[請益] AlphaGo Zero方法的運用場景？

[dharma (達)]

圍棋給初始規則後，AI不再需要人類插手(人類棋譜)

因為規則和勝負條件明確

AI可自己產生天文數字的對局來訓練

自行學習進化打敗人類


但如果是語音/影像辨識

好像還是必須靠人類不斷餵題目和正確答案

AI才能由給定的題目和答案，找出其中的關係


語音影像辨識這種AI無法自己製造樣本

AlphaGo Zero方法是不是就不適用


這樣AlphaGo Zero這種模式(不用人類給樣本)

除了益智遊戲

還有哪些可應用啊？

thanks

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推 sunsamy: 金融交易
可行，不用人工一直給確認樣本
推 leoloveivy: 影像聲音才是生成樣本最多的==最近gan那麼紅
推 leoloveivy: 現在生成樣本解析度很高了
影像聲音還是需要人類給答案啊
推 babogoos: 醫療的應用，像是病理分析、基因定序、遺傳解析、物理
→ babogoos: 方面的應用也可以，公式推導、模式預測等等，其實人類
→ babogoos: 目前還有很多事物是知道結果並不清楚原因，人工智慧可以
→ babogoos: 幫助我們用新的角度檢視既定事實並且釐清過程
→ alog: 是說學語音辨識，可以先想想一般人學一門語言也是前人、父
→ alog: 母仰賴經驗傳承、大量收集跟閱聽影音訓練出來的嗎
→ alog: 所以說，我不認為做語音或影像辨識資料依賴樣本，是有哪裡
→ alog: 不正確
→ alog: 阿發狗 0 他厲害的地方在於不用仰賴別人的套路，自己找出一
→ alog: 些作法來解決該棋局怎麼下到贏，他可能在解決一些人類無法
→ alog: 探究或是在有限的時間都無法解決的事情上可能會帶來其他的新
→ alog: 觀點
→ alog: 但語言辨識用不用著alpha go zero這種
→ alog: 我的看法是，你既然要辨識（學習）某些語言
推 alog: 你自己想出一個套語言意義何在，那到底是外星語 還是你要學
→ alog: 習的那個目標語言？當然要跟別人從溝通、書籍來學習啊..
→ alog: 協助人類做辨識還是得用人類的方法來學習，不然出來的結果
→ alog: 未必不好，但看的人未必能同意你辨識的正確。
同意

Zero不太適合語音影像辨識
→ charlie60507: 我的理解是Alphago也是從人類棋譜做supervised lear
→ charlie60507: ning，再以reinforcement learning不斷強化。若定好
→ charlie60507: 規則後就單靠RL一直學，感覺很容易落入local optimu
→ charlie60507: m。聽過的類似場景有決策類遊戲，deep mind好像打
→ charlie60507: 算征服星海爭霸
推 charlie60507: 啊...抱歉 剛看了下alphago zero的相關文章，發現是
→ charlie60507: 自己的資訊太落後了，請無視QQ
推 Kazimir: 方法是要想的囉 如果你的意思是拿az的RL方法直接套
→ Kazimir: 那應用範圍的確不怎麼廣 不過我覺得主要是吸收那個精神
→ Kazimir: 怎麼利用RL或者其他方法來減少對labeled資料的需求
→ y3k: 初音才不是軟體呢
推 maxqq: 自己想像成自己是一個陌生人，到別的環境生存，你會給自己
→ maxqq: 怎樣的指令，這就是 AI
→ maxqq: 在以前光是分裝貨物與貨物，或許都要寫很多判斷程式
→ maxqq: 但交給 AI 負責這塊工作類別，你只需要跟他溝通負責教會他
→ maxqq: 而不是重構他的系統程式
推 vi000246: 星海爭霸未來可能就會出現能互打的AI了
推 nendi: 如果星海的自我學習AI被做出來了，大概實際軍事AI也不遠了.
→ pttworld: 星海人機大戰早比完了，人全勝。
→ charlie60507: 樓上說的是這個嗎？
→ Sieg2010: AlphaGo的星海還沒比吧
→ oversky0: 用在氣象預測上會有用嗎？
→ followwar: 你知道GAN是什麼嗎?
推 senjor: 星海的問題在於沒有可以直接給電腦使用的訓練環境 (?
推 Kazimir: 有吧 我印象中deep mind有和bz合作 連環境都開放給大家
→ Kazimir: 玩了 這幾個月的事情
推 APM99: GAN不就罵人的髒字  以前打遊戲常用
推 jbwwwopa: 樓樓上 pysc2
※ 編輯: dharma (210.65.89.53), 11/11/2017 16:43:16