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大家好，今天小编关注到一个比较有意思的话题，就是关于deepmind学习资料的问题，于是小编就整理了3个相关介绍deepmind学习资料的解答，让我们一起看看吧。

1. DeepMind巨额亏损的背后，今天的AI是否选对了方向？
2. 新的Alpha Zero学习一天击败了国际象棋、日本将棋最强程序，有什么影响？
3. 实现深度强化学习算法，tensorflow、pytorch、mxnet哪个更顺手？

DeepMind巨额亏损的背后，今天的AI是否选对了方向？

对于AI这个未来绕不开的趋势，潮流，它绝对是人类最有用的发明，很多公司地研发，虽然暂时看不到表面的盈利，它只是阶段性的，而DeepMind造成巨亏损并不完全正确。

尽管该部门没有任何产品，其主要支出部门是研究部门，但与其他平庸初创企业相比，谷歌以相当低的价格（6亿美元）收购了该部门，当时这些初创企业的销售价值超过数十亿美元。

事实上，这一举措为谷歌带来了千倍的回报。还记得AlphaGO吗？该软件程序击败了世界上最专业的Go玩家，甚至是世界冠军。Go是一款经典的中文游戏，每一步都有比宇宙中原子数更多的可能移动。这个游戏几乎不可能通过引导方法来解决，并且认为需要几十年才能通过计算机来解决。解决这些复杂的战略游戏为规划和优化问题开辟了许多新的机会。

随着谷歌以6亿美金收购英国非营利性研究机构Deepmind，投资必须得到回报。

与AlphaGo一样，在复杂游戏中击败人类的相同类型的算法正在更实际的领域中应用。

2017年，谷歌已经应用了Deepmind AI来提高其数据中心能效40％，这对谷歌每年花费数亿美元用于数据中心运营来说是巨大的。

谷歌的尖端人工智能部门耗资数百万美元，但同时也允许谷歌同时节省数百万美元。

对于未来无论从哪个正面行业的投入都是值得的，有一天会有井喷一样的回报出现。

deepmind巨额亏损只是账面上的数字，是否关注过deepmind的研发成果？这家公司被google收购的时候并非作为一家商业公司使用，而是专注于研发次时代的AI技术，让google在AI领域遥遥领先，现在deepmind做到了，它回馈给google最好的零和游戏训练策略的引擎，虽然只是应用在围棋领域，但是算法和训练方法稍加改变便可以放在其他增强学习领域。

另外deepmind所推出的商用产品的指标也是业界领先的水平，代表了AI最强阵营的实力。只是这家公司并不想商业化，也无意加入google的商业化计划中，他们只想研发AI相关的技术，google只需要提供资金，并不希望google参与到公司的管理中来。所以才会亏损。如果公司准备商业化，将已经研发的成果稍加修缮就可以投入到落地的项目中去，实现盈利，但是同时公司也需要付出相应的精力去做落地去维护后续的产品，意味着在AI中的领先优势可能从此消失。

新的Alpha Zero学习一天击败了国际象棋、日本将棋最强程序，有什么影响？

比较期待是否有一天，正如柯洁对战阿尔法狗一般，今年横空出世的日本天才将棋手藤井聪太也会迎战人工智能。

在今年选出的日本十大流行语大奖中，将棋职业四段的藤井聪太荣获评委特别大奖。

2016年年底，年仅14岁的中学生藤井成为日本将棋史上最年轻的职业棋手。而这还不是他创造的唯一记录。

从出道以来，藤井聪太一一打败对手，完成29连胜，一举打破有史以来连胜最多的记录，不仅惊动将棋届，也引起全日本社会的关注。不仅少儿将棋班爆满，将棋的销售也一路攀升。

