AI for the board game Diplomacy
成功的沟通与合作对于帮助社会在整个历史上发展至关重要。棋盘游戏的封闭环境可以用作建模和调查互动和沟通的沙箱 - 我们可以从玩游戏中学到很多东西。在我们最近发表在《自然通讯》上的最近的论文中，我们展示了人工代理如何利用沟通在棋盘游戏外交中更好地合作，这是一个充满活力的人工智能（AI）研究领域（AI）研究，以其专注于联盟建设而闻名。
AI for the board game Diplomacy
成功的沟通与合作对于帮助社会在整个历史上发展至关重要。棋盘游戏的封闭环境可以用作建模和调查互动和沟通的沙箱 - 我们可以从玩游戏中学到很多东西。在我们最近发表在《自然通讯》上的最近的论文中，我们展示了人工代理如何利用沟通在棋盘游戏外交中更好地合作，这是一个充满活力的人工智能（AI）研究领域（AI）研究，以其专注于联盟建设而闻名。
AI for the board game Diplomacy
成功的沟通与合作对于帮助社会在整个历史上发展至关重要。棋盘游戏的封闭环境可以用作建模和调查互动和沟通的沙箱 - 我们可以从玩游戏中学到很多东西。在我们最近发表在《自然通讯》上的最近的论文中，我们展示了人工代理如何利用沟通在棋盘游戏外交中更好地合作，这是一个充满活力的人工智能（AI）研究领域（AI）研究，以其专注于联盟建设而闻名。
AI for the board game Diplomacy
成功的沟通与合作对于帮助社会在整个历史上发展至关重要。棋盘游戏的封闭环境可以用作建模和调查互动和沟通的沙箱 - 我们可以从玩游戏中学到很多东西。在我们最近发表在《自然通讯》上的最近的论文中，我们展示了人工代理如何利用沟通在棋盘游戏外交中更好地合作，这是一个充满活力的人工智能（AI）研究领域（AI）研究，以其专注于联盟建设而闻名。
据我所知，没有关于 D. G. Champernowne 的书本传记。甚至他的维基百科页面也相当简洁。然而，他为 20 世纪重要的智力发展提供建议并参与其中。从霍奇斯的艾伦·图灵传记中，我了解到“Champ”是他的朋友。Champernowne 早期与图灵和克劳德·香农一起从事国际象棋算法编程工作。玩游戏是人工智能令人失望的应用之一。似乎效果最好的，比如 ChatGPT，使用了大量处理能力，而忽略了该领域专家的意见。无论如何，Champernowne 参与了计算机的发明。Champernowne (1953-1954) 发表了对冯·诺依曼关于经济“均衡”的文章的英文翻译的评价和解释。这是在同一
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们今天发表在《自然》杂志上的论文中，我们介绍了 AlphaTensor，这是第一个用于发现新颖、高效且可证明正确的基本任务算法（例如矩阵乘法）的人工智能 (AI) 系统。这揭示了数学中一个 50 年前的悬而未决的问题，即找到将两个矩阵相乘的最快方法。这篇论文是 DeepMind 推动科学发展和利用人工智能解决最基本问题的使命的垫脚石。我们的系统 AlphaTensor 以 AlphaZero 为基础，AlphaZero 是一个在国际象棋、围棋和将棋等棋盘游戏中表现出超人表现的代理，这项工作首次展示了 AlphaZero 从玩游戏到解决未解数学问题的历程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
Discovering novel algorithms with AlphaTensor
在我们的论文中，今天在自然界发表，我们介绍了Alphatensor，这是第一个人工智能（AI）系统，用于发现用于基本任务（例如矩阵乘法）的新颖，有效且可证明的正确算法。这阐明了一个50年历史的数学开放式问题，即找到最快的方法来繁殖两个矩阵。本文是DeepMind的使命，旨在推进科学并使用AI解锁最根本的问题。我们的系统Alphatensor建立在Alphazero的基础上，Alphazero是一位在棋盘游戏中显示超人性能的经纪人，例如国际象棋，GO和Shogi，这项工作显示了Alphazero从玩游戏到第一次解决未解决的数学问题的旅程。
今年早些时候，我游戏小组中的许多人开始着手一个第一次世界大战项目，重点关注战争的最初几个月。计划是使用 Great Escape Games 的 1914 年规则。由于 Great Escape Games 只有西线人物（德国、法国、英国远征军和比利时），他们也计划使用 Kallistra 人物，这样他们就可以进行东线战斗。虽然我愿意玩游戏，但我并不打算为这个项目绘制任何军队。然而，在玩了一天游戏后，我发现门口有一堆 Kallistra 比利时人被遗弃（好吧，他们实际上是在另一场游戏后被遗弃在桌子上）。所以，我决定（或者被吸引，取决于你的观点）收留孤儿并研究比利时陆军旅。这是完成的项目。我的比
What Language is Minecraft Coded in? How Can Minecraft Help Kids Code?
