


Sony AI mengalahkan pelumba manusia terkemuka, menewaskan manusia sebanyak 1.5 saat
"Apa yang berlaku?" Emily Jones tidak percaya dia ketinggalan.
Emily Jones ialah pelumba permainan GT terkemuka yang telah memenangi pelbagai kejuaraan dia menampar stereng berdedikasi e-sukannya dan merenung skrin di hadapannya: "Saya mencuba yang terbaik, tetapi saya masih boleh'. Ikuti perkembangannya - bagaimana ia melakukannya? "
Dalam permainan Gran Turismo, Jones memandu keretanya pada kelajuan 120 batu sejam. Untuk bersaing dengan "pemain" terpantas di dunia, dia memandu pada kelajuan 140 dan 150 batu sejam.
"Pemain" ini sebenarnya adalah kecerdasan buatan bernama GT Sophy. Dikeluarkan oleh Makmal Penyelidikan Kecerdasan Buatan Sony pada tahun 2020, ia menggunakan teknologi kecerdasan buatan untuk mempelajari cara mengawal kereta dalam permainan GT. Sony mengadu AI dengan pelumba GT terkemuka pada satu siri acara tertutup pada tahun 2021.
Pada Julai 2021, Jones telah menyertai acara yang dianjurkan oleh Sony sebagai ahli pasukan e-sukan Trans Tasman Racing, tetapi pada masa itu dia tidak tahu apa yang diharapkan.
"Tiada sesiapa memberi saya apa-apa maklumat cuma memberitahu saya bahawa saya tidak perlu melakukan apa-apa latihan dan tidak perlu risau tentang masa pusingan," katanya. "Sikap saya juga sangat mudah. Hanya rahsiakan. Ini pastinya bukan perkara yang buruk
Akhirnya, GT Sophy mengalahkan keputusan terbaik Jones dengan 1.5 saat - seorang pelumba manusia memecahkan GT." rekod Mereka pada asasnya diukur dalam milisaat, dan 1.5 saat bermakna perbezaan yang besar.
Tetapi Sony dengan cepat mengetahui bahawa kelajuan sahaja tidak mencukupi untuk menjadikan GT Sophy sebagai pemenang. Ia mengatasi prestasi pemandu manusia pada satu trek, memecahkan rekod pada tiga trek berbeza dengan hasil yang luar biasa.
Tetapi apabila Sony bersaing dengan beberapa pemandu manusia, ia kalah - perlumbaan berbilang pemain memerlukan bukan sahaja kelajuan, tetapi juga sejumlah kecerdasan. GT Sophy kadangkala dikenakan penalti kerana terlalu agresif dan melulu, dan pada masa lain terlalu malu, mengalah apabila tidak diperlukan.
Sony melatih semula AI dan menjalankan pusingan kedua pada Oktober 2021. Kali ini, GT Sophy dengan mudah mengalahkan pemain manusia. Apakah perubahan yang telah dilakukannya?
Pertama sekali, Sony telah membina rangkaian saraf yang lebih besar, dan prestasi program ini lebih berkuasa, tetapi perbezaan penting ialah GT Sophy telah mempelajari "etika trek".
Ketua Amerika Peter Warman () berkata bahawa etika ini dipatuhi secara meluas oleh pemandu manusia Intipatinya ialah keupayaan untuk mengimbangi pencerobohan dan konsesi, dan secara dinamik memilih tingkah laku yang paling sesuai dalam arena yang sentiasa berubah.
Inilah yang menjadikan GT Sophy lebih baik daripada permainan perlumbaan AI. Interaksi dan etika pemandu di landasan adalah contoh istimewa tingkah laku dinamik dan sedar konteks yang sepatutnya dimiliki oleh robot apabila berinteraksi dengan orang ramai, katanya.
Mengiktiraf masa untuk mengambil risiko dan masa untuk bermain selamat akan berguna untuk kecerdasan buatan, sama ada di tingkat pembuatan, di robot rumah atau dalam kereta pandu sendiri.
berkata: "Saya tidak fikir kita telah mempelajari prinsip umum bagaimana menangani norma manusia yang mesti dipatuhi. Tetapi ini adalah permulaan yang baik dan mudah-mudahan ia akan memberi kita sedikit gambaran tentang masalah ini. ."