关于人工智能进军将棋领域，其实在NHK拍摄的关于藤井聪太的纪录片中也有提及。据悉，包括藤井聪太在内的不少棋手正在利用人工智能不断地提高自己的棋艺。

如果AI机器人和日本将棋手交手，结果又会是怎样的呢？kiki酱也会持续关注的。

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Deepmind又发AI新论文了，这次的目标是国际象棋和日本将棋！

上次Deepmind让AlphaGo Zero在围棋上从零开始学习，短时间就训练成功棋力惊人。但是围棋规则是很简单的，Deepmind这次把这个技术用到了国际像棋和日本将棋这两种规则很复杂的棋类上。结果证明，从零开始学习对于复杂规则的棋类也是通用的，而且比围棋花更少的时间就能训练成功。

Chess就是国际象棋，Shogi是日本将棋，都和中国象棋有些类似，兵种很多，每个兵种有各自的行棋规则。从规则复杂度来说，比围棋繁琐多了。但是从搜索 状态空间看，比围棋又少多了，国际象棋是10^46次方，围棋是10^171。

国际象棋AI之前就已经远远高于人类棋手的实力了，实力最强最有名的程序之一是Stockfish。新的程序是AlphaZero（注意不是AlphaGo Zero, Go是围棋的英文名）。下面是AlphaZero的具体战绩。

可以看出，Stockfish无论先走后走，都胜不了AlphaZero。虽然100局里和了72局，但是通常国际象棋顶级AI大战100局90局会和掉。AlphaZero胜了28局，而且一局没输，实力应该是比Stockfish强不少。和这么多，主要是国际象棋容易和棋，非常可能两个上帝下就是和局。

AlphaZero对日本将棋程序Elmo的优势更大，100局是90胜2和8负。但是也输过，这个特点有些异常。AlphaZero训练一天，就能比之前训练三天的20 blocks的AlphaGo Zero强，100局是60胜40负，但这个进展并不是太让人吃惊，应该只是训练速度快了，棋力增强到没有多少，更强的是训练40天的40 blocks的AlphaGo Zero。

这是训练花的时间，4个小时后（对应300K的训练步数），AlphaZero就战胜了Stockfish。2小时后（对应110K的训练步数），AlphaZero就战胜了Elmo。训练8小时战胜AlphaGo Lee，24小时超过AlphaGo Zero。

当围棋被Alpha Zero成功解决后，设想之中，它对其他几大棋类也一定可以如法炮制，势必如履平地一般。

人类的工具在革命，交流的方式在革命，棋类必须也进行一场革命。棋类或许只有向不完全信息方向发展，人类可能才有的玩！本人发明的奇袭象棋就属于这类，无论未来AI如何进步，下奇袭象棋也不可能不出错误，从而不可能完全战胜人类。奇袭象棋可以成为机器和人之间一个平台，因为在它之上，机器和人一样都会犯错误，也都有胜利的机会。并且，非常有可能的是，之前的AI并不能独立（需要人机）下奇袭象棋，而Alph Zero能否会下还不得而知。

实现深度强化学习算法，tensorflow、pytorch、mxnet哪个更顺手？

题主如果只关注深度强化学习(DRL)的话，可以尝试学习和使用一个基于Tensorflow的深度强化学习工具库-Tensorforce。

这个库[_a***_]上把目前深度强化学习领域的经典和实用算法都集成了，比如DQN，Double-DQN,Vanilla Policy Gradients等。而且对于强化学习的训练和应用来说，Tensorforce也集成了当前比较有名的强化学习环境，比如OpenAI的Gym API和Universe，DeepMind的lab等，可以快速便捷的创造强化学习所需要的环境、智能体(agents),以及根据场景构造action和rewards等。能够极大的降低研究者在强化学习领域的科研门槛。并且tensorflow框架本身在工业上的支持也比较完善，一些科研成果也能够比较平滑的迁移到真正的生产环境中，产生商业价值。

到此，以上就是小编对于deepmind学习资料的问题就介绍到这了，希望介绍关于deepmind学习资料的3点解答对大家有用。

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