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重磅 | 不是为了输赢!柯洁VS AlphaGo大战之前,你需要知道的几大看点

雷峰网  · 公众号  · 科技媒体  · 2017-05-22 14:56

正文

雷锋网按: AlphaGo 终于又来了。5月23日,也就是明天,曾在去年以一己之力将“人工智能”浪潮带到新层次的围棋人工智能AlphaGo就将再次出马。在这次为期5天的活动当中,AlphaGo将会与世界最顶尖围棋选手柯洁展开正式对决,同时还会进行耳目一新的“配对赛”以及“团体赛”。




目前雷锋网了解到的具体赛程如下:


5月23日,开幕式、柯洁 vs AlphaGo三番棋第一场;

5月24日,人工智能论坛;

5月25日,柯洁 vs AlphaGo三番棋第二场;

5月26日,配对赛,团队赛(相谈棋);

5月27日,柯洁 vs AlphaGo三番棋第三场。


这次比赛核心目的只有一个——在公开场合验证AlphaGo的实力,看是否已经打造出了在围棋上超越所有人类的“AI”。


作为国内最重要的科技媒体,雷锋网也将全程跟踪此次赛事。但在比赛正式开始前,有几个问题你可能需要了解一下:


1. 这次的“新AlphaGo”跟“老AlphaGo”有什么不同?

2. 柯洁能否战胜“新AlphaGo”?

3. 比赛相关直播应该如何观看?


新AlphaGo:砍断“人类束缚”




作为一个从2014年发展至今的围棋人工智能项目,其实AlphaGo在发展历程中使用过多个名字,比如最早期亦城围棋上的“DeepMind”,又或者是之前在野狐平台上的“Master”。那么这次的“新AlphaGo”是否也只是一个新名字?


答案必然是否定的,之前起新名字很可能有保密、个人喜好等原因,但这次新添加的“新”字只为了突出一点——这是“机器自学”为主的一版AlphaGo。




这一点判断的线索,来自于今年初,Master在网络上一口气横扫60名人类棋手的时候。当时Master第二次战胜柯洁之后,棋圣聂卫平曾表示:


Master改变了我们传统的厚薄理念,颠覆了多年的定式。围棋远不像我们想象的那么简单,还有巨大的空间等着我们人类去挖掘,阿法狗也好,Master也罢,都是‘围棋上帝’派来给人类引路的。


著名棋手古力在成为Master的第60个手下败将,之后,也在微博发表了自己的感受:


作为第 60 个勇士,牺牲了。。。经过这几天的对局,我深深的感受到围棋的神秘,似乎 Master 给我们打开一道围棋的神秘之门,不论胜负,人类与人工智能共同探索围棋世界的大幕即将拉开,新一次的围棋革命正在进行着。。。


这种表现,与将近一年前的“老AlphaGo”可谓天差地别。想要达成这样的成绩只有一种可能——DeepMind寻找到了一种机制来摆脱围棋中的“人类束缚”。


迷之改进:一举让AlphaGo成为人类老师




作为一个极其特殊的棋类和任务,围棋拥有数量极其庞大的可能性,总的局面数量达到10^172,而可观测宇宙范围内的原子数量不过10^80。这也意味着穷举绝对不是一条明智的路线。




最终DeepMind给出了一套能够“模拟”出人类顶尖高手的方案:深度学习+蒙特卡洛搜索树+自我进化。


这一套架构在DeepMind发布在《自然》杂志中的论文中已经有详细叙述

(https://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html)

如果你对其中的细节感兴趣,推荐阅读国内人工智能创业公司彩云AI创始人、CEO袁行远在知乎上的相应回答。

(https://www.zhihu.com/question/41176911/answer/90118097)


深度学习用以分析人类棋盘,蒙特卡洛搜索树用来减轻工作量,自我进化用来提升能力。但有限的运算能力还是给DeepMind出了一个不小的难题,后者最终想出了一个办法:只对学习到的人类棋招进行蒙特卡洛搜索树运算,这恰如人类棋手依赖定式。


定式,又名定石,指的是人类下围棋长久积累下来的一种经验,对弈双方在特定情况下会遵循固定下法。著名棋手吴清源则将简单描述为“在角部彼我棋子接触时最合理的走法”。




这些定式被记载在各式各样的棋谱当中,成为新手入门必看的书籍。


虽然定式是某种意义上是最合理的走法,但它却是理想化条件下的产物,想要完整复现定式,意味着双方都必须抱有同样的理想化思路。而历史上并不缺乏不遵守定式,或者用新定式打败对方的事例。


问题来了,为什么千变万化的围棋会出现定式?而且死守定式会输,不学习定式也会输。答案只有一个——人类需要定式来减少围棋上面的变化,这样进入中盘之后人类才能利用自身能力掌握棋局走向。


凑巧的是,这回我们遇到的是运算能力远超人类的计算机,让掌握更多乃至全部围棋奥秘拥有了一丝可能。


但究竟新AlphaGo怎么样摆脱“人类束缚”?参考之前“老AlphaGo”的工作方式,排除运算过程中所有人类元素可能是最彻底的方法。但这样一来就必须找到另外一种减轻运算压力的策略。目前来看,这个秘密也只能等DeepMind方面稍后公开了。


人类败局已定?









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