做爱高清无码视频免费,久久偷拍熟女91,五月丁香六月婷婷久久,男男一区二区三区无码,精品自拍偷拍,亚洲青娱乐福利在线视频,坐爱视频网站,学生妹一级黄色片久久

視學算法報道

來源：AI科技評論（李梅陳彩嫻）

編輯：好困 Aeneas

【導讀】AlphaZero 表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學到人類可理解的表征。

國際象棋一直是 AI 的試驗場。70 年前，艾倫·圖靈猜想可以制造一臺能夠自我學習并不斷從自身經(jīng)驗中獲得改進的下棋機器。上世紀出現(xiàn)的「深藍」第一次擊敗人類，但它依賴專家編碼人類的國際象棋知識，而誕生于 2017 年的 AlphaZero 作為一種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)驅(qū)動的強化學習機器實現(xiàn)了圖靈的猜想。

AlphaZero 無需使用任何人工設(shè)計的啟發(fā)式算法，也不需要觀看人類下棋，而是完全通過自我對弈進行訓練。

那么，它真的學習了人類關(guān)于國際象棋的概念嗎？這是一個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的可解釋性問題。

對此，AlphaZero 的作者 Demis Hassabis 與 DeepMind 的同事以及谷歌大腦的研究員合作了一項研究，在 AlphaZero 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中找到了人類國際象棋概念的證據(jù)，展示了網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中獲得這些概念的時間和位置，還發(fā)現(xiàn)了 AlphaZero 與人類不同的下棋風格。論文近期發(fā)表于 PNAS。

論文地址：https://www.pnas.org/doi/epdf/10.1073/pnas.2206625119

AlphaZero 在訓練中獲得人類象棋概念

AlphaZero 的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)包含一個骨干網(wǎng)絡(luò)殘差網(wǎng)絡(luò)（ResNet）和單獨的 Policy Head、Value Head，ResNet 由一系列由網(wǎng)絡(luò)塊和跳躍連接（skip connection）的層構(gòu)成。

在訓練迭代方面，AlphaZero 從具有隨機初始化參數(shù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)開始，反復與自身對弈，學習對棋子位置的評估，根據(jù)在此過程中生成的數(shù)據(jù)進行多次訓練。

為了確定 AlphaZero 網(wǎng)絡(luò)在多大程度上表征了人類所擁有的國際象棋概念，這項研究使用了稀疏線性探測方法，將網(wǎng)絡(luò)在訓練過程中參數(shù)的變化映射為人類可理解概念的變化。

首先將概念定義為如圖 1 中橙色所示的用戶定義函數(shù)。廣義線性函數(shù) g 作為一個探針被訓練用于近似一個國際象棋概念 c。近似值 g 的質(zhì)量表示層（線性）對概念進行編碼的程度。對于給定概念，對每個網(wǎng)絡(luò)中所有層的訓練過程中產(chǎn)生的網(wǎng)絡(luò)序列重復該過程。

圖 1：在 AlphaZero 網(wǎng)絡(luò)（藍色）中探索人類編碼的國際象棋概念。

比如，可以用一個函數(shù)來確定我方或地方是否有「主教」 (?) ：

當然，還有很多比這個例子更復雜的象棋概念，比如對于棋子的機動性（mobility），可以編寫一個函數(shù)來比較我方和敵方移動棋子時的得分。

在本實驗中，概念函數(shù)是已經(jīng)預先指定的，封裝了國際象棋這一特定領(lǐng)域的知識。

接下來是對探針進行訓練。研究人員將 ChessBase 數(shù)據(jù)集中 10 的 5 次方個自然出現(xiàn)的象棋位置作為訓練集，從深度為 d 的網(wǎng)絡(luò)激活訓練一個稀疏回歸探針 g，來預測給定概念 c 的值。

