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这两天居然没有人讨论AlphaGo下围棋这件事
2016/03/10
IP:上海
这明明是AI发展史上的重要里程碑啊。
因为相对应黑白棋、五子棋、国际象棋,围棋的棋盘更大,下子限制更少,因而更有挑战。


Wikipedia:

AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索,借助值网络与策略网络这两种深度神经网络,通过值网络来评估大量选点,并通过策略网络选择落点[9][1]。AlphaGo最初通过模仿人类玩家,尝试匹配职业棋手的棋局,一旦它达到了一定的熟练程度,它开始和自己对弈大量棋局,使用强化学习进一步改善它[1]。围棋无法仅通过寻找最佳步来解决;[16]游戏一盘平均有150步,每一步平均有200种可选的下法,[17]意味着有太多需要解决的可能性[16]。
10年9个月前IP:广东
811885
1楼
看了两天直播,已经吓尿

配置:1920个cpu   280个显卡
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10年9个月前IP:广东
811892
2楼
AlphaGo模仿人类玩家,那就AlphaGo执子先行,李来盘模仿棋。[s:321]
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celeron533作者
10年9个月前IP:上海
811893
3楼
引用 20!不曾存在:
看了两天直播,已经吓尿

配置:1920个cpu   280个显卡
比赛用的机器是微机,不联网。
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10年9个月前IP:广东
811899
4楼
论技术,阿法狗比人类要厉害,人类会受心理因素影响,但是我比较好奇阿法狗和柯洁对谁会赢。。。
机器可以战胜人类,但是围棋还是要靠人类来传承![s::lol]
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10年9个月前IP:广东
811901
5楼
机器学习的算法是重点,谷歌有把最算法推到实用的强大能力

之前的语音识别也是,其实HMM、GMM算法大家都知道,但是就是谷歌把它推到了实用

另外英国团队也是个亮点,这说明即使是到了今天,英国人还是科技的先锋,不管是ARM、IMGGPU、还是这玩意,都是英国人搞出来的
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10年9个月前IP:广东
811909
6楼
引用 SamZLim燹灵:
AlphaGo模仿人类玩家,那就AlphaGo执子先行,李来盘模仿棋。
当李后手的时候,下子跟AlphaGo的棋子旋转对称,这样按照规则,必赢

不过有破解方法,棋魂就有...   这样对电脑玩一两次可能就会被破解了
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10年9个月前IP:浙江
811920
7楼
引用 celeron533:
比赛用的机器是微机,不联网。
那微机只是个console吧。
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10年9个月前IP:广东
811923
8楼
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10年9个月前IP:河北
811928
9楼
亮点是一个古老的游戏让AlphaGo玩出了不同的玩法,人类判断棋局大都是算目数,而AlphaGo在算胜率

直播里各种九段大牛看不出AlphaGo意图的原因也在于此

比较遗憾之处就是人脑因为计算力的先天不足,可能永远无法学来AlphaGo所用的招式
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celeron533作者
10年9个月前IP:上海
811940
10楼
引用 samhrc:
那微机只是个console吧。
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX

 阿尔法还只是单机版

  作为历史上第一个击败了职业顶级围棋手的程序,AlphaGo带来的震惊不止于表面的输赢。比如,这次的程序,还只是单机版。
  据悉,此次人机大战,谷歌没有使用分布式系统,只是使用单独的计算机,与和樊麾比赛时的性能是一样的。在谷歌发表在自然杂志上的论文中提到,运行程序的计算机,装有48个CPU和8个GPU。
  但AlphaGo是在云计算平台上运行的。为了达到更高的运算能力,谷歌曾把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中,联网后的AlphaGo算力猛增24倍。
  而且谷歌目前仍在攻关用网络分布式提升程序性能。DeepMind创始人哈萨比斯解释说:“目前分布式对单机的胜率只有70%,所以最后还是决定使用单机参赛。”
  也就是说,这次横空出世的谷歌大杀器,还有无限的进步空间。在首盘获胜后,AlphaGo的设计者介绍,人类在学习围棋的过程中会有导师指导,而AlphaGo除了已有的数据以外,并没有导师来告诉它哪一步棋是正确的。“包括这次比赛,很多棋并没有出现在程序曾经学习过的棋谱中。”
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10年9个月前IP:广东
811942
11楼
引用 celeron533:
XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX
GPU在这里的作用是什么?难道阿尔法用“眼睛”看的!
这样看来“查派”要出现了!
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10年9个月前IP:香港
811946
12楼
引用 航模发烧友:
GPU在这里的作用是什么?难道阿尔法用“眼睛”看的!
这样看来“查派”要出现了!
GPU的并行计算能力跑神经网络有先天优势。欢迎使用我司的cuDNN神经网络库,目前不仅支持桌面GPU,也支持Tegra TK1之后的移动GPU。
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10年9个月前IP:广东
812134
13楼
今天阿尔法狗赢了,估计会迎来一阵AI崇拜的热潮。
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10年9个月前IP:广东
812152
14楼
分布式反而容易输???
看来AlphaGo的重点就在这25~40台机器之间互搏练习了。
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celeron533作者
10年9个月前IP:上海
812171
15楼
引用 t502187408:
今天阿尔法狗赢了,估计会迎来一阵AI崇拜的热潮。
关键是后面两局还要继续下。。。心疼李世石
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10年9个月前IP:广东
813548
16楼
引用 20!不曾存在:
当李后手的时候,下子跟AlphaGo的棋子旋转对称,这样按照规则,必赢

不过有破解方法,棋魂就有...   这样对电脑玩一两次可能就会被破解了
模仿棋的意义不在于模仿到最后一步,而在于随时改变路数变主动,提高胜算几率。个人略好奇,可以模仿到哪一步能大大削弱AlphaGo的胜算几率使人更有可能获胜,或者说相反,削弱的是人的胜算几率。
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10年9个月前IP:广东
813551
17楼
降低胜算几率
无论人工智能发展到多牛逼的地步,主宰未来世界的永远是那些对科技无比狂热之人,那种凌驾于科技和自然规律之上的感觉真的无法言喻。
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10年8个月前IP:北京
813986
18楼
讨论人和汽车赛跑很没意义。讨论人和飞机比跳高很没意义。讨论人和机器人掰腕子很没意义。讨论人和水泵比挑水很没意义。
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10年8个月前IP:河南
814002
19楼
用人工智能机器人之间互下围棋难道都是平棋
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10年8个月前IP:广东
814003
20楼
媒体很多都没抓到这个点:围棋不是靠暴力计算就能提高棋力的。
用2000个cpu运行alphago,与1个cpu的情况相比,棋力评分只增加了约10%
如果是gnugo这类纯粹暴力计算、没有一点“智慧”的程序,即使是用天河2,也无法对付职业选手。
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我也是有底线的