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人工智能發展的劃時代事件:Google構建的AlphaGo系統首次戰勝職業圍棋選手

4年前 (2016-01-28) | 833 VIEWS | 0 COMMENTS
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人工智能發展的劃時代事件:Google構建的AlphaGo系統首次戰勝職業圍棋選手

以下全文轉發Google官方博客內容:

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好學的機器系列|今天,我們掌握了圍棋技藝

圍棋起源于三千多年前的中國,孔子曾在著述中表示“圍棋的美學魅力使其成為真正的中國學者必備的“四藝之一”。目前,全球共有四千萬人在玩圍棋。玩圍棋的步法主要依靠直覺與構想,因為它精致而又有極高的智力要求,幾個世紀以來一直在啟發人類的想像力。今天, 我們很高興的宣布,我們構建的AlphaGo系統通過機器學習掌握了這門古老的技藝。

盡管有著極簡的游戲規則,但實際上圍棋卻是一種極為復雜的游戲。計算起來,圍棋共有1,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000,000種可能的走法——這個數字大于宇宙中原子的數量,比國際象棋還多一個10的100 次方。

出于這種復雜性,計算機很難掌握圍棋技藝,也使圍棋在人工智能研究者眼中成為吸引力巨大的挑戰——這些研究者利用游戲作為試驗場,開發巧妙而靈活的算法法,幫助計算機使用類似于人類大腦的思維方式解決問題。1952年計算機掌握了第一款游戲——井字棋;接下來是1994年的西洋跳棋;1997年,“深藍”贏得了國際象棋比賽。人工智能并不局限于桌面游戲:2011年,IBM的Watson 在智力游戲Jeopardy中勇奪第一,2014年,我們設計的算法通過原始像素輸入就學會了數十種雅達利(Atari)游戲。

但是截止目前,圍棋仍然是橫亙在人工智能研究者面前的難題:計算機的圍棋水平只能達到業余選手的程度。

傳統的人工智能方法是將所有可能的走法構建成一棵搜索樹 ,但這種方法對圍棋并不適用。所以在征服圍棋的過程中,我們決定另辟蹊徑。我們構建了AlphaGo的系統,將高級搜索樹與深度神經網絡結合在一起。這些神經網絡通過12個處理層傳遞對棋盤的描述,這些處理層包含數百萬個類似于神經的連接點。其中一個神經網絡“策略網絡”(policy network)選擇下一步走法,另一個神經網絡“價值網絡”(value network)預測比賽勝利者。

我們如何做到這一切?

我們用人類圍棋高手的三千萬步圍棋走法訓練神經網絡,直至神經網絡預測人類走法的準確率達到57%。不過我們的目標是擊敗最優秀的人類棋手,而不止是模仿他們。為了做到這一點,AlphaGo學習自行研究新戰略,在它的神經網絡之間運行了數千局圍棋,利用反復試驗調整連接點,這個流程也稱為鞏固學習(reinforcement learning)。當然,這些都需要大量計算能力,因此我們廣泛使用Google云平臺,完成了大量研究工作。

完成訓練后,我們要對AlphaGo進行測試。首先,我們在AlphaGo和其他頂級計算機圍棋程序之間舉行了比賽,結果AlphaGo在全部500場比賽中只輸了一場。下一步就是邀請歐洲圍棋三料冠軍Fan Hui來到我們的倫敦辦公室參加挑戰賽,樊麾是一位優秀專業棋手,自12歲起就全身心投入于圍棋事業。在去年十月的閉門比賽中,AlphaGo取得了5:0的勝利,這也是計算機程序首次擊敗專業圍棋選手。

接下來要做什么?

三月,AlphaGo將面臨終極挑戰:在首爾與傳奇棋手李世石展開一場五局鏖戰,李世石是過去十年來的世界頂級圍棋選手。

我們非常高興能夠征服圍棋,克服了人工智能歷史上最困難的挑戰之一。不過對于我們來說,這項成就最重要的意義在于,AlphaGo不僅是遵循人工規則的“專家”系統,它還通過通用“機器學習”自行掌握如何贏得圍棋比賽的規則。游戲是迅速而高效地開發及測試人工智能算法的完美平臺,不過最終,我們要運用這些技術解決現實社會的重要問題。我們所采用的方法具有通用性,因此我們希望有一天這些方法也能用來解決當今世界面臨的最嚴峻、最緊迫的問題——從氣候建模到復雜的災難分析,期待著繼續運用這些技術解決更多問題!

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Google在研發人工智能、自動駕駛技術、消滅癌癥和人類永生的夢想,它的中國同行百度在忙著推廣非法醫療機構、做網絡賭博廣告、通過給各路騙子大開綠燈斂財……

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