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人工智能进化出导航能力,是如何实现的呢?

· 有渔新闻
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说实话,当看到这这个消息时一点不惊讶,但还是感觉AI进化太快。机器人在程序的作用下智能寻路,和通过深度学习进化为智能寻路是不同的。

首先是人工编程,机器运行的路径:

以一串代码来进行说明——下面的这串代码,实现寻路的代码不长,但它是我们人类写的:

人类写出来的智能代码

最简单的方法是广度搜索,就是从起始点逐个排查相邻的位置,直到找到目标。当然这种方法并不是最佳,所以我们改成新方法。

A搜索方法

计算机的优化后实现的代码:

人工智能优化的代码

AI的进化相当于编写了可以自我学习的程序。

这类程序的诞生让人工智能插上了自由的翅膀,以寻路为例,人类并不写出具体寻路程序,而是通过某些奖惩程序和强化训练,让机器自己写出更好的寻路程序。这种过程被称为深度学习或强化学习。它被普遍用于训练游戏AI,人类告诉AI一种游戏的得分奖惩机制,但却不教授游戏方法,由AI在反复进行游戏、努力争取更高分的过程中自我进化。比如AlphaGo就完全摈弃了人类棋谱经验,在纯粹的自我对弈中从零进化到更强版本。这种进化有两个关键要素,一个是足够合理的“奖惩”方法,另一个是足够多的练习。而这两个都在突飞猛进的发展。

或许将来,写出“奖惩机制”,会比写出具体程序更重要。但不论怎样,AI,始终是人工产生的智能。

本文由少儿编程有渔编程转载于互联网~帮助家长理解学习编程的重要性,不一定要会编程,但至少要理解编程,人工智能是如何实现的!

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