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解释神经网络如何下围棋并使人学习

人工智能 2023-10-17 v1 计算机视觉与模式识别 机器学习

摘要

AI 模型在围棋游戏中已超越人类棋手,人们普遍认为该 AI 模型已编码了超越人类棋手的围棋新知识。由此,解释 AI 模型所编码的知识并用其教导人类棋手,成为可解释 AI 中一个大有前景却极具挑战的问题。为此,需要数学支撑以确保人类棋手学到准确且可验证的知识,而非似是而非的直觉分析。因此,本文提取价值网络为围棋编码的棋子间交互基元,以使人们能从价值网络学习。实验显示了我们方法的有效性。

关键词

引用

@article{arxiv.2310.09838,
  title  = {Explaining How a Neural Network Play the Go Game and Let People Learn},
  author = {Huilin Zhou and Huijie Tang and Mingjie Li and Hao Zhang and Zhenyu Liu and Quanshi Zhang},
  journal= {arXiv preprint arXiv:2310.09838},
  year   = {2023}
}