现在的位置: 主页 > 企业简介 > 文章列表

柯洁回应新版本AlphaGo问世:人类太多余了

作者:兴义市全盈商贸有限公司 来源:www.cnlianguo.com 发布时间:2018-09-27 09:13:28
 

柯洁回应新版本AlphaGo问世:人类太多余了 本文关键词:alphago,柯洁,deepmind

柯洁回应新版本AlphaGo问世:人类太多余了

网易科技讯10月19日消息,DeepMind今天发布了一款新版本的AlphaGo程序,经过三天的训练,该系统能够击败AlphaGo Lee,后者是去年击败了韩国选手李世石(Lee Sedol)的DeepMind软件,胜率是100比0。经过大约40天的训练(约2900万场自玩游戏),AlphaGo Zero击败了AlphaGo Master(今年早些时候击败了世界冠军柯洁)。

对此,柯洁回应称:“一个纯净、纯粹自我学习的alphago是最强的...对于alphago的自我进步来讲...人类太多余了。”

相关阅读:

阿尔法狗之父:AlphaGo Zero 3天走完千年棋史

#endText .video-info a{text-decoration:none;color: #000;}#endText .video-info a:hover{color:#d34747;}#endText .video-list li{overflow:hidden;float: left; list-style:none; width: 132px;height: 118px; position: relative;margin:8px 3px 0px 0px;}#entText .video-list a,#endText .video-list a:visited{text-decoration:none;color:#fff;}#endText .video-list .overlay{text-align: left; padding: 0px 6px; background-color: #313131; font-size: 12px; width: 120px; position: absolute; bottom: 0px; left: 0px; height: 26px; line-height: 26px; overflow: hidden;color: #fff; }#endText .video-list .on{border-bottom: 8px solid #c4282b;}#endText .video-list .play{width: 20px; height: 20px; background:url(http://cnlianguo.com/uploadfile/2018/0927/20180927091328892.png);position: absolute;right: 12px; top: 62px;opacity: 0.7; color:#fff;filter:alpha(opacity=70); _background: none; _filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src="http://cnlianguo.com/uploadfile/2018/0927/20180927091328892.png"); }#endText .video-list a:hover .play{opacity: 1;filter:alpha(opacity=100);_filter:progid:DXImageTransform.Microsoft.AlphaImageLoader(src="http://cnlianguo.com/uploadfile/2018/0927/20180927091328892.png");}

澎湃新闻记者 虞涵棋 王心馨

伦敦当地时间10月18日18:00(北京时间19日01:00),谷歌旗下的DeepMind团队公布了进化后的最强版AlphaGo ,代号AlphaGo Zero。

新版本的AlphaGo究竟有多厉害?打败李世石的AlphaGo用了3000万盘比赛作为训练数据,AlphaGo Zero用了490万盘比赛数据。经过3天的训练,AlphaGo Zero就以100:0的比分完胜对阵李世石的那版AlphaGo。

DeepMind联合创始人兼CEO 、AlphaGo之父戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)和AlphaGo团队负责人大卫·席尔瓦(Dave Sliver) 等人同时在官方博客上发表文章,详解最强版本阿尔法狗是如何炼成的,与前代有何不同。

阿尔法狗之父:AlphaGo Zero 3天走完人类千年棋史

哈萨比斯

与学习大量人类棋谱起步的前代AlphaGo不同,AlphaGo Zero是从“婴儿般的白纸”开始,通过3天数百万盘自我对弈,走完了人类千年的围棋历史,并探索出了不少横空出世的招法。

哈萨比斯等人专文:《AlphaGo Zero:从零开始》

阿尔法狗之父:AlphaGo Zero 3天走完人类千年棋史

席尔瓦在乌镇人机峰会上发言

从语音识别、图像分类到基因和药物研究,人工智能发展迅速。这些专家系统,很多是借用海量人类经验和数据开发出来的。

然而,在有些特定问题上,人类的知识要么过于昂贵,要么不靠谱,要么无法获得。因此,人工智能研究的一个长期目标就是跳过这一步,创造能在最有挑战性的领域,不用人类输入就达到超人水平的算法。我们发表在《自然》期刊上的最新论文,展示了实现该目标的关键一步。

论文介绍了首个战胜人类围棋冠军的电脑程序AlphaGo的最新进化版本:AlphaGo Zero。AlphaGo Zero更为强大,可以一争史上最强围棋手。

AlphaGo的前几代版本,一开始用上千盘人类业余和专业棋手的棋谱进行训练,学习如何下围棋。AlphaGo Zero则跳过了这个步骤,自我对弈学习下棋,完全从乱下开始。用这种方法,它很快超过了人类水平,对阵此前战胜人类冠军李世石的前代AlphaGo取得了100连胜。

AlphaGo Zero之所以能当自己的老师,是用了一种叫强化学习的新模式。系统从一个对围棋一无所知的神经网络开始,将该神经网络和一个强力搜索算法结合,自我对弈。在对弈过程中,神经网络不断调整、升级,预测每一步落子和最终的胜利者。

升级后的神经网络与搜索网络结合成一个更强的新版本AlphaGo Zero,如此往复循环。每过一轮,系统的表现就提高了一点点,自我对弈的质量也提高了一点点。神经网络越来越准确,AlphaGo Zero的版本也越来越强。

这种技术比此前所有版本的AlphaGo都更为强大。这是因为,它不再受到人类知识的限制,而能够从婴儿般的白纸状态,直接向世界上最强大的棋手——AlphaGo本身学起。

AlphaGo Zero相较前代还有几点明显的差别:

首先,AlphaGo Zero仅用棋盘上的黑白子作为输入,而前代则包括了小部分人工设计的特征输入。

其次,AlphaGo Zero仅用了单一的神经网络。在此前的版本中,AlphaGo用到了“策略网络”来选择下一步棋的走法,以及使用“价值网络”来预测每一步棋后的赢家。而在新的版本中,这两个神经网络合二为一,从而让它能得到更高效的训练和评估。

第三,AlphaGo Zero并不使用快速、随机的走子方法。在此前的版本中,AlphaGo用的是快速走子方法,来预测哪个玩家会从当前的局面中赢得比赛。相反,新版本依靠的是其高质量的神经网络来评估下棋的局势。

所有这些差异,都提高了系统的表现,使其更为普适。不过,是算法上的变化使得系统更为强大和高效。

仅仅自我对弈3天后,AlphaGo Zero就以100:0完胜了此前击败世界冠军李世石的AlphaGo版本。自我对弈40天后,AlphaGo Zero变得更为强大,超过了此前击败当今第一人柯洁的“大师”版AlphaGo。

通过数百万次自我对弈,AlphaGo从零开始掌握了围棋,在短短几天内就积累起了人类几千年才有的知识。AlphaGo Zero也发现了新的知识,发展出打破常规的策略和新招,与它在对战李世石和柯洁时创造的那些交相辉映,却又更胜一筹。

这些创造性的时刻给了我们信心:人工智能会成为人类智慧的增强器,帮助我们解决人类正在面临的一些严峻挑战 。

尽管才刚刚发展起来,AlphaGo Zero已经走出了通向上述目标的关键一步。如果类似的技术可以应用在其他结构性问题,比如蛋白质折叠、减少能耗和寻找新材料上,就能创造出有益于社会的突破。

推荐阅读/观看:江汉网站建设 http://jhwzjs.cn


  • 上一篇:乐视网发内部信,融创系刘淑青补缺乐视网CEO
  • 下一篇:最后一页
  •