通過比較 AlphaZero 自學習周期中不同訓練步驟的網(wǎng)絡(luò)，以及每個網(wǎng)絡(luò)中不同層的不同概念探針的分數(shù)，就可以提取網(wǎng)絡(luò)學習到某個概念的時間和位置。

最終得到每個概念的 what-when-where 圖，對「被計算的概念是什么」、「該計算在網(wǎng)絡(luò)的哪個位置發(fā)生」、「概念在網(wǎng)絡(luò)訓練的什么時間出現(xiàn)」這三個指標進行可視化。如圖2。

圖2：從 A 到 B 的概念分別是「對總分的評估」、「我方被將軍了嗎」、「對威脅的評估」、「我方能吃掉敵方的皇后嗎」、「敵方這一步棋會將死我方嗎」、「對子力分數(shù)的評估」、「子力分數(shù)」、「我方有王城兵嗎」。

可以看到，C 圖中，隨著 AlphaZero 變得更強，「threats」概念的函數(shù)和 AlphaZero 的表征（可由線性探針檢測到）變得越來越不相關(guān)。

這樣的 what-when-where 圖包括探測方法比較所需的兩個基線，一是輸入回歸，在第 0 層顯示，二是來自具有隨機權(quán)重的網(wǎng)絡(luò)激活的回歸，在訓練步驟 0 處顯示。上圖的結(jié)果可以得出結(jié)論，回歸精度的變化完全由網(wǎng)絡(luò)表征的變化來決定。

此外，許多 what-when-where 圖的結(jié)果都顯示了一個相同的模式，即整個網(wǎng)絡(luò)的回歸精度一直都很低，直到大約 32k 步時才開始隨著網(wǎng)絡(luò)深度的增加而迅速提高，隨后穩(wěn)定下來并在后面的層中保持不變。所以，所有與概念相關(guān)的計算都在網(wǎng)絡(luò)的相對早期發(fā)生，而之后的殘差塊要么執(zhí)行移動選擇，要么計算給定概念集之外的特征。

而且，隨著訓練的進行，許多人類定義的概念都可以從 AlphaZero 的表征中預測到，且預測準確率很高。

對于更高級的概念，研究人員發(fā)現(xiàn) AlphaZero 掌握它們的位置存在差異。首先在 2k 訓練步驟時與零顯著不同的概念是「material」和「space」；更復雜的概念如「king_safety」、「threats」、「mobility」，則是在 8k 訓練步驟時顯著得變?yōu)榉橇?，且?32k 訓練步驟之后才有實質(zhì)增長。這個結(jié)果與圖 2 中 what-when-where 圖顯示的

急劇上升的點一致。

另外，大多數(shù) what-when-where 圖的一個顯著特征是網(wǎng)絡(luò)的回歸精度在開始階段增長迅速，隨后達到平穩(wěn)狀態(tài)或下降。這表明目前從 AlphaZero 身上所發(fā)現(xiàn)的概念集還只是檢測了網(wǎng)絡(luò)的較早層，要了解后面的層，需要新的概念檢測技術(shù)。

AlphaZero 的開局策略與人類不同

在觀察到 AlphaZero 學習了人類國際象棋概念后，研究人員進一步針對開局策略探討了 AlphaZero 對于象棋戰(zhàn)術(shù)的理解，因為開局的選擇也隱含了棋手對于相關(guān)概念的理解。

研究人員觀察到，AlphaZero 與人類的開局策略并不相同：隨著時間的推移，AlphaZero 縮小了選擇范圍，而人類則是擴大選擇范圍。

如圖 3A 是人類對白棋的第一步偏好的歷史演變，早期階段，流行將 e4 作為第一步棋，后來的開局策略則變得更平衡、更靈活。

圖 3B 則是 AlphaZero 的開局策略隨訓練步驟的演變。可以看到，AlphaZero 的開局總是平等地權(quán)衡所有選擇，然后逐漸縮小選擇范圍。

圖 3：隨著訓練步驟和時間的推移，AlphaZero 和人類對第一步的偏好比較。

這與人類知識的演變形成鮮明對比，人類知識從 e4 開始逐漸擴展，而 AlphaZero 在訓練的后期階段明顯偏向于 d4。不過，這種偏好不需要過度解釋，因為自我對弈訓練是基于快速游戲，為了促進探索增加了許多隨機性。

