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熱點 | 人工智能挑戰(zhàn)世界圍棋頂級高手 2016開啟人工智能元年

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發(fā)表于 2016-3-9 15:31 | 只看該作者 |只看大圖 回帖獎勵 |倒序瀏覽 |閱讀模式 | 來自北京
2016-03-09 [url=]中國電子商務(wù)協(xié)會智慧城市委員會[/url]
熱點 | 人工智能挑戰(zhàn)世界圍棋頂級高手 2016開啟人工智能元年

對戰(zhàn)雙方
  • AlphaGo
  AlphaGo是谷歌旗下DeepMind公司開發(fā)的一款圍棋人工智能程序,2015年10月AlphaGo以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業(yè)二段選手樊麾。

  • 李世石

  李世石1995年入段,2003年7月獲第16屆富士通杯冠軍后直接升為九段。2006、2007、2008韓國圍棋大獎——最優(yōu)秀棋手大獎(MVP)。

  • 對戰(zhàn)時間表

  3月9日 第一場比賽(北京時間中午12點)  3月10日 第二場比賽(北京時間中午12點)  3月12日 第三場比賽(北京時間中午12點)  3月13日 第四場比賽(北京時間中午12點)  3月15日 第五場比賽(北京時間中午12點)

  • 比賽規(guī)則

  比賽用時每方2小時,1分鐘讀秒三次。采用中國規(guī)則,黑貼3又3/4子(黑貼7目半)

圍棋與人工智能
  圍棋是人類發(fā)明的最復(fù)雜的棋類游戲,這個沒有之一,最復(fù)雜。在此之前,人類高手對電腦那是絕對優(yōu)勢,也幫我們?nèi)祟愂刂@塊尊嚴和陣地吧。但是就在最近,這個陣地塌了一個角。今年1月,《Nature》雜志以封面論文的形式,介紹了 Google DeepMind 開發(fā)的人工智能程序 AlphaGo,它擊敗了歐洲圍棋冠軍樊麾,并將在 3 月9~15日和世界冠軍李世石對戰(zhàn)!Google 特地為此準備了 100 萬美元獎金。
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  Nature 封面論文:Mastering the game of Go with deep neural networks and treesearch(通過深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和搜索樹,學(xué)會圍棋游戲)

  目前,AlphaGo在和其他圍棋程序比賽的勝率達到了 99.8%,并以 5:0 的比分擊敗了人類歐洲圍棋冠軍樊麾。這是電腦程序第一次在全尺寸(19X19)的棋盤上擊敗了人類專業(yè)選手,這一成果過去認為至少需要 10 年才能實現(xiàn)。

  歐洲圍棋冠軍樊麾:2005 年樊麾被正式聘任為法國圍棋隊和少年圍棋隊的總教練,那一年的他才 24 歲。他是 2013、2014 和 2015 歐洲圍棋賽冠軍。

圍棋為何如此復(fù)雜?
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  圍棋被認為是人類發(fā)明的最復(fù)雜也是最美的游戲。

  自1997年IBM超級計算機“深藍”擊敗世界冠軍卡斯帕羅夫以后,人工智能程序開始不斷的向人類博弈游戲的最后的堡壘圍棋發(fā)起了挑戰(zhàn)。

  雖然此前,也有人工智能程序戰(zhàn)勝過一些業(yè)余圍棋選手,但面對職業(yè)選手時,仍舊一敗涂地。這是因為,國際象棋平均每回合有35種選擇,而圍棋每個回合則有250種可能,這250種可能中每一種又有250種可能。

  圍棋難的地方在于它的估值函數(shù)非常不平滑,差一個子盤面就可能天翻地覆,同時狀態(tài)空間大,也沒有全局的結(jié)構(gòu)。這兩點加起來,迫使以前的計算機只能用窮舉法并且因此進展緩慢。

  而從對戰(zhàn)的策略上看,國際象棋的目的就是殺王,子是越下越少;圍棋的目的是圈地,子越下越多,地多者勝。而且,圍棋還有手筋、劫爭、棄子等戰(zhàn)術(shù)戰(zhàn)略層面的技法。國際象棋史上第二位世界棋王伊曼紐爾?拉斯克在評論國際象棋和圍棋時,說過:“國際象棋是一種僅僅局限于這個世界的游戲,圍棋則有些不像是從地球上誕生的。如果有那么一天,我們發(fā)現(xiàn)有一種天外文明和我們玩同一種游戲,那一定是圍棋,決不會有任何疑問。”

  國際象棋的步數(shù)完全可以靠計算出來,而圍棋除了計算能力,還與個人的思考方式有關(guān)。也就是說,與國際象棋人工智能相比,圍棋人工智能更像是一個“人”。

