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2019年如何玩轉人工智能？全球AI大牛給你答案

2019-05-16 08:58

Greg Brockman和Ilya Sutskever，OpenAI的聯合創始人

游戲一直是人工智能研究的基準，OpenAI一直在創造一種能夠比人類更好地玩許多最復雜游戲的人工智能方面處于領先地位。該技術建立在深度強化學習的基礎上，可以說是在向通用人工智能邁進的早期階段，而且這種技術也可以應用于游戲之外。

事實上，他們將討論NLP和文本生成背后的最新人工智能，這是許多企業正在用他們的客戶參與消息應用程序進行的工作。這一切都源于OpenAI在游戲領域的工作所獲得的成功，它家的機器人被扔進了迄今為止最大的斗獸場里。4月18日至4月21日，該公司進行了一項大規模實驗，以測試它對dota2最佳玩家的表現。

OpenAI 5的勝率為99．4％，沒有人能夠發現人類編程的游戲機器人所遭受的那種易于執行的攻擊。

能夠駕馭復雜策略游戲的機器人是一個里程碑，因為它已經開始捕捉現實世界的各個方面。這是向能夠處理復雜性和不確定性的人工智能邁出的一步，為開發在最具經濟價值的工作上超越人類的自主系統提供了一條更清晰的道路。

Kevin Scott，微軟首席技術官

現代機器學習產業不僅建立在計算能力的進步上，也建立在開源項目上。正是這種體系結構使機器智能得以突飛猛進，科技巨頭微軟正在率先發布旗下新的Azure機器學習和Azure認知服務聲明。

微軟的業務領域充斥著大量與企業相關的工作，包括機器人和制造公司的人工智能，它還為機器模型訓練和推理提供了通用的FPGA芯片。此外，開放式神經網絡交換（ONNX）也充分發揮了微軟的優勢，ONNX允許微軟客戶使用其他非微軟技術，這也預示著一個開放的新時代正在來臨。ONNX現在支持Nvidia的Tensorrt和Intel的Ngraph，用于Nvidia和Intel硬件上的高速推理。這是在微軟加入MLFlow項目，并在NX運行時上開放源代碼的高性能推理引擎之后發生的又一件令人興奮的事情。

ONNX為不同框架、運行流程、編譯器和其他工具的集合帶來的互操作性，使機器學習生態系統更大。FPGA芯片多年來一直被用于為Azure運行100％的數據加密和壓縮加速任務。現在，用戶們可以隨意使用TensorFlow、PyTorch、Keras或任何他們喜歡的框架來構建定制模型，然后通過硬件加速任何GPU或FPGA。

根據Github去年秋天發布的2018年10月海外公告來看，微軟現在也被稱為開源項目貢獻者最大的雇主之一，Github是微軟去年收購的一家企業。

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