GT Sophy hanyalah salah satu daripada banyak sistem AI yang telah mengalahkan manusia, daripada catur hingga StarCraft dan DOTA2, AI telah menewaskan pemain manusia terbaik di dunia. Tetapi permainan GT memberikan Sony cabaran baharu.
Tidak seperti permainan lain, terutamanya permainan berasaskan giliran, GT memerlukan pemain terbaik untuk mengawal kenderaan dalam masa nyata sambil menghampiri had fizik (kelajuan ultra-tinggi). Dalam pertandingan, semua pemain lain melakukan perkara yang sama.
Kereta lumba maya itu meluncur laju pada kelajuan 100 batu sejam, hanya beberapa inci dari tepi selekoh. Pada kelajuan ini, ralat kecil boleh menyebabkan perlanggaran.
Dilaporkan bahawa permainan GT terkenal kerana menangkap dan mereplikasi fizik dunia sebenar secara terperinci, meniru aerodinamik kereta dan geseran tayar di trek. Permainan ini kadangkala digunakan untuk melatih dan merekrut pelumba dunia sebenar.
"Ia melakukan kerja yang hebat dari segi realisme," kata Davide Scaramuzza, ketua Kumpulan Robotik dan Persepsi di Universiti Zurich di Switzerland Dia tidak terlibat dalam projek GT Sophy, tetapi pasukannya telah menggunakan permainan GT Untuk melatih pemandu kecerdasan buatan, ia belum lagi diuji pada manusia.
GT Sophy memainkan permainan secara berbeza daripada pemain manusia. Daripada membaca piksel pada skrin, ia mendapat data tentang kedudukannya sendiri di trek dan kedudukan kereta di sekelilingnya. Ia juga menerima maklumat tentang daya fizikal maya yang mempengaruhi kenderaannya.
Sebagai tindak balas, GT Sophy mengawal kereta untuk membelok atau brek. Interaksi antara GT Sophy dan permainan ini berlaku 10 kali sesaat, yang didakwa oleh rakan sekerjanya adalah serupa dengan masa reaksi pemain manusia.
Sony menggunakan pembelajaran tetulang untuk melatih GT Sophy dari awal melalui kaedah percubaan dan ralat. Pada mulanya, AI hanya boleh cuba mengekalkan kereta di jalan raya.
Tetapi selepas latihan menggunakan 10 PS4 (setiap satu menjalankan 20 contoh program), GT Sophy bertambah baik kepada tahap kecerdasan buatan terbina dalam GT yang setara dengan pemain amatur dalam masa kira-kira 8 jam. Dalam masa 24 jam, ia berada di bahagian atas papan pendahulu hasil terbaik 17,700 pemain manusia.
GT Sophy menghabiskan masa 9 hari untuk menurunkan masa pusingan. Pada akhirnya, ia lebih pantas daripada mana-mana pemain manusia.
Boleh dikatakan bahawa kecerdasan buatan Sony telah mempelajari cara memandu pada had yang dibenarkan oleh permainan dan menyelesaikan tindakan yang di luar kemampuan pemain manusia. Apa yang paling mengagumkan Jones ialah cara GT Sophy membelok, membrek lebih awal untuk memecut keluar dari selekoh dengan laluan yang lebih ketat.
Dia berkata: "GT Sophy mempunyai cara yang pelik untuk merawat penghalaan dan melakukan perkara yang tidak pernah saya fikirkan, contohnya GT Sophy sering memacu tayar ke dalam rumput di tepi trek ke atas." kemudian meluncur ke sudut. Kebanyakan orang tidak berbuat demikian kerana terlalu mudah untuk melakukan kesilapan. Ia seperti anda mengawal kemalangan. Beri saya seratus peluang, saya mungkin hanya berjaya sekali. ”
GT Sophy cepat memahami fizik permainan, tetapi masalah yang lebih besar ialah pengadil Dalam arena profesional, perlumbaan GT diawasi oleh pengadil manusia yang mempunyai kuasa untuk memotong mata untuk pemanduan berbahaya.
