下月对决围棋选手李世石Google能

2019年05月15日 来源:

在成功击败欧洲围棋职业围棋二段樊麾之后,谷歌能继续赢下去吗?

近日,谷歌旗下的DeepMind公司官公布了更多关于阿尔法围棋(AlphaGo)与世界围棋选手之一李世石人机大战的细节。比赛将于3月9日、10日、12日、13日、15日在韩国首尔进行,并在YouTube上全程直播。

杰米斯Hassabis将公布比赛的详细规则。其中杰米斯Hassabis将通过视频连接现场,李世石则在现场接受提问。

AlphaGo将在3月与世界围棋选手之一李世石对弈

此前,AlphaGo在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋职业围棋二段樊麾,同时也击败了目前的围棋程序中99.8%的对手。现在,这场行将在今年3月进行的人工智能与围棋高手李世石的对阵:究竟各方胜算几何?人类智慧能否守住围棋这座堡垒?

胜算几何?

对于这场对决,李世石信心满满。他在一份声明中表示:我很荣幸能够对战谷歌发明的人工智能系统。我认为,这将是围棋史上重要的一场比赛。因此我接受了挑战。我很有信心赢得比赛。

此前,职业二段棋手、围棋教练刘轶一对《财经》称,不用担心,不会那么容易。不过他所在的朋友圈里,围棋职业棋手们众说纷纭,有些认为不可能,有些认为指日可待,还有声音是人类快被自己灭绝了。

判断的预测认为,AlphaGo和李世石取胜的可能性为五五开。

而谷歌DeepMind工程总裁德米斯哈萨比斯(杰米斯Hassabis)则表示:大部分围棋棋手都认为,李世石的赢面占优。他们认为,我们取胜的可能性不到5%,但他们不知道的是,我们的系统有着多大的进步。就在我和你们交谈时,这1系统也在进步。

事实上,AlphaGo在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋职业围棋二段樊麾的事情,并非产生在今年1月,而是在去年10月,这意味着AlphaGo在与李世石比赛前,有近5个月的时间进行学习。

而搜狗CEO王小川的判断则更为大胆。他提出了自己的两个断言,断言一:AlphaGo将会完胜李世石;断言2:除围棋,人工智能在其他博弈类的封闭游戏里也会横扫一切,完胜人类。

谷歌凭甚么?

在此前,谷歌人工智能程序AlphaGo是如何击败围棋高手的?

谷歌AlphaGo的研究者大卫 Silver说,AlphaGo系统的关键是,将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。

而为了达到这1目的,AlphaGo系统将的蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经络相结合,每个深层神经络均包括许多层,每层又包含数以百万计的神经元一样的连接。

在AlphaGo两种不同的神经络中,策略络(策略network)的作用是预测下一步,并用来将搜索范围缩小至有可能硬起的那些步骤。另一个神经络价值络(value network)则是用来减少搜索树的深度,每走一步估算一次获胜方,而不是搜索所有结束棋局的途径。

上述方法使得AlphaGo的搜索方式相比之前的方法更人性化。例如,深蓝采用强力方法搜索的棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反,它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判,如此多次反复。在上述模拟游戏中,策略络提出下一步的智能建议,而价值络则对走过的每一个位置进行评估。

具体而言,Google首先采取围棋专业棋手的3000万步下法对价值络进行训练,直到该络对人类下法预测准确率达到57%(AlphaGo之前的纪录是44%)。

但AlphaGo的目标是击败水平的人类棋手,而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点,AlphaGo学会自己发现新策略,通过自身两个神经络之间不计其数的对弈,采取被称为强化学习的试错法逐步进行改良。这种方法提高了策略络的效力,以至于原始的神经络(即其中不包含任何树状搜索)可以击败、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。

这些策略络又反过来对价值络进行训练,采用的还是从自我对弈强化学习的方法。这些价值络可以对围棋的任何位置进行评估并预测获胜方,而人们过去曾认为这个问题太过困难,根本无法实现。

如果在今年3月的对战中,AlphaGo战胜李世石,是否意味着人工智能已超过人类?

或许还不能如此断言。但在棋类游戏之外的领域,这场对决也将引发更多的思考那些人们曾经以为人工智能不可能完成的脑力挑战,是不是都将被逐一打破?未来人类是否会被人工智能所取代?相比这些问题,100万的奖金显得并不是那么重要了。

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