绩对比

DeepMind团队将自己的算法与MuZero、R2D2和NGU等领先算法进行了对比。金蟾捕鱼加速器其中,MuZero在全部57种游戏中达到了最高平均分(5661.84)和最高中值(2381.51),但在Venture等游戏中表现很差,得分只到和随机策略相当的水平。

挑战雅达利游戏,一直是DeepMind的研究日常。当地时间3月31日,这家全球最受瞩目的人工智能公司在自己的官方博客上宣布了挑战的最新进展:在57款雅达利游戏中全面超越人类,在该领域里是第一次。

原标题:DeepMind首次在所有57款雅达利游戏上超越人类玩家

▲巴巴烙圆梦发行音乐作品。(图/记者张一中摄)

DeepMind在自己的博客上公布了Agent57的框架。街机金蟾捕鱼官方网站Agent57使用强化学习算法,同时运行在多台电脑上,这些AI赋能的智能体在环境中会选择能够最大化奖赏的动作去执行。此前,强化学习在电子游戏领域已经展现出了极大的潜力。OpenAI的OpenAI Five和DeepMind的AlphaStar RL智能体分别打败了 99.4%的Dota 2玩家和99.8%的星际2玩家。

这次DeepMind挑战的街机学习环境中包含57款雅达利游戏,可以为强化学习智能体提供各种复杂挑战,因此被视为评估智能体通用能力的理想试验场。

(本文来自澎湃新闻,更多原创资讯请下载“澎湃新闻”APP)

早在2012年,金蟾捕鱼棋牌DeepMind开发Deep Q-Network(DQN)来挑战雅达利57中游戏。DQN是雅达利2600游戏众多挑战者中第一个达到人类控制水平的智能体。期间尽管取得了进步,但经过改进后的 DQN始终没有克服四款比较难的游戏:Montezumas Revenge、Pitfall、Solaris和Skiing。此次新发布的Agent57改变了这一局面。

其实YouTuber并不是目标,巴巴烙一直想当演员,而且是电视电影中的演员,梦想自己拿下金马奖、奥斯卡等大奖,「人一生活一次,当演员可以活很多次。」

「在不疯狂」成员走光...巴巴烙松口「留下原因」 6年老板出面:想走就走!

57款雅达利游戏DeepMind 在最新发布的预印本论文和博客中表示,他们构建了一个名为Agent57的智能体,该智能体在街机学习环境(Arcade Learning Environment,ALE)数据集所有57个雅达利游戏中实现了超越人类的表现。

「一颗好的种子,不管被埋得多深,都会有出头的一天。」巴巴烙眼睛发亮,比划着泥土的深度,这是爸爸告诉他的道理,当他面对困境,他以种子告诉自己总有成功的一天。在今年3月26日他踏出了音乐路的第一步,未来巴巴烙要以会唱歌的演员继续推出好作品与大家见面。

不过,对于DeepMind此次的新进展,有不少网友在网上表示祝贺,但也有人提出质疑。有人就认为Agent57表现优于人类的说法并不准确,只能说表现优于人类平均水平,因为在Montezumas Revenge这款游戏中,Agent57并没有打破人类的最高水平。另一方面,有人认为DeepMind的研究总是侧重于在雅达利等游戏上的性能表现,但如何利用这种模型来解决现实世界的实际问题才更关键。

巴巴烙透露,金蟾捕鱼赢话费在团员出走后,身边朋友劝他解约,前成员也会与他抱怨,但他并未因此跟着离开,反而是感谢老板给他的空间,「我认为他(Ares)给我的空间很大,也给我机会,我没有理由离开,如果给我机会我做不到就是我的问题,如果不给我机会,我也会离开啊!」

▲巴巴烙由老板陪同专访。(图/记者张一中摄)

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