造成這種差異的原因尚不清楚，但它反映了人類與人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間的根本差異。一個可能的因素，或許是關(guān)于人類象棋的歷史數(shù)據(jù)更強調(diào)大師玩家的集體知識，而 AlphaZero 的數(shù)據(jù)包括了初學者級別下棋和單一進化策略。

那么，當 AlphaZero 的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)過多次訓練后，是否會出對某些開局策略顯示出穩(wěn)定的偏好？

研究結(jié)果是，許多情況下，這種偏好在不同訓練中并不穩(wěn)定，AlphaZero 的開局策略非常多樣。比如在經(jīng)典的Ruy Lopez 開局（俗稱「西班牙開局」）中，AlphaZero 在早期有選擇黑色的偏好，并遵循典型的下法，即 1.e4 e5，2.Nf3 Nc6，3.Bb5。

圖 4：Ruy Lopez 開局

而在不同的訓練中，AlphaZero 會逐漸收斂到 3.f6 和 3.a6 中的一個。此外，AlphaZero 模型的不同版本都各自顯示出對一個動作的強烈偏好，且這種偏好在訓練早期就得以建立。

這進一步證明，國際象棋的成功下法多種多樣，這種多樣性不僅存在于人與機器之間，也存在于 AlphaZero 的不同訓練迭代中。

AlphaZero 掌握知識的過程

那么，以上關(guān)于開局策略的研究結(jié)果，與 AlphaZero 對概念的理解有什么關(guān)聯(lián)呢？

這項研究發(fā)現(xiàn)，在各種概念的 what-when-where 圖中有一個明顯的拐點，與開局偏好的顯著變化正好相吻合，尤其是 material 和 mobility的概念似乎與開局策略直接相關(guān)。

material 概念主要是在訓練步驟 10k 和 30k 之間學習的，piece mobility 的概念也在同一時期逐步融入到 AlphaZero 的 value head 中。對棋子的 material 價值的基本理解應該先于對棋子 mobility 的理解。然后 AlphaZero 將這一理論納入到 25k 到 60k 訓練步驟之間開局偏好中。

作者進一步分析了 AlphaZero 網(wǎng)絡(luò)關(guān)于國際象棋的知識的演變過程：首先發(fā)現(xiàn)棋力；接著是短時間窗口內(nèi)基礎(chǔ)知識的爆炸式增長，主要是與 mobility 相關(guān)的一些概念；最后是改進階段，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的開局策略在數(shù)十萬個訓練步驟中得到完善。雖然整體學習的時間很長，但特定的基礎(chǔ)能力會在相對較短的時間內(nèi)迅速出現(xiàn)。

前國際象棋世界冠軍 Vladimir Kramnik 也被請來為這一結(jié)論提供佐證，他的觀察與上述過程一致。

最后總結(jié)一下，這項工作證明了 AlphaZero 網(wǎng)絡(luò)所學習的棋盤表示能夠重建許多人類國際象棋概念，并詳細說明了網(wǎng)絡(luò)所學習的概念內(nèi)容、在訓練時間中學習概念的時間以及計算概念的網(wǎng)絡(luò)位置。而且，AlphaZero 的下棋風格與人類并不相同。

既然我們以人類定義的國際象棋概念來理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么下一個問題將會是：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠?qū)W習人類知識以外的東西嗎？

點個在看 paper不斷！

AlphaZero的黑箱打開了！DeepMind論文登上PNAS

視學算法報道

【導讀】AlphaZero 表明神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以學到人類可理解的表征。

AlphaZero的黑箱打開了！DeepMind論文登上PNAS