李睿孫楚涵 作品
第2181章 打個磚塊
“妲露拉？”哈薩比斯看到妲露拉的震驚，或許不亞於哥倫布第一次發現新大陸。
妲露拉微微笑著，極為優雅的道：“哈囉，德米斯，很久不見！”
“你怎麼會來？”哈薩比斯還是一臉不解。
妲露拉道：“正式自我介紹一下，妲露拉·萊莉，硅谷r孵化器的負責人，這次是來和貴公司洽談收購事項的。”
哈薩比斯目瞪口呆：“所以這件事，埃隆和蒂爾他們知道嗎？”
“我和埃隆已經離婚很久了，r孵化器是我獨立運營的風投機構。”妲露拉淡淡的道，“來這裡之前，我和埃隆並沒有溝通過，但我相信他很快就會知道的。”
“好吧，我或許不該多問。”哈薩比斯聳聳肩膀，“不管怎麼樣，非常歡迎你的到來。我們上一次見面，好像還是在蒂爾的家裡……”
“是啊，那已經是三年以前的事情了。”妲露拉道，“很高興看到你們距離夢想越來越近了！”
有了辛頓和妲露拉這雙重關係，雙方見面之後氣氛十分融洽。
參觀了一番公司之後，眾人回到了會議室。
deep
哈薩比斯搖搖頭道：“人工智能已經攻克了國際象棋，就算我能拿到棋王又能如何，依然不是人工智能的對手。所以我的目標早就改變了，我希望通過人工智能給人類提供更強大的邏輯運算能力，攻克世界上所有的遊戲！我們在這方面已經有了非常大的進展！”
辛頓驚訝的道：“你們攻克了《打磚塊》？”
哈薩比斯眉開眼笑的道：“沒錯！”
“快演示給我看看！”辛頓頗為激動。
從上個世紀50年代人工智能剛形成概念的時候起，遊戲始終都是人工智能的重要測試手段。
早在1990年的時候，人工智能就在跳棋項目上擊敗了人類世界冠軍。
1997年，iBm的超級計算機“深藍”擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。
2011年，另一臺iBm計算機“沃森”在遊戲《危險邊緣》中擊敗了所有人類玩家。
deepmind也試圖從遊戲項目入手挖掘人工智能的潛力，他們開發出了一個會玩遊戲的人工智能，主要目標瞄準了雅達利遊戲。
雅達利是一種上世紀80年代流行一時的主機，曾經是遊戲市場的霸主，卻由於推出了一款史上最垃圾的遊戲《et》而一蹶不振，最後被任天堂的fC取而代之。
但在很多歐鎂人的心中，雅達利遊戲依然是經典，其中最出名的幾款遊戲《太空入侵者》、《乒乓》和《打磚塊》都被deepmind列入人工智能的攻克名單。
來到演示電腦前，屏幕上正在進行著一場《打磚塊》遊戲，沒有人操控，擋板自動的在屏幕下方遊走，一次又一次的把小球彈向上方磚牆。
哈薩比斯道：“弗拉德，你來給大家講解一下吧。”
弗拉德·姆尼是deepmind的資深工程師，這臺正在打磚塊的人工智能系統正是他率領團隊做出來的，聞言點了點頭道：“諸位，我們使用一種全新的深度神經網絡構造方法，製作出了這個系統。通過反覆試錯來學習《打磚塊》的遊戲方法和每一種擊球角度的細微差別，目前已經玩了14283局遊戲，系統已經能夠分析出哪一種動作是有效擊打，哪一種是無效擊打，我們稱這種學習方式為強化學習。”
“在最初的系統中，它需要300個小時以上，才能精通這款遊戲，並且通關。經過我們不斷調整算法和結構之後，它現在已經能夠在30分鐘之內學會遊戲的基本規則，1個小時達到普通玩家的熟練度，每次都能準確的接到小球命中磚塊，2個小時候它就學會了進階技巧，能夠找準角度把球打入磚塊後的狹窄空間，利用小球在磚塊之前的反彈碰撞快速得分。”
“目前，這個系統在遊戲中的得分已經超越了deepmind的所有人。”姆尼最後的一句話發人深省。
辛頓一直靠在牆邊安靜的聽著，直到此時問道：“所以你們的系統真的是每一次都從頭學習打磚塊的遊戲技能？”
姆尼道：“沒錯。我們只是設定了一個目標，比如得到最高的分數，它就可以自動試錯和學習，制訂一些獨特的遊戲策略。這些策略的最終目標就是得到最高分。然後，它每次都能成功，只是每一次耗費的時間越來越短。”
“真是令人震驚……”辛頓喃喃道。
