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提到强化学习只知道AlphaGo?其实,RL在工业界还有这些应用

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 关于作者: Ben Lorica,O’Reilly Media的首席数据科学家,同时是Strata Data Conference和O’Reilly Artificial Intelligence Conference的项目主任。 AlphaGo Zero的出现让人们再次提起了对强化学习的兴趣。紧随深度学习之后,强化学习成为了目前AI领域最热门的话题。 大部分公司对强化学习这个事做了调查和评估,然而很少有人真正搞明白它究竟能做什么。 考虑到RL的概念现在已经被混淆进了一大坨乱七八糟的问题和技术里,我们有必要先给它下个定义。 一般而言,RL的目标是学会如何将观测结果和测量值映射到一系列行为,同时最大化长期奖励。这个概念通常将那些“智能体与环境进行交互并学会最佳决策序列”的应用包括在内。 事实上,很多RL

谁是真凶?《CSI:犯罪现场调查》正帮助AI提高断案能力

本文来自AI新媒体量子位(QbitAI) 曾经的王牌美剧《CSI:犯罪现场调查》,现在成了AI用来提高断案推理能力的试验场。 这部剧集厉不厉害?据说已成为美国警方的必备学习教材,连英国苏格兰场、日本警卫厅以及法国警局都视之为反恐教材。 爱丁堡大学的一个研究团队,把《CSI:犯罪现场调查》剧集脚本变成自然语言的训练数据集,输入一个LSTM模型。他们的目标是帮助机器更好的进行自然语言理解,以及训练与之相关的复杂推理能力。 之所以选定这部剧集,原因很简单。《CSI:犯罪现场调查》有着严格的公式化剧本,完全可以被预测。 “每一集都提出了同样的基本问题(即谁是凶手),而罪犯被抓住时自然就给出了答案”,研究人员表示。剧集中的调查人员会对犯罪现场进行研究,找到无可辩驳的证据,抽丝剥茧的把真凶揭露出来。 所以,“谁是真凶”就变成了一个简单的序列标签问题。 研究

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