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micall.lee
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Google人工智慧AlphaGo 完勝歐洲圍棋棋王

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Google人工智慧AlphaGo 完勝歐洲圍棋棋王

2016-01-28 14:36 聯合晚報 編譯莊蕙嘉/綜合報導

分享Google開發的人工智慧程式AlphaGo擊敗歐洲三屆圍棋棋王樊麾,是人工智慧一大突破,下一回合將於3月在首爾挑戰南韓棋王李世乭。首爾的人腦和電腦對決勝方可獲100萬美元獎金。

AlphaGo去年10月擊敗樊麾,但這項成就27日才發表於「自然」期刊。

Google的人工智慧部門DeepMind表示,他們的程式與樊麾對弈,五盤皆勝。不過,研發程式的DeepMind部門主管哈薩比斯坦言,AlphaGo的「棋藝」仍只是業餘棋士水平。

發源於中國古代的圍棋已有2500年以上歷史,棋盤縱橫各19條線,棋子黑白兩種,圍住對方棋子便可吃子。圍棋的工具和規則簡潔優雅,棋法卻變化萬千,公認是全世界最複雜的棋盤遊戲。

人工智慧(AI)的先驅,莫過於國際商業機器公司(IBM)開發的超級電腦「深藍」,它曾於1997年擊敗西洋棋世界冠軍卡斯帕洛夫。

然而人工智慧要贏過圍棋人類棋手,難度遠高於西洋棋,因為相較於西洋棋只要將死「國王」,圍棋的下法更複雜。西洋棋每一步平均約有20種走法,而圍棋有近200種,一盤棋中可能出現的變化,比宇宙中原子數量還多;且圍棋棋子的分布並非代表絕對會贏或不利,棋士既可進攻、也可布下看似不利的陷阱,這些並非電腦演算可及。

不過兩年以前,多數圍棋棋士和程式設計師當時還認為,人工智慧要贏過人類,還要花至少十年才能追上,如今人工智慧已能打敗圍棋棋士。

臉書創辦人祖克柏27日發文透露,臉書的AI研究團隊去年也開始研發會下圍棋的程式;過去六個月來,程式已進步到僅0.1秒就能下一子。祖克柏說,他們的研究以搜尋為基礎,把對手所有可能的下法建立模組,且與臉書「電腦願景團隊」建立的系統相容。這個程式由專研人工智慧的陸裔學者田淵棟負責。

哈薩比斯在Google官方部落格中說,正因為圍棋玩法簡單,所以棋局變化更複雜,棋局組合高達10的171次方。

AlphaGo曾挑戰目前已開發的「同儕」人工智慧圍棋程式,對弈五百場,只輸過一次,即使讓子。


不過現在韓國棋士李世石三月要向它挑戰,希望人類別再輸了

話說以前我有一支在 DOS 跑的電腦圍棋程式,實力好像有業餘三段,我連那個都贏不了了
     
      
舊 2016-02-02, 09:46 AM #1
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nick6666
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加入日期: Jun 2015
文章: 47
現在的電腦不是真正的AI .
只是依照寫進去的下法在跑...
真正的AI 應該是靠自己學會下棋....XDDD
 
舊 2016-02-02, 11:21 AM #2
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micall.lee
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加入日期: Jul 2013
文章: 331
引用:
作者nick6666
現在的電腦不是真正的AI .
只是依照寫進去的下法在跑...
真正的AI 應該是靠自己學會下棋....XDDD

沒錯,其實這不是真 AI
舊 2016-02-02, 11:24 AM #3
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goodpig
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加入日期: Sep 2001
您的住址: 高雄
文章: 2,172
引用:
作者micall.lee
一盤棋中可能出現的變化,比宇宙中原子數量還多

報導中提到上面這一行

比整個宇宙的原子數量還多?全宇宙的原子數量有辦法算出來?

宇宙不是還在膨脹中嗎?
__________________
「原本我以為從三島由紀夫以後,日本再也沒有天才,但這個叫YOSHIKI的男人和他的音樂打破了我原本所抱持的觀念。」
By XJAPAN YOSHIKI 時代
舊 2016-02-02, 11:33 AM #4
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micall.lee
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加入日期: Jul 2013
文章: 331
引用:
作者goodpig
報導中提到上面這一行

比整個宇宙的原子數量還多?全宇宙的原子數量有辦法算出來?

宇宙不是還在膨脹中嗎?

當然不可能阿,所以演算法要能夠把不可能的路徑先過濾

可是難的就在於,怎麼有效率的過濾,而且還不會把有效的路徑給過濾掉

其實這些「假AI」,最基本的演算法邏輯就是在找路徑而已

http://sa.ylib.com/MagCont.aspx?Unit=newscan&id=1045
舊 2016-02-02, 11:41 AM #5
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酉夋酉夋
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加入日期: Feb 2016
文章: 3
引用:
作者nick6666
現在的電腦不是真正的AI .
只是依照寫進去的下法在跑...
真正的AI 應該是靠自己學會下棋....XDDD

這個是AI「人工智慧」沒錯啊,
要自己學習的是類神經網路
google 也有自己的神經網路,不過不是用在下棋 XDD
舊 2016-02-02, 11:42 AM #6
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酉夋酉夋離線中  
MrToby
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加入日期: Jun 2015
文章: 14
照上面的講法, facebook 的比較像是 database 搜尋.

但 google 那個 alphago 並不算是照著棋路在下.

他是使用神經網路, 經由不斷的測試棋路, 最佳化結果產生的路徑.

這樣講好了, 他程式中有一段判斷, 會判斷走那幾步最佳, 若走了這幾步卻輸了, 那他就會調整程式邏輯, 讓判段竟量不要那樣走.

這些調整過程, 也算是一種學習.
舊 2016-02-02, 11:44 AM #7
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酉夋酉夋
New Member
 

加入日期: Feb 2016
文章: 3
http://www.nature.com/nature/journa...61.html#figures

AlphaGo 的確有用到神經網路
舊 2016-02-02, 11:52 AM #8
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酉夋酉夋離線中  
=風=
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加入日期: Nov 2003
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文章: 2,579
引用:
作者micall.lee
不過現在韓國棋士李世石三月要向它挑戰,希望人類別再輸了

話說以前我有一支在 DOS 跑的電腦圍棋程式,實力好像有業餘三段,我連那個都贏不了了

實在難以想像AI
實力這麼強

多作幾個陷阱讓電腦去跳
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舊 2016-02-02, 01:05 PM #9
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MrToby
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加入日期: Jun 2015
文章: 14
因為 AI 用來做決策判斷, 可以用經驗法則來進行評估. 你面對的是一個有著幾百年下棋經驗的電腦, 他走一步, 就已經想到了以前走這部路失敗了幾次, 成功了幾次. 人腦的經驗和記憶是沒辦法和人比的.

只有比創造力,目前 AI 還是沒辦法用來做創造.
舊 2016-02-02, 01:20 PM #10
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