李睿儘管早就知道人工智能會在十年後掀起狂風巨浪，也依然和辛頓一樣，受到了深深的震撼。
妲露拉微微笑著，極為優雅的道：“哈囉，德米斯，很久不見！”
“你怎麼會來？”哈薩比斯還是一臉不解。
妲露拉道：“正式自我介紹一下，妲露拉·萊莉，硅谷r孵化器的負責人，這次是來和貴公司洽談收購事項的。”
哈薩比斯目瞪口呆：“所以這件事，埃隆和蒂爾他們知道嗎？”
“我和埃隆已經離婚很久了，r孵化器是我獨立運營的風投機構。”妲露拉淡淡的道，“來這裡之前，我和埃隆並沒有溝通過，但我相信他很快就會知道的。”
“好吧，我或許不該多問。”哈薩比斯聳聳肩膀，“不管怎麼樣，非常歡迎你的到來。我們上一次見面，好像還是在蒂爾的家裡……”
“是啊，那已經是三年以前的事情了。”妲露拉道，“很高興看到你們距離夢想越來越近了！”
有了辛頓和妲露拉這雙重關係，雙方見面之後氣氛十分融洽。
參觀了一番公司之後，眾人回到了會議室。
deep
哈薩比斯搖搖頭道：“人工智能已經攻克了國際象棋，就算我能拿到棋王又能如何，依然不是人工智能的對手。所以我的目標早就改變了，我希望通過人工智能給人類提供更強大的邏輯運算能力，攻克世界上所有的遊戲！我們在這方面已經有了非常大的進展！”
辛頓驚訝的道：“你們攻克了《打磚塊》？”
哈薩比斯眉開眼笑的道：“沒錯！”
“快演示給我看看！”辛頓頗為激動。
從上個世紀50年代人工智能剛形成概念的時候起，遊戲始終都是人工智能的重要測試手段。
早在1990年的時候，人工智能就在跳棋項目上擊敗了人類世界冠軍。
1997年，iBm的超級計算機“深藍”擊敗了國際象棋世界冠軍卡斯帕羅夫。
2011年，另一臺iBm計算機“沃森”在遊戲《危險邊緣》中擊敗了所有人類玩家。
deepmind也試圖從遊戲項目入手挖掘人工智能的潛力，他們開發出了一個會玩遊戲的人工智能，主要目標瞄準了雅達利遊戲。
雅達利是一種上世紀80年代流行一時的主機，曾經是遊戲市場的霸主，卻由於推出了一款史上最垃圾的遊戲《et》而一蹶不振，最後被任天堂的fC取而代之。
但在很多歐鎂人的心中，雅達利遊戲依然是經典，其中最出名的幾款遊戲《太空入侵者》、《乒乓》和《打磚塊》都被deepmind列入人工智能的攻克名單。
來到演示電腦前，屏幕上正在進行著一場《打磚塊》遊戲，沒有人操控，擋板自動的在屏幕下方遊走，一次又一次的把小球彈向上方磚牆。
哈薩比斯道：“弗拉德，你來給大家講解一下吧。”
弗拉德·姆尼是deepmind的資深工程師，這臺正在打磚塊的人工智能系統正是他率領團隊做出來的，聞言點了點頭道：“諸位，我們使用一種全新的深度神經網絡構造方法，製作出了這個系統。通過反覆試錯來學習《打磚塊》的遊戲方法和每一種擊球角度的細微差別，目前已經玩了14283局遊戲，系統已經能夠分析出哪一種動作是有效擊打，哪一種是無效擊打，我們稱這種學習方式為強化學習。”
“在最初的系統中，它需要300個小時以上，才能精通這款遊戲，並且通關。經過我們不斷調整算法和結構之後，它現在已經能夠在30分鐘之內學會遊戲的基本規則，1個小時達到普通玩家的熟練度，每次都能準確的接到小球命中磚塊，2個小時候它就學會了進階技巧，能夠找準角度把球打入磚塊後的狹窄空間，利用小球在磚塊之前的反彈碰撞快速得分。”
“目前，這個系統在遊戲中的得分已經超越了deepmind的所有人。”姆尼最後的一句話發人深省。
辛頓一直靠在牆邊安靜的聽著，直到此時問道：“所以你們的系統真的是每一次都從頭學習打磚塊的遊戲技能？”
姆尼道：“沒錯。我們只是設定了一個目標，比如得到最高的分數，它就可以自動試錯和學習，制訂一些獨特的遊戲策略。這些策略的最終目標就是得到最高分。然後，它每次都能成功，只是每一次耗費的時間越來越短。”
“真是令人震驚……”辛頓喃喃道。
李睿儘管早就知道人工智能會在十年後掀起狂風巨浪，也依然和辛頓一樣，受到了深深的震撼。