Mengumpul penalti merupakan sebab utama GT Sophy tewas pada pusingan pertama pada Julai 2021, walaupun lebih pantas daripada mana-mana pemandu manusia pada pusingan kedua beberapa bulan kemudian berbeza Selepas menghabiskan beberapa tahun di GT Sophy terdapat gambar dua kereta berebut kedudukan di dinding di belakang mejanya "GT Sophy yang memotong Yamanaka," katanya, merujuk kepada bahagian atas Pemandu GT Jepun Tomoaki Yamanaka, salah satu daripada empat pelumba pro sim Jepun yang bersaing dengan GT Sophy pada tahun 2021. Dia tidak ingat dari mana permainan ini berasal dari perlawanan Oktober 2021, Yamanaka mungkin akan menikmatinya itu kerana dia menghadapi lawan yang kuat tetapi adil Ini adalah acara Julai 2022, dan dia mungkin akan mengutuk komputer kerana tidak dapat difahami Rakan sepasukan Yamanaka Takuma Miyazono secara ringkas menerangkan acara Julai 2022 kepada kami melalui perisian terjemahan Katanya. : “Ada beberapa kali kami tersingkir dari trek oleh (GT Sophy) kerana ia melakukan selekoh terlalu agresif. Ini membuatkan kami marah kerana pemain manusia akan memperlahankan kelajuan semasa selekoh untuk mengelak daripada keluar dari trek. " berkata amat sukar untuk melatih AI untuk bermain adil tanpa kehilangan kelebihan daya saingnya. Pengadil manusia membuat panggilan subjektif yang bergantung pada persekitaran, menjadikannya sukar untuk menterjemahkannya kepada sesuatu yang boleh dipelajari oleh AI. Penyelidik Sony cuba memberikan AI banyak isyarat berbeza untuk memanggil dan menyesuaikannya, dengan harapan dapat mencari kombinasi yang berkesan Jika ia terkeluar dari landasan atau melanggar pagar, menyebabkan perlanggaran kenderaan atau mungkin dihukum oleh pengadil, maka ia akan dihukum Sony juga telah meningkatkan persaingan yang dihadapi oleh GT Sophy dalam latihan Sebelum ini, ia terutamanya berlatih melawan versi lama sebelum perlawanan semula pada Oktober 2021, Sony akan jemput pemandu GT teratas setiap minggu untuk membantu menguji kecerdasan buatan, dan kemudian melaraskan keputusan secara komprehensif "Ini memberi kami maklum balas yang kami perlukan untuk membuat pelarasan yang betul antara pencerobohan dan konsesi," kata.Ia berjaya Tiga bulan kemudian, apabila Miyazono berlumba dengan GT Sophy, prestasi agresif yang terakhir telah hilang - tetapi ia bukan sekadar menahan “Apabila dua kereta memasuki satu sudut sebelah menyebelah, GT Sophy meninggalkan ruang yang mencukupi untuk pemandu manusia lalu,” katanya. “Ia membuatkan anda berasa seperti berlumba dengan manusia lain. "Dia menambah: "Pelumba mendapat keghairahan dan keseronokan yang berbeza apabila berdepan dengan reaksi seperti ini. Ini sangat mengagumkan saya. "Saya amat kagum dengan hasil kerja Sony. Dia berkata: "Kami menggunakan keupayaan manusia untuk mengukur kemajuan teknologi robotik. ” Bagaimanapun, rakan sekerjanya Elia Kaufman menegaskan bahawa masih penyelidik manusia yang mendominasi latihan tingkah laku pembelajaran GT Sophy "Etika trek yang baik diajar oleh manusia Kecerdasan buatan," katanya. "Ia akan. menjadi sangat menarik jika ini boleh dilakukan secara automatik. "Mesin sebegini bukan sahaja akan mempunyai gelagat trek yang baik, tetapi yang lebih penting, ia boleh memahami apa itu gelagat trek dan dapat mengubah tingkah lakunya untuk menyesuaikan diri dengan tetapan baharu. Pasukan kini sedang mengusahakannya. Kereta lumba GT , digunakan untuk pertandingan dron dunia sebenar, menggunakan input video mentah dan bukannya data simulasi untuk melatih kecerdasan buatan untuk terbang Pada Jun 2022, mereka menjemput dua juruterbang dron peringkat kejohanan untuk bersaing dengan komputer 🎜>Dia berkata: “Wajah mereka selepas melihat permainan AI kami menyatakan semuanya. Mereka terkejut. ”
Dia percaya bahawa kemajuan sebenar dalam robotik mesti meluas ke dunia sebenar. "Selalunya akan ada ketidakpadanan antara simulasi dan dunia sebenar," katanya "Itu sesuatu yang dilupakan apabila orang bercakap tentang kemajuan luar biasa dalam AI. Dari segi strategik, Ya. Tetapi dari segi penggunaan ke dalam yang sebenar. dunia, kita masih jauh."
