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发布时间:2019-03-11 15:55:05 编辑:笔名

准备好了吗?人工智能将挑战韩国围棋大师

这一天,围棋名将李世石将在韩国首尔面对人工智能对手的挑战。这将是一场重量级比赛,被认为堪比1997年国际象棋大师卡斯帕罗夫与IBM超级计算机深蓝之间的对抗。当时,深蓝在5盘比赛中以3比2取胜。这也被认为是科技发展史上的里程碑事件。这意味着,对于重要的智力游戏之一,超级计算机已经有能力胜过人类。

从许多方面来看,此次围棋比赛将更有意义。

一方面,围棋是一种来自中国、有着2500年历史的棋类游戏,从数学上来看比国际象棋更复杂,

而复杂程度要高出多个数量级。此外,这也被认为是全球古老、困难的棋类游戏。

另一方面,谷歌(微博)DeepMind团队开发的人工智能系统AlphaGo通过自学掌握了围棋技巧。通过深度学习和人工神经络技术,AlphaGo遇到乞讨者是21世纪的数字自学者。与IBM深蓝不同,计算机专家并没有为AlphaGo开发专门的程序。从本质上来看,AlphaGo在自我编程。

为了学习围棋,人工智能专家向AlphaGo输入了来自承载着所有人的爱人类高手的大量棋谱数据,其中包括3000万步走法。这一数据库看起来很庞大,但在围棋所有可能的走法中,3000万步只是沧海一粟。

随后,计算机开始与自己对弈,直到人工智能系统掌握围棋的高端技巧。

谷歌的研究人员德米斯哈萨比斯(Demis Hassabis)在此前的一篇博文中表示:传统人工智能方法为所有可能位置建立搜索树。对围棋来说,这种方法行不通。因此,当我们试图打破围棋的难题时,我们采取了不同的方法。我们开发的系统将高级搜索树与深度神经络结合在一起。这些神经络以围棋棋盘描述作为输入,并通过包含数百万个类神经元连接的12个不同络层次进行处理。

这一突破意义重大,而到来得也很突然。在几十年时间里,围棋软件被认为无法突破人类的初级水平。在与计算机对弈时,人类高手有着巨大的优势。

然而,AlphaGo的横空出世改变了这一点。谷歌此前曾让AlphaGo与其他围棋人工智能系统进行了500盘对弈,而AlphaGo取得了499胜1败的成绩。去年底,AlphaGo甚至在五番棋较量中以5比0完败欧洲围棋樊麾。这是计算机首次击败围棋职业选手。

3月份与李世石的比赛被认为是对AlphaGo的考验。李世石是公认的过去10年全球的围棋棋手之一。3月份的比赛将会直播,而胜者将获得100万美元的奖金。

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