为什么重要：孩子们喜欢玩游戏，尤其是和其他孩子一起玩，而且经常发挥自己的想象力。Minecraft 为孩子们提供了一个几乎无限可能的世界，让他们可以表达自己的想象力。它还可以用作一种工具，在享受乐趣的同时提高孩子的批判性思维和计算机科学技能。
随着 2022 年的开始，我将回顾 2021 年并展望 2022 年。从业余爱好的角度来看，2021 年比 2020 年好得多。我完成了更多项目，并有更多机会玩游戏。从游戏方面开始，2 月，我们完成了一场通过电子邮件进行的美西战争海军战役，我使用 David Manley 的 Splendid Little War 游戏和 Fire When Ready 海军规则运行了该战役。我没有为此写文章，但您可以查看 Kevin 的博客了解整个故事。6 月初，我们举办了第一场草坪游戏。这是一场铁甲舰游戏，是草坪游戏季节的良好开端。碰撞和灾难 - 铁甲舰风格今年的草坪游戏包括：What a Tanker
随着我们进入 12 月初，我想发布一个简短的更新并谈论 DANG 的回归。首先，我最近的项目。在我们夏末的一次游戏之后，David Sullivan（来自 I Live with Cats 博客）提出了一个小组项目的想法，该项目的主题是 1835-36 年的德克萨斯革命或 1846-47 年的美墨战争。他真的很想做德克萨斯革命，但小组朝着美墨战争的方向前进，我也加入了进来。我预计这是一个进展缓慢的冬季项目。但在一阵忙乱中，其他人都开始向第一军团订购人偶。我决定走一条略微不同的路，从 Old Glory 购买人偶（尽管我确实从第一军团订购了一些美国志愿者，因为 Old Glory 并不真正制造它
Алгоритм Uber AI может пройти любую игру Atari 2600 с супер-счетом
英国 DeepMind 并不是唯一一家拥有可以在 Atari 上玩游戏的人工智能的公司。 Uber AI 的研究团队开发了一套 Go-Explore 算法，据报道可以以“超人”的分数击败任何 Atari 2600 游戏，包括那些 AI 之前难以击败其“有机”竞争对手的游戏。
Facebook превращает реальных людей в управляемых игровых персонажей (+видео)
Facebook 的一组研究人员创建了一种名为 Vid2Play 的人工智能，可以从真人玩游戏的视频剪辑中提取计算机游戏中可用的角色。然后，人工智能会创建高科技计算机版本的 FMV（全动态视频）游戏，例如《Night Trap》。
通常，人工智能系统会提供观看视频游戏的功能，以便它们可以自己玩游戏。这就是计算机学会在包括围棋在内的各种游戏中击败人类的方式。但佐治亚理工学院的一组研究人员正在尝试一些不同的东西——他们要求人工智能弄清楚视频游戏是如何运作的。
