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看评论学象棋,英国科学家尝试“另类”人工智能棋类算法

www.xahq.cn2019-08-12
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让AI学会下棋并成为“国际象棋大师”一直是人工智能领域广泛研究的课题。最近,Kamlish等人。伦敦大学学院推出了自己的研究实验 SentiMate,这是一种利用自然语言处理通过训练网络评论文本来学习国际象棋的算法。它通过分析专家评论员的反应来评估对象的国际象棋动作的质量。

在SentiMate之前,人工智能主要学习了通过连续游戏训练。 2016年,击败Go World Champion Li Shishi的AlphaGo使用神经网络与人类玩家的国际象棋选手一起训练并学习如何玩Go。到2018年,AlphaZero依靠深度神经网络,一般强化学习算法和蒙特卡罗树搜索来通过自我游戏来增强学习。

与使用神经网络和自我训练的Alpha系列不同,SentiMate尝试自然语言学习路径。该团队首先从网络中收集了2,700个国际象棋游戏评论文本,然后构建了一个能够在大量评论数据集中提取描述国际象棋动作质量的评论的分类器。他们还根据国际象棋评论数据训练了情感分析模型,分析了语言发送的积极情绪,评估了国际象棋动作的质量,并指导了机器人在游戏中的下一步行动。研究人员表示,两种模型的分类准确度均达到90%以上。在此基础上,他们提出了一种国际象棋引擎的感情,它基于预先训练的情绪评估函数来评估国际象棋的运动。

新路径显示了使用较少的游戏数据,较低的计算需要通过语言分析方法来研究国际象棋比赛的前景。

“自然语言处理的下一步是将机器学习信息转化为解决实际任务的行动,”研究人员告诉《麻省理工科技评论》,SentiMate使用的学习技术也可用于分析体育赛事。预测财务活动。 “毕竟,还有很多书籍,博客和论文等着学习。”

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