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| 2017/11/18 15:59:23瀏覽6｜回應0｜推薦0 | ||||||||||||||||||||||||||||||
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不是為瞭輸贏！柯潔VS AlphaGo大戰之前，你需要知道的幾大看點 原標題：不是為瞭輸贏！柯潔VS AlphaGo大戰之前，你需要知道的幾大看點 編者按：AlphaGo 終於又來瞭。5月23日，也就是明天，曾在去年以一己之力將“人工智能”浪潮帶到新層次的圍棋人工智能AlphaGo就將再次出馬。在這次為期5天的活動當中，AlphaGo將會與世界最頂尖圍棋選手柯潔展開正式對決，同時還會進行耳目一新的“配對賽”以及“團體賽”。 目前的具體賽程如下： ?5月23日，開幕式、柯潔 vs AlphaGo三番棋第一場； ?5月24日，人工智能論壇； ?5月25日，柯潔 vs AlphaGo三番棋第二場； ?5月26日，配對賽，團隊賽（相談棋）； ?5月27日，柯潔 vs AlphaGo三番棋第三場。 這次比賽核心目的隻有一個——在公開場合驗證AlphaGo的實力，看是否已經打造出瞭在圍棋上超越所有人類的“AI”。 在比賽正式開始前，有幾個問題你可能需要瞭解一下： 1.這次的“新AlphaGo”跟“老AlphaGo”有什麼不同？ 2.柯潔能否戰勝“新AlphaGo”？ 3. AlphaGo和柯潔對弈是否有意義？ 4.比賽相關直播應該如何觀看？ 新AlphaGo：砍斷“人類束縛” 作為一個從2014年發展至今的圍棋人工智能項目，其實AlphaGo在發展歷程中使用過多個名字，比如最早期亦城圍棋上的“DeepMind”，又或者是之前在野狐平臺上的“Master”。那麼這次的“新AlphaGo”是否也隻是一個新名字？ 答案必然是否定的，之前起新名字很可能有保密、個人喜好等原因，但這次新添加的“新”字隻為瞭突出一點——這是“機器自學”為主的一版AlphaGo。 這一點判斷的線索，來自於今年初，Master在網絡上一口氣橫掃60名人類棋手的時候。當時Master第二次戰勝柯潔之後，棋聖聶衛平曾表示： Master改變瞭我們傳統的厚薄理念，顛覆瞭多年的定式。圍棋遠不像我們想象的那麼簡單，還有巨大的空間等著我們人類去挖掘，阿法狗也好，Master也罷，都是‘圍棋上帝’派來給人類引路的。 著名棋手古力在成為Master的第60個手下敗將，之後，也在微博發表瞭自己的感受： 作為第 60 個勇士，犧牲瞭。。。經過這幾天的對局，我深深的感受到圍棋的神秘，似乎 Master 給我們打開一道圍棋的神秘之門，不論勝負，人類與人工智能共同探索圍棋世界的大幕即將拉開，新一次的圍棋革命正在進行著。。。 這種表現，與將近一年前的“老AlphaGo”可謂天差地別。想要達成這樣的成績隻有一種可能——DeepMind尋找到瞭一種機制來擺脫圍棋中的“人類束縛”。 迷之改進：一舉讓AlphaGo成為人類老師 作為一個極其特殊的棋類和任務，圍棋擁有數量極其龐大的可能性，總的局面數量達到10^172，而可觀測宇宙范圍內的原子數量不過10^80。這也意味著窮舉絕對不是一條明智的路線。 最終DeepMind給出瞭一套能夠“模擬”出人類頂尖高手的方案：深度學習+蒙特卡洛搜索樹+自我進化。 這一套架構在DeepMind發佈在《自然》雜志中的論文中已經有詳細敘述， （https://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html） 如果你對其中的細節感興趣，推薦閱讀國內人工智能創業公司彩雲AI創始人、CEO袁行遠在知乎上的相應回答。 （https://www.zhihu.com/question/41176911/answer/90118097） 深度學習用以分析人類棋盤，蒙特卡洛搜索樹用來減輕工作量，自我進化用來提升能力。但有限的運算能力還是給DeepMind出瞭一個不小的難題，後者最終想出瞭一個辦法：隻對學習到的人類棋招進行蒙特卡洛搜索樹運算，這恰如人類棋手依賴定式。 定式，又名定石，指的是人類下圍棋長久積累下來的一種經驗，對弈雙方在特定情況下會遵循固定下法。著名棋手吳清源則將簡單描述為“在角部彼我棋子接觸時最合理的走法”。 這些定式被記載在各式各樣的棋譜當中，成為新手入門必看的書籍。 雖然定式是某種意義上是最合理的走法，但它卻是理想化條件下的產物，想要完整復現定式，意味著雙方都必須抱有同樣的理想化思路。而歷史上並不缺乏不遵守定式，或者用新定式打敗對方的事例。 問題來瞭，為什麼千變萬化的圍棋會出現定式？而且死守定式會輸，不學習定式也會輸。答案隻有一個——人類需要定式來減少圍棋上面的變化，這樣進入中盤之後人類才能利用自身能力掌握棋局走向。 湊巧的是，這回我們遇到的是運算能力遠超人類的計算機，讓掌握更多乃至全部圍棋奧秘擁有瞭一絲可能。 但究竟新AlphaGo怎麼樣擺脫“人類束縛”？參考之前“老AlphaGo”的工作方式，排除運算過程中所有人類元素可能是最徹底的方法。但這樣一來就必須找到另外一種減輕運算壓力的策略。目前來看，這個秘密也隻能等DeepMind方面稍後公開瞭。 