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          人腦與計算機的世紀大戰—李世石與AlphaGo的世紀對決
          圍棋,是所有棋牌技藝中,堪稱變化最多、最難的一種。自從有計算機這東西后,無數的計算機工程師都希望設計出一套可以擊敗人腦的圍棋程序,因為在象棋與國際象棋,他們都做到了。
          02217702016-03-09 13:00     來源:朱羅紀公園 文/朱彥碩


          禹唐體育注:

          圍棋,是所有棋牌技藝中,堪稱變化最多、最難的一種。自從有計算機這東西后,無數的計算機工程師都希望設計出一套可以擊敗人腦的圍棋程序,因為在象棋與國際象棋,他們都做到了。


          現在,谷歌人工智能系統AlphaGo,在去年對上歐洲冠軍樊麾職業二段,達到了五戰五勝的戰績。一時之間震動了整個圍棋界,Google的股價聲勢大漲。而在3月9日到15日,AlphaGo將挑戰正值巔峰的韓國圍棋名將李世石,進行五番大戰。這件事,將是舉世注目的世界大事。

           

          這倒不是因為我喜歡下圍棋,所以把這說成世界大事。因為,它具有非凡的意義。

           

          我個人從很小的時候就開始下棋,大約4歲的時候我就會下象棋了,全憑自己的理解,也沒有人教、沒有棋譜,一直下到高中畢業都沒在同間找到對手,一直到上了大學后才踢到鐵板,而且是我怎樣也越不過去的鐵板。而我大約在5、6歲的時候,就開始學國際象棋,但很離奇的是,我下象棋是跟人下,下國象卻是跟計算機下,因為我媽媽的表妹的男朋友是專門做這個的,而這個表阿姨又很親,所以她男朋友就拿我做試驗。當這個大哥設計了國象的程序,被我打敗后就再修改,一直到他出國留學。不過,象棋與國象,我都下到大學畢業結束就不玩了。因為,圍棋更好玩。

           

          我大約10歲的時候學的圍棋,然后斷斷續續的一路自學,到大學時,勉強達到業余初段的水平。之后自己因為在學校里面給教授的小孩當圍棋家教教小朋友,所以我重新把一些基本的東西惡補,棋力才開始大漲。在當家教的時候,我一個學生的姐姐就變成了我第一個女朋友,這已經是20多年前的事,想想還挺有趣的。之后,就有了網絡,有了網絡對弈平臺就下得比較多,但還是處于自學階段。等到我來北京工作后,北京有這樣的環境與朋友,進步得更快一直到現在這樣達到業余4、5段間的水平。

           

          但,我從不相信,計算機有能力在圍棋上擊敗人腦。

           

          人工智能這東西,我不是太懂。但是我跟計算機象棋、國象也下過,到業余的3、4段基本上都完敗的地步。換句話說,你根本算不過計算機,它們的速度一快,就可以窮盡很多變化,而找到最好的正確走法。人畢竟是人,人就一定會犯錯,多好的棋手也一樣。而在象棋、國象領域里,你基本上可以視其為一體,它們的最后決定勝負是有沒有弄死對方的將、帥或是國王。所以我的理解是,下象棋或是國象,就像武俠小說中的比拼內力一樣,就棋路招術上,最佳的著法可能沒有多少,計算機是可以算清的。但是圍棋不同,圍棋沒有固定的招法,在不同棋風下,除非是在對殺當中,否則沒有絕對的走法??梢允沁@樣,也可以是那樣,正因如此,圍棋的人工智能有段時間陷入很大的困難。因為依計算機原本的思維方式,有些能算,有些卻不能,因為圍棋有很多時候,是需要抽象的判斷。

           

          不過,AlphaGo卻不太一樣。

           

          在今年1月27日,權威科學雜志Nature發表了一篇文章,谷歌旗下的DeepMind所開發的圍棋程序,在去年就以5比0完勝職業棋手樊麾二段。DeepMind原來是家英國公司,后來被谷歌收購,專門開發人工智能研究。它其實并非專門針對圍棋,而這人工智能是把它的思維模式,套用在圍棋上。它的特點,據報導上說,是用一種人工智能系統最前沿的技術「深度學習」,用兩種不同的深度神經網絡:「策略網絡」(policy network)與「價值網絡」(value network),合作挑選那些比較好的棋步,而放棄很差的棋步,在計算量上大大的縮減,從而達到跟人腦一樣的思考。不過以我下過的計算機程序圍棋,在局部計算上很強,尤其是對殺的時候很少犯錯。AlphaGo除了可以跟人腦一樣想外,其局部計算也應該是很強而少出錯才對。

           

          換句話說,人工智能可以像人類一樣思考,透過大量的棋譜數據,它可以學習、模仿,就像人類一樣。由于它有極高的指令周期,所以它學得進步幅度,可能超乎想象,它甚至可以自己跟自己對弈長棋,這太可怕了!過去最強的計算機圍棋程序可以達到業余四、五段,也就跟我差不多而已,與職業棋手的實力相去甚遠。但AlphaGo的橫空出世,簡直給圍棋界、甚至給全世界丟了一顆炸彈。

           

          如此,李世石還有勝算嗎?

           

          先說說為什么會找上李世石:李世石現在不見得是韓國第一高手,但是就世界冠軍的奪冠次數,李世石也僅次于李昌鎬。而李昌鎬現在已經40歲了,競技狀態已經大為下降,他來比賽顯然把握性會更低,而李世石今年33歲,還活躍在第一線。雖然李世石最近被中國的柯潔弄得比較慘,但無礙于他仍是世界第一流棋手的事實。為什么李世石、甚至許多棋界的人都信心滿滿?因為即便是AlphaGo學習了其他棋手的棋譜,真到對局時,也未必真能勝過李世石。而其他的棋手有李世石優秀嗎?這可不見得。我個人覺得,李世石的近況還是不錯,而且他是很有技術魅力、又不落常套、也是我最喜歡的棋手之一,選他是最合適不過。李世石還有個很大的特點:在獎金高的比賽里,他會發揮出更可怕的斗志。像之前與古力的十番棋大戰,勝者拿500萬人民幣,他就6比2擊敗了此前與他勝負相當的古力。

           

          從AlphaGo與樊麾的對局,可以發現AlphaGo的實力確實很好,但樊麾的發揮,令我很存疑。五局都沒有打劫,打劫時會產生的變化與價值判斷,很可能是AlphaGo有意避開的部份。有傳聞AlphaGo有可能匿名在網上與職業棋手對局(很多職業棋手也會下網絡圍棋),藉此經由實戰演練。而它可能的進步會到那?這…真的不知道。

           

          這個比賽的獎金是100萬美金,難怪李世石推辭了另一個世界比賽春蘭杯的邀請,專心準備對付AlphaGo。從3月9日到15日,這一周間要下五局,這會是舉世注目。雙方用時是基本時限兩小時,60秒讀秒3次。我個人預期,李世石會5比0完勝AlphaGo。如果AlphaGo贏了,也將昭示著人工智能的發展向前推進了一大步,不過中國的職業棋手也會接著前仆后繼的發起挑戰沖擊吧!

           

          本文轉載自朱羅紀公園,原標題:人腦與電腦的世紀大戰—李世石與AlphaGo的世紀對決

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