Buat masa ini, Sony masih berkeras untuk menggunakan teknologi itu hanya dalam permainan. Ia merancang untuk menggunakan GT Sophy dalam versi permainan GT yang akan datang. "Kami mahu ini menjadi sebahagian daripada produk," kata Peter Stone, pengarah eksekutif syarikat itu. "Sony ialah syarikat hiburan dan kami berharap ini menjadikan permainan ini lebih menyeronokkan."
Jones percaya seluruh komuniti perlumbaan sim boleh belajar banyak apabila orang ramai berpeluang menonton GT Sophy di belakang pemandu. "Di banyak trek, kami akan mendapati bahawa banyak teknik pemanduan yang telah digunakan selama bertahun-tahun adalah cacat, dan sebenarnya terdapat kaedah yang lebih pantas." , seperti yang telah ditunjukkan bahawa ini boleh dicapai. "Jika garis dasar berubah, kemahiran semua orang bertambah baik," kata Jones
Atas ialah kandungan terperinci Sony AI mengalahkan pelumba manusia terkemuka, menewaskan manusia sebanyak 1.5 saat. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Laman web ini melaporkan pada 27 Jun bahawa Jianying ialah perisian penyuntingan video yang dibangunkan oleh FaceMeng Technology, anak syarikat ByteDance Ia bergantung pada platform Douyin dan pada asasnya menghasilkan kandungan video pendek untuk pengguna platform tersebut Windows , MacOS dan sistem pengendalian lain. Jianying secara rasmi mengumumkan peningkatan sistem keahliannya dan melancarkan SVIP baharu, yang merangkumi pelbagai teknologi hitam AI, seperti terjemahan pintar, penonjolan pintar, pembungkusan pintar, sintesis manusia digital, dsb. Dari segi harga, yuran bulanan untuk keratan SVIP ialah 79 yuan, yuran tahunan ialah 599 yuan (nota di laman web ini: bersamaan dengan 49.9 yuan sebulan), langganan bulanan berterusan ialah 59 yuan sebulan, dan langganan tahunan berterusan ialah 499 yuan setahun (bersamaan dengan 41.6 yuan sebulan) . Di samping itu, pegawai yang dipotong juga menyatakan bahawa untuk meningkatkan pengalaman pengguna, mereka yang telah melanggan VIP asal

Tingkatkan produktiviti, kecekapan dan ketepatan pembangun dengan menggabungkan penjanaan dipertingkatkan semula dan memori semantik ke dalam pembantu pengekodan AI. Diterjemah daripada EnhancingAICodingAssistantswithContextUsingRAGandSEM-RAG, pengarang JanakiramMSV. Walaupun pembantu pengaturcaraan AI asas secara semulajadi membantu, mereka sering gagal memberikan cadangan kod yang paling relevan dan betul kerana mereka bergantung pada pemahaman umum bahasa perisian dan corak penulisan perisian yang paling biasa. Kod yang dijana oleh pembantu pengekodan ini sesuai untuk menyelesaikan masalah yang mereka bertanggungjawab untuk menyelesaikannya, tetapi selalunya tidak mematuhi piawaian pengekodan, konvensyen dan gaya pasukan individu. Ini selalunya menghasilkan cadangan yang perlu diubah suai atau diperhalusi agar kod itu diterima ke dalam aplikasi

Model Bahasa Besar (LLM) dilatih pada pangkalan data teks yang besar, di mana mereka memperoleh sejumlah besar pengetahuan dunia sebenar. Pengetahuan ini dibenamkan ke dalam parameter mereka dan kemudiannya boleh digunakan apabila diperlukan. Pengetahuan tentang model ini "diperbaharui" pada akhir latihan. Pada akhir pra-latihan, model sebenarnya berhenti belajar. Selaraskan atau perhalusi model untuk mempelajari cara memanfaatkan pengetahuan ini dan bertindak balas dengan lebih semula jadi kepada soalan pengguna. Tetapi kadangkala pengetahuan model tidak mencukupi, dan walaupun model boleh mengakses kandungan luaran melalui RAG, ia dianggap berfaedah untuk menyesuaikan model kepada domain baharu melalui penalaan halus. Penalaan halus ini dilakukan menggunakan input daripada anotasi manusia atau ciptaan LLM lain, di mana model menemui pengetahuan dunia sebenar tambahan dan menyepadukannya

