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MuZero su Nature: padroneggiare giochi senza conoscerne le regole

In una frase DeepMind pubblica MuZero su Nature: l'agente impara un proprio modello di ciò che conta per pianificare e, senza ricevere le regole, eguaglia AlphaZero a Go, scacchi e shogi e stabilisce un nuovo stato dell'arte sui 57 giochi Atari.

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AlphaGo e AlphaZero erano diventati famosi battendo i campioni di Go e di scacchi. Avevano però un vantaggio: conoscevano le regole del gioco e potevano simulare con esattezza cosa succedeva dopo ogni mossa.

MuZero parte senza queste informazioni. Deve costruirsi da solo un modello interno del gioco, imparando giocando. Eppure raggiunge gli stessi livelli sovrumani di AlphaZero, e funziona anche sui videogiochi Atari, dove non ci sono regole esplicite da fornire.

È un passo importante perché si avvicina a situazioni reali, dove nessuno ti dà il manuale prima di iniziare.

Aziende

DeepMind

Tool

MuZero

Tag

DeepMindMuZeroReinforcement LearningModel-Based RLPlanning

Fonti