  (最新:據(jù)多位頂尖棋手對棋譜的鑒定,認為AlphaGo的水平應(yīng)該在業(yè)余強6段到弱職業(yè)之間,離人類頂尖大概還有一先到兩先的差距)
人工智能的發(fā)展之路
  人工智能(Artificial Intelligence,英文縮寫為AI)其實就是對人的意識、思維的信息過程的模擬,而人工智能機器人就是像人類一樣具有自我意識的機器人。它是一門研究、開發(fā)用于模擬、延伸和擴展人的智能的理論及應(yīng)用系統(tǒng)的技術(shù)科學(xué),該領(lǐng)域的研究包括機器人、語言識別、圖像識別、自然語言處理和專家系統(tǒng)等。

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人工智能機器人就是像人類一樣具有自我意識的機器人(圖片來自:pinterest)

  人工智能是計算機科學(xué)的一個重要分支,是一個極富挑戰(zhàn)性的科學(xué)領(lǐng)域,它由不同的領(lǐng)域組成,如機器學(xué)習(xí),計算機視覺等,是一門包括十分廣泛的科學(xué)。

  普遍認為人工智能學(xué)誕生20世紀50年代中期,隨后程緩慢發(fā)展狀態(tài)。

  以我們從中國電子商務(wù)協(xié)會智慧城市委員會獲得的信息來看,世界科學(xué)水平與物質(zhì)生活等各方面的發(fā)展都符合指數(shù)曲線特征,即前面很長一段距離發(fā)提升非常慢,然而,當發(fā)展突破某一點關(guān)鍵節(jié)點后,發(fā)展速度急劇提升,達到近乎垂直提升。回想近100年,世界上出現(xiàn)的新產(chǎn)品、新事物幾乎是以前5000年的總和。

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指數(shù)曲線

  人工智能也已經(jīng)經(jīng)歷了一個漫長的發(fā)展過程,就棋類博弈領(lǐng)域而言,AI是否已到到達這個關(guān)鍵的轉(zhuǎn)折點?

  1997年IBM公司的一個名叫“深藍”的電腦第一次戰(zhàn)勝了俄羅斯的國際象棋高手卡斯帕羅夫,震驚了世界。然而,9年之后,也就是2006年,國際象棋的人類高手最后一次戰(zhàn)勝電腦,之后就下不過了,等于說從第一次戰(zhàn)勝到完全超過人類,電腦用了九年,而且和電腦對抗智力,你這個陣地一旦一丟,將來好像再也沒有奪回來的可能了。

  AlphaGo是新一代AI,它并不是通過簡單的窮舉這種機械式算法來運算的,而是以更接近人類的思維方式,通過策略網(wǎng)絡(luò)與價值網(wǎng)絡(luò)兩套算法共同實現(xiàn)。它的強大之處在于,可以像人類一樣,通過不斷學(xué)習(xí)棋局來提升棋力,甚至可以通過自我對戰(zhàn)來不斷實踐與提升。谷歌的Deep Mind團隊給Alpha GO輸入了海量的職業(yè)棋手的對局,而其自我學(xué)習(xí)演繹的對局數(shù)更是達到了3000萬局。

  而自今日(其實已經(jīng)是三個月前了)的AlphaGo起,能在圍棋盤上戰(zhàn)勝AI的人類人數(shù)可能已經(jīng)不到千人了。

  除了人機對弈,中國電子商務(wù)協(xié)會智慧城市委員會專家表示,針對模式識別(2D/3D、多維識別引擎等)、自動工程(自動駕駛、自動工廠等),包括專家系統(tǒng)、數(shù)據(jù)挖掘和知識發(fā)現(xiàn)在內(nèi)的一批知識工程都將是人工智能的發(fā)展成果,可為更智慧的決策和行動提供支持,達到提高政府公共服務(wù)水平、企業(yè)競爭力和市民生活質(zhì)量的目標,可謂通往智慧城市的“智慧之門”。未來人工智能將更進一步應(yīng)用于城市智慧化建設(shè)中,給人們帶來更多新奇體驗的同時,讓人們感受更加智慧的生活。

  在 AlphaGo 打敗了歐洲圍棋冠軍后,世界冠軍李世石和 AlphaGo 的對弈,是否會成為人類在圍棋領(lǐng)域的絕唱?
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  從AlphaGo的算法原理來看,它在小規(guī)模戰(zhàn)術(shù)上會非常厲害。它知道通過很多位置和類型找到人類最好的下法,所以不會在給定小范圍的戰(zhàn)術(shù)條件下犯明顯錯誤。

  但是,AlphaGo有個弱點在全局判斷上。它看到棋盤式通過5*5金字塔似的過濾,這樣對于集成戰(zhàn)術(shù)小塊變成戰(zhàn)略整體上帶來麻煩。

  由于AlphaGo是沒有情感的AI程序,不會因為棋局的變化而出現(xiàn)情緒波動,且,它已經(jīng)具有了強大的傳統(tǒng)棋手的思維模式,因此,中國電子商務(wù)協(xié)會智慧城市委員會相關(guān)學(xué)者認為,在李世石和 AlphaGo 的5局對弈中, AlphaGo至少勝一局。結(jié)果如何,我們拭目以待!



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