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2017人工智能与机器学习年终盘点(重要工具资源汇总)

责任编辑:editor005 作者: 王萌 |来源:企业网D1Net  2018-01-07 19:41:39 本文摘自:IT经理网

2017年是人工智能技术全面开火、勇猛精进的一年,也是对未来全球科技和经济影响深远的一年。

无论人工智能圈子内外的从业者,都开始正视这个可能会很快改变所有人命运的热门技术。关注、学习、思考、实践人工智能技术及其相关应用,将是所有IT人未来多年将要面对的最重要的课题和命题。以下IT经理网根据WildML的报告,将2017年“万物并作”的人工智能和机器学习领域的重大进度节点和资源工具梳理如下:

完全不依赖人类知识经验的AlphaGo Zero击败人类,这比2016年AlphaGo击败李世石更加让人震惊

AlphaGo Zero的算法技术基于这篇已经发布的论文——《深度学习与树搜索的快思与慢思》,当时间来到2017年底,AlphaGo Zero的通用算法版本AlphaZero问世,这个算法突破了围棋领域的局限,砍瓜切菜般拿下了国际象棋、将棋等人类棋盘游戏的至尊宝座。至此,AlphaZero一统所有棋盘游戏江湖,成为水平远超人类的“棋神”。

AlphaGo Zero完成对AlphaGo Master的超越,以及避开人类经验干扰后产生的大量创新招法(参见谷歌发布的AlphaGo Zero围棋教学工具)已经完全突破了人类数千年总结的基本围棋规律和哲理,这意味着当面对极为复杂的计算难题(例如围棋、生物医药、环境、交通、软件开发等)时,人类的“宝贵”经验和大数据最终有可能成为一种“负资产”,或者用专业一点的术语说,是“脏数据”、对抗性样本,反而会阻碍机器突破人类智慧的天花板。

当人工智能开发的软件bug更少,效率更高、疾病误诊率更低、股票交易成绩更好、药品研发成本更低时,我们大量的知识工人可能面对一个可怕的未来,不是驾驭人工智能,而是被人工智能彻底淘汰。

其实不仅仅是AlphaGo,2017年还有很多人工智能算法也取得了令人瞩目的成就,首先是捷克科技大学、阿尔伯塔大学、查尔斯大学等联合研发的DeepStack首次击败了人类职业扑克选手,随后卡梅隆大学研发的人工智能算法Libratus(Science论文),在不完全信息的无限制一对一德州扑克比赛中击败了人类顶尖选手。

2018年,人工智能技术有望在多人游戏,例如扑克和星际争霸中战胜人类,DeepMind已经发布了针对星际争霸2的人工智能技术研究环境,OpenAI则演示了在一对一的Dota 2游戏中战胜人类的算法,并且计划不久的未来在5v5的多人对战游戏中也取得胜利。

进化式算法(Evolution Algorithms)东山再起

Photo:Wired

对于监督式学习来说,使用反向传播算法的渐进式方法效果向来不错,未来短时间也不可能有太大变化。但是在增强学习中,进化策略(Evolution Strategies)却有东山再起的趋势。因为数据往往不是独立分布,或者错误信号较为稀疏,或者还有较大探索空间,算法通常不需要渐进式方法也能取得显著进步。另外,进化式算法可以线性扩展到数千台服务器来支持超快并行培训,计算不依赖昂贵的GPU,大量的廉价CPU就可以。

今年早些时候,OpenAI展示了进化策略能够取得与Deep Q-Learning这样的标准增强学习算法相当的成绩,时至年底,Uber的一个团队发表了一篇博客以及五篇研究论文,展示了Genetic算法的创新研究成果,一个极简化的Genetic算法,不借助任何渐进信息,可以学会较为复杂的Atari游戏,在Frostbite(冻伤)这个游戏中,Genetic算法打出了10500分,而一些顶尖人类玩家的得分不到1000。

技术流变:WaveNets、卷积神经网络(CNNs)与注意机制(Attention Mechanisms)

谷歌公司的Tacotron 2文本到语音系统生成的极为自然的机器声音样本让人印象深刻,该算法基于自回归模型——WaveNet,在过去一年中,该模型也在谷歌助理中使用并在高保真语音合成方面取得显著进步。此前WaveNet在机器翻译也得到应用并大大加快了培训速度,提高了回归架构的效率。

在机器学习这个子领域,放弃昂贵且需要较长培训时间的回归架构已经成为大势所趋,在Attention is all you Need一文中,研究者完全放弃了回归和卷积架构,使用一个更佳复杂的注意机制(Attention Mechanisms),能以低的多的成本,取得极为出色的机器翻译成绩。

深度学习框架群雄并起

图片:wired

回顾2017年的人工智能市场,深度学习框架绝对是主角,Facebook推出的重量级框架PyTorch擅长处理动态图谱架构,类似Chainer,赢得了自然语言处理专家们的喜爱,因为他们经常需要处理动态回归架构,谷歌的静态图谱框架Tensorflow在这方面有些捉襟见肘。

但是,TensorFlow依然是2017年的框架之王,二月份谷歌发布了稳定的Tensorflow1.0版本,目前其版本已经迭代到1.4.1,除了主体框架外,谷歌还发布了一系列Tensorflow的伴侣程序库,包括面向动态计算机图形的Tensorflow Fold、面向数据输入管线的Tensorflow Transform,以及DeepMind的高级Sonnet库。值得注意的是,Tensorfow团队还发布了一个eager execution执行模式,可以以类似PyTorch的方式处理动态计算机图形。

除了Google和Facebook两大巨头外,很多公司也跳上了机器学习框架的花车:

苹果发布了CoreML移动机器学习库

Uber团队发布了Pyro,一个深度概率编程语言

亚马逊发布了Gluon,一个MXNet高级API。

Uber公布了内部机器学习基础设施平台“米开朗基罗”的技术细节。

除了通用深度学习框架,还涌现了大量增强学习框架,例如:

OpenAI Roboschool一个机器人模拟的开源框架
OpenAI Baselines 一组高质量的增强学习算法实现用例
Tensorflow Agents 包含了为使用Tensorflow训练RL代理优化的基础架构
Unity ML Agents 可供研究者和开发者使用Unity 编辑器开发游戏和模拟器,然后用增强学习训练。
Nervana Coach 顶级增强学习算法的实验平台
Facebook’s ELF Facebook的游戏研发平台
DeepMind Pycolab 一个可定制化的gridworld游戏引擎
Geek.ai MAgent一个支持多代理的增强学习研究平台

为了进一步推广深度学习,还出现了一些面向web的深度学习框架,例如谷歌的Deeplearn.js以及MIL WebDNN。但百花齐放也有未老先衰的,例如此前非常流行的框架Theano就停更了。

深度学习与增强学习资源汇总

随着深度学习和增强学习的流行,相关的演讲、培训和课程资源越来越丰富,以下是部分精华资源传送:

关键字:谷歌 机器学习

本文摘自:IT经理网

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