Untuk mengetahui lebih lanjut tentang AIGC, sila layari: 51CTOAI.x Komuniti https://www.51cto.com/aigc/Translator|Jingyan Reviewer|Chonglou berbeza daripada bank soalan tradisional yang boleh dilihat di mana-mana sahaja di Internet memerlukan pemikiran di luar kotak. Model Bahasa Besar (LLM) semakin penting dalam bidang sains data, kecerdasan buatan generatif (GenAI) dan kecerdasan buatan. Algoritma kompleks ini meningkatkan kemahiran manusia dan memacu kecekapan dan inovasi dalam banyak industri, menjadi kunci kepada syarikat untuk kekal berdaya saing. LLM mempunyai pelbagai aplikasi Ia boleh digunakan dalam bidang seperti pemprosesan bahasa semula jadi, penjanaan teks, pengecaman pertuturan dan sistem pengesyoran. Dengan belajar daripada sejumlah besar data, LLM dapat menjana teks

Editor |ScienceAI Question Answering (QA) set data memainkan peranan penting dalam mempromosikan penyelidikan pemprosesan bahasa semula jadi (NLP). Set data QA berkualiti tinggi bukan sahaja boleh digunakan untuk memperhalusi model, tetapi juga menilai dengan berkesan keupayaan model bahasa besar (LLM), terutamanya keupayaan untuk memahami dan menaakul tentang pengetahuan saintifik. Walaupun pada masa ini terdapat banyak set data QA saintifik yang meliputi bidang perubatan, kimia, biologi dan bidang lain, set data ini masih mempunyai beberapa kekurangan. Pertama, borang data adalah agak mudah, kebanyakannya adalah soalan aneka pilihan. Ia mudah dinilai, tetapi mengehadkan julat pemilihan jawapan model dan tidak dapat menguji sepenuhnya keupayaan model untuk menjawab soalan saintifik. Sebaliknya, Soal Jawab terbuka

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

Editor |. KX Dalam bidang penyelidikan dan pembangunan ubat, meramalkan pertalian pengikatan protein dan ligan dengan tepat dan berkesan adalah penting untuk pemeriksaan dan pengoptimuman ubat. Walau bagaimanapun, kajian semasa tidak mengambil kira peranan penting maklumat permukaan molekul dalam interaksi protein-ligan. Berdasarkan ini, penyelidik dari Universiti Xiamen mencadangkan rangka kerja pengekstrakan ciri berbilang mod (MFE) novel, yang buat pertama kalinya menggabungkan maklumat mengenai permukaan protein, struktur dan jujukan 3D, dan menggunakan mekanisme perhatian silang untuk membandingkan ciri modaliti yang berbeza penjajaran. Keputusan eksperimen menunjukkan bahawa kaedah ini mencapai prestasi terkini dalam meramalkan pertalian mengikat protein-ligan. Tambahan pula, kajian ablasi menunjukkan keberkesanan dan keperluan maklumat permukaan protein dan penjajaran ciri multimodal dalam rangka kerja ini. Penyelidikan berkaitan bermula dengan "S

Menurut berita dari laman web ini pada 5 Julai, GlobalFoundries mengeluarkan kenyataan akhbar pada 1 Julai tahun ini, mengumumkan pemerolehan teknologi power gallium nitride (GaN) Tagore Technology dan portfolio harta intelek, dengan harapan dapat mengembangkan bahagian pasarannya dalam kereta dan Internet of Things dan kawasan aplikasi pusat data kecerdasan buatan untuk meneroka kecekapan yang lebih tinggi dan prestasi yang lebih baik. Memandangkan teknologi seperti AI generatif terus berkembang dalam dunia digital, galium nitrida (GaN) telah menjadi penyelesaian utama untuk pengurusan kuasa yang mampan dan cekap, terutamanya dalam pusat data. Laman web ini memetik pengumuman rasmi bahawa semasa pengambilalihan ini, pasukan kejuruteraan Tagore Technology akan menyertai GLOBALFOUNDRIES untuk membangunkan lagi teknologi gallium nitride. G
