DeepMind用新AI超越自己:提速200倍,在所有雅达利游戏上胜过人类

人工智能 新闻
Agent57,是DeepMind在2020年搞的一个智能体,史上首次在所有57个雅达利游戏中超过了人类基准表现。

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。

DeepMind又对雅达利游戏下手了!

这次,他们最新推出的智能体MEME,在效果不变的前提下,比两年前的Agent57提速了200倍

图片

Agent57,是DeepMind在2020年搞的一个智能体,史上首次在所有57个雅达利游戏中超过了人类基准表现。

但它有一个致命缺陷是效率低:需要近800亿帧的数据训练才能实现。

现在,MEME的出现完美解决了这一问题。

有网友看完表示:这就是真正的样本高效吧。

图片

话不多说,赶紧来一睹为快吧。

新的智能体:MEME

Agent57,作为首个在所有雅达利游戏中超越人类基准表现的智能体,性能上已足够先进。

但问题是,要想达到这一目标,背后需要780亿帧的庞大的经验训练,这在时间和成本上都是一笔大开支。

因此,以Agent57为起点,DeepMind采用了一系列不同的策略,来实现训练效率上的提升。

他们调查了在减少数据制度时遇到的一系列不稳定因素和瓶颈,并提出了有效的解决方案,最后建立一个更加强大和高效的智能体:MEME。

新的MEME智能体主要针对Agent57的4个方面进行改善,分别是:

A.实现与罕见事件相关的学习信号的快速传播

B.在不同的价值尺度下稳定学习

C.改进神经网络结构

D.在快速变化的政策下使更新更加稳健

图片

为了达到这四个目标,DeepMind采取了以下方法,与上述四点相对应。

A1.用在线网络进行引导;

A2.有公差的目标计算;

B1.损失和优先权归一化;

B2.交叉混合训练;

C1.无归一化的躯干网络;

C2.带有综合损失的共享躯干;

D.通过策略提炼的鲁棒行为。

图片

这些方法旨在提高Agent57的数据效率,但这种效率的提高不能以牺牲终端性能为代价。

因此,为了检验经过上述步骤的智能体MEME的效率和性能,研究团队分别在2亿、10亿、200亿、900亿帧环境进行了训练。

图片

通过下图可以直观的看出,新智能体MEME在3.9亿帧时就超过了人类基准,比Agent57快了两个数量级,并且在将参数量从90B减少到1B的情况下,取得了类似的最终表现。

可以说相比Agent57而言,MEME既提升了效率,又保持了性能。

图片

研究团队

MEME的研究团队来自DeepMind。

其中三位Adrià Puigdomènech Badia、Steven Kapturowski、Charles Blundell也是之前Agent57的论文作者。

图片

值得一提的是,Steven Kapturowski在两篇论文中都是一作。

他毕业于美国科罗拉多大学博尔德分校,曾在苹果、微软、Glassdoor等公司工作过,现在是DeepMind的一名高级研究工程师。

图片

责任编辑:张燕妮 来源: 量子位
相关推荐

2023-07-02 14:47:26

AI速通效率

2021-03-03 14:15:03

人工智能

2019-10-21 07:41:40

机器人人工智能系统

2021-08-12 22:00:51

人工智能AI

2021-03-03 14:54:20

iPhone越狱漏洞

2024-03-14 11:55:21

2017-06-05 10:25:43

AIAlphaGo机器学习

2023-09-05 15:09:31

人工智能

2023-11-29 10:15:12

AI芯片亚马逊英伟达

2021-04-12 10:28:51

机器学习人工智能AI

2022-08-09 09:10:31

TaichiPython

2019-10-22 15:19:27

AI 数据人工智能

2019-08-12 08:43:53

GitHub代码开发者

2022-05-13 14:56:03

人工智能DeepMind

2017-07-27 09:38:54

AI人工智能吴恩达

2021-01-27 14:24:17

人工智能AI国际象棋AI

2021-01-07 14:56:55

AI 数据人工智能

2023-01-09 11:01:29

人工智能OpenAI

2023-09-15 11:01:51

人工智能

2023-10-04 20:27:02

点赞
收藏

51CTO技术栈公众号