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电玩游戏大厅|十年信誉赌博网站

文章来源:AG环亚资讯网    发布时间:2020-02-21 15:03:21  【字号:      】

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  图片来自网络  分布式智能体(Agent)具有自主性、交互性、反应性和主动性。   据美国《连线》杂志网站近日报道,目前大部分人工智能研究都集中在个体智能体(Agent,指能自主活动的软件或者硬件实体)上,人工智能系统也一直是作为个体运作,但这些个体智能体不能组合成一个团队来学习、工作,也不能相互协作完成相应的任务。

  在亚马逊云服务(AWS)、波音和IBM联合资助下,豪的团队已经进行了一段时间的深入研究,通过足够的计算能力运行复杂的强化学习算法,使一群机器人保持不断的通信,并在联机中调整它们的行为。 新的强化学习系统被称为分层多智能体教学,通过优化奖励功能和更有效的沟通,成功地提高了机器人在团队范围内的学习和协作整合解决问题的能力。

在团队工作中,人类会思考,其他人在做什么?如何共同完成任务?这个任务会发生怎样的变化?等等。

而这些问题,都将是机器人以团队形式工作时所需要“考虑”的。

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豪和他的团队使用由亚马逊的EC2GPU实例支持的AWS深度学习AMI环境,这些实例不需要管理机架和服务器,就可以在云上执行非常复杂的计算。

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利用基于云的服务,团队中的每个成员都可以根据自己的需要,访问尽可能多的计算能力。   “在这种基于模拟的训练中,我们要测试数百种设置,速度是至关重要的。 ”豪教授的硕士研究生金东基(音译)说,“机器学习直接转化为我们在更短的时间内运行更多迭代的能力。

麻省理工学院航空航天教授乔纳森·豪认为,这种工作模式丧失了一个巨大的机会,未来机器人应该一起工作,互相学习。

  在分布计算领域,人们通常把在分布式系统中持续自主发挥作用并具有自主性、交互性、反应性和主动性的计算实体称为Agent。 例如一辆单独行驶在街道上的汽车,一种能根据周围环境变化而不断调整的恒温器。   豪领导的研究团队一直致力于研究改变“移动和人工智能设备相互协作和学习的方式”,希望通过人工智能的核心能力——机器学习,帮助智能对象,使彼此更智能。   豪认为,未来机器人可以互相学习,共同工作,从而改变物流(机器人完成订单并送货上门)和太空探索(机器人合作探索新领域)等行业。 而真正的挑战是为这些人工智能机器人在实验室之外的真实世界做好准备,这才是人工智能应该涉猎的领域。   机器人个体结成团队工作  现实世界远比人工智能机器人开发实验室环境复杂。

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