人機大戰意義何在？ 這個問題的答案是肯定的，但並不是外界理解的“這對Google來說是一種宣傳行為”。 Google的大中華區總裁石博盟解釋說，AlphaGo在圍棋方面已經做得很好瞭，但今天的結果是DeepMind的人工智能科學傢和世界各國的圍棋頂尖選手共同探索的結果。在這個過程中，其實並不是人類在與人工智能對戰，而是科學傢和圍棋選手在共同探索。 科學傢探索的是人工智能，而圍棋選手探索的是圍棋藝術。AlphaGo的每一次升級，都意味著DeepMind的人工智能科學傢對“如何在有限信息下做出更優選擇”這一問題有瞭更深刻的認識，而這一問題正是讓人工智能理解人類、產生思維的關鍵。 對棋手而言，柯潔也談到，與人工智能的多次對弈是十分有收獲的。在AlphaGo勝過李世乭後，中國圍棋隊的成員多次復盤瞭所有比賽，從中發現瞭很多新的思路。 在以往的圍棋比賽過程中，總有一些“套路”是不會被打破的，這些套路曾被奉為人類經驗知識的聖殿，是不可更改的。但AlphaGo正是通過突破這些規矩，達到瞭新的高峰，這對人類本身來說也是一種啟發。 人類敗局已定？ 2016年，AlphaGo對戰李世石，賽前，谷歌對自己開發的機器人信心很足，聲稱根據電腦計算的結果，李世石打敗“阿爾法狗”的概率為0。而圍棋界則多數站在李世石這一邊，中國棋聖聶衛平認為李世石敗北是不可能的事情。 最終，比賽以1：4李世石輸給AlphaGo結束（值得一提的是，李世石雖然以0:3宣告失敗，但仍需要和AlphaGo下完剩餘兩場。）。賽後，AlphaGo戰勝傳奇圍棋選手李世石的消息立刻成瞭全世界各傢媒體的頭條。同時，這也是人工智能歷史上最重要的時刻之一。 “我非常吃驚，我沒想到會輸，AlphaGo的實力居然如此強悍。”李世石賽後說道。 事實上，在跟李世石下棋之前，AlphaGo已經集中學習瞭半年，比如谷歌為其輸入瞭3000萬步人類圍棋大師的走法，讓其自我對弈3000萬局，積累勝負經驗，同時它還要在自我對弈的訓練中形成全局觀，並對局面作出評估。經過上述深度學習後，AlphaGo展示出瞭強大的選擇能力。當然更可怕的是，隨著訓練時間的增加，AlphaGo還在不斷進步之中。 盡管去年人類代表是韓國選手，但明眼人都可以看出當下和去年圍棋人機比賽的熱度差別。這從另外一個側面也反映出瞭絕大部分觀眾的看法：這次人類要輸。而去年3月李世石1:3扳回一局時，柯潔還曾在直播中表示： 我們必須承認谷歌就是瞭不起， AlphaGo 確實是超一流的水平，但是也沒有到不可戰勝的地步。 而在上個月的發佈會上，柯潔卻顯得尤為謙遜： 有點小緊張，但我不會輕易言敗，在阿爾法圍棋出現之前，我以為計算力是AI的優勢，後來讓我震驚的是他的大局觀，AI的宏觀思維讓我很佩服。AlphaGo圍棋讓我們重新思考，這麼下是不是錯的，會給我們很多啟發，輸的痛苦是外界無法想象的，我會不惜一切去追求勝利。 “輕易言敗”這樣的措辭與其在央視節目上的慷概激昂形成瞭強烈對比。客觀公正地說，柯潔的勝算很小，三番棋中哪怕有一盤能夠獲勝都是成功。 而另外兩場比賽（配對賽、團隊賽）同樣值得認真關註，這兩場比賽中，人類棋手將首先與AlphaGo配對比賽、然後再“群毆”AlphaGo。這不僅體現瞭DeepMind的自信，同時也再次突出本次本次圍棋峰會的主題： 頂尖棋手以賭局開創性的方式為世人帶來精彩絕倫的棋藝展示，挑戰人類智慧的極限。同時AlphaGo與世界最優秀的棋手相互啟發，共同探索圍棋背後的深遠奧秘。 不管最終的結果是什麼樣，就像谷歌所說的那樣，“這場人機圍棋大戰的最大贏傢還是人類”。 （文章來源：雷鋒網） 另外，比賽直播通道將於明天上午10點在本公眾號推送，敬請關註！ 本公眾號長期接受投稿，一經采用將註明作者來源，歡迎投稿。 投稿請郵件至editor@ourbot.org。 公眾號對話框回復1109可獲取【人工智能產業全景圖】和【中國人工智能應用市場研究報告】 推薦閱讀 連身塑身衣 “AI教父”黃仁勛：如何在連續創業失敗後成功逆襲返回搜狐，查看更多 責任塑身衣男編輯： 聲明：本文由入駐搜狐號的作者撰寫，除搜狐官方賬號外，觀點僅代表作者本人，不代表搜狐立場。 閱讀 () 【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組內衣尺寸對照【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組運動內衣推薦【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組內衣特賣會#GOODS_NAME#內衣穿法【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組高強度運動內衣推薦#GOODS_NAME#塑身衣有用嗎【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組塑身內衣推薦【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組【保奈美】絲棉薄襯玫瑰內衣褲2套組內衣特賣 您或許有興趣的東西: 平價塑身衣推薦
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