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標簽 > 智能體
智能體，顧名思義，就是具有智能的實體，英文名是Agent。以云為基礎，以AI為核心，構建一個立體感知、全域協(xié)同、精準判斷、持續(xù)進化、開放的智能系統(tǒng)。智能體是人工智能領域中一個很重要的概念。任何獨立的能夠思考并可以同環(huán)境交互的實體都可以抽象為智能體。
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想象一下，你創(chuàng)造了一個人工智能工具，可以為其設定目標，即使是像「創(chuàng)造世界上最好的冰淇淋」這樣模糊的目標，它也會擬出一個待辦事項列表，執(zhí)行待辦事項，并根據(jù)...
我們每分配一個任務，Auto-GPT 都會給出一個相應的解決計劃。比如，需要瀏覽互聯(lián)網(wǎng)或使用新數(shù)據(jù)，它便會調整其策略，直到任務完成。這就像擁有一個能處理...
ChatGPT 的訓練模式是基于大規(guī)模文本數(shù)據(jù)集的監(jiān)督學習和自我監(jiān)督學習，這些數(shù)據(jù)集包括了各種類型的文本，例如新聞文章、博客、社交媒體、百科全書、小說等...
另一方面，利他型自動駕駛汽車可以協(xié)同工作，引導高速公路上的交通，例如，如圖1(b)中AV3所做的那樣，通過減速后面的車輛，以實現(xiàn)無縫和安全的合并。這種利...
奪旗原本是一項廣受歡迎的戶外運動，被廣泛的應用于電子游戲中。在一張給定的地圖中，紅藍雙方保護自己的旗子并搶奪對方旗子，5分鐘時間內，奪旗次數(shù)最多的隊伍獲...
OpenAI發(fā)布了一個名為“Neural MMO”的大型多智能體游戲環(huán)境
作為一個簡單的基線團隊使用普通的策略梯度來訓練一個小型的、完全連接的體系結構，將值函數(shù)基線和獎勵折扣作為唯一增強。智能體不會因為實現(xiàn)特定的目標而獲得獎勵...
OpenAI剛剛開源了一個大規(guī)模多智能體游戲環(huán)境
我們需要創(chuàng)建具有高度復雜性上限的開放式任務：當前的環(huán)境要么雖然復雜但過于狹窄，要么雖然開放但過于簡單。持續(xù)性和大規(guī)模等屬性也很關鍵，但是我們還需要更多的...
2019-03-06 標簽：智能體生態(tài)系統(tǒng)強化學習 4.2k 0
一種在視覺語言導航任務中提出的新方法，來探索未知環(huán)境
視覺語言導航（vision-language navigation, VLN）任務指的是引導智能體或機器人在真實三維場景中能理解自然語言命令并準確執(zhí)行。...
多智體深度強化學習研究中首次將概率遞歸推理引入AI的學習過程
在傳統(tǒng)的多智體學習過程當中，有研究者在對其他智能體建模 (也即“對手建模”, opponent modeling) 時使用了遞歸推理，但由于算法復雜和計...
DeepMind的“星際2”智能體AlphaStar實際上是演化算法？
在AlphaStar中，用于訓練智能體的基于人口的訓練策略（PBT）是使用拉馬克進化（LE）的模因算法：在內環(huán)中，使用反向傳播連續(xù)訓練神經網(wǎng)絡，而在外環(huán)...
雖然很多基礎的RL理論是在表格案例中開發(fā)的，但現(xiàn)代RL幾乎完全是用函數(shù)逼近器完成的，例如人工神經網(wǎng)絡。 具體來說，如果策略和值函數(shù)用深度神經網(wǎng)絡近似，則...
2019-01-23 標簽：智能體強化學習tensorflow 3.4k 0
本視頻主要詳細介紹智能體的基本特性，分別是自治性（Autonomy）、反應性（Reactive）、主動性（Proactive）、社會性（Social）、進化性。
2019-01-12 標簽：智能體 1.0萬 0
在多智能體系統(tǒng)中，每個智能體具有獨立性和自主性，能夠解決給定的子問題，自主地推理和規(guī)劃并選擇適當?shù)牟呗裕⒁蕴囟ǖ姆绞接绊懎h(huán)境。
2019-01-10 標簽：智能體多智能體系統(tǒng) 1.6萬 0
在研究人員設想的場景中，名為Eve的第三個智能體扮演數(shù)據(jù)檢驗者的角色，監(jiān)視Alice和Bob之間的通信。當Eve對Alice發(fā)送給Bob的內容產生懷疑時...
如圖所示。玩家使用左下角轉向按鈕來控制移動，而右下角則設置按鈕來控制技能?？赏ㄟ^主屏幕觀察周圍環(huán)境，還可以通過左上角迷你地圖了解完整的地圖情況，其中可觀...
2018-12-25 標簽：神經網(wǎng)絡AI智能體 4.5k 0
伯克利RISELab推出了多主體強化學習包Ray RLlib 0.6.0
在緩解交通擁堵方面，只需要控制極少量自動駕駛車輛的速度，就能大幅度提高交通流的效率。多主體強化學習就可以用于這樣的場景，在混合駕駛的情況下我們暫時無法通...
Atari游戲史上最強通關算法來了——Go-Explore！
普通的強化學習算法通常無法從蒙特祖瑪?shù)牡谝粋€房間（得分400或更低）中跳出，在Pitfall中得分為0或更低。為了解決這類挑戰(zhàn)，研究人員在智能體到達新狀...
如何讓AI符合人類的意圖？如何創(chuàng)建符合用戶意圖的智能體？
近年來，強化學習在許多復雜游戲環(huán)境中取得了令人矚目的成績，從Atari游戲、圍棋、象棋到Dota 2和星際爭霸II，AI智能體在越來越復雜的領域迅速超越...
智能體的連接問題,如何創(chuàng)建能符合人類目標的智能體？
長期來看，我們會擴大獎勵建模的規(guī)模，將其應用于人類難以評估的領域。為了做到這一點，我們需要增強用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環(huán)應用獎勵建模：我們可...
另外，策略網(wǎng)絡表示強化學習智能體使用的隨機策略，用πθ(s, a) = p(a|s;θ)表示，其中θ是神經網(wǎng)絡的參數(shù)列表，會用Adam優(yōu)化器進行更新。系...
2018-11-24 標簽：神經網(wǎng)絡智能體強化學習 3k 0
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