用道经验>游戏数码>互联网>经验内容页

前世今生,带你了解AlphaGo的发展历程

  2020-03-06T17:36:55  68人看过

原创经验

	
  • 01

    阿尔法围棋(AlphaGo)是一款围棋人工智能程序,由位于英国伦敦的谷歌(Google)旗下DeepMind公司的戴维·西尔弗、艾佳·黄和戴密斯·哈萨比斯与他们的团队开发,这个程序利用“价值网络”去计算局面,用“策略网络”去选择下子。

    AlphaGo的主要设计者:

    大卫·席尔瓦 (David Silver),剑桥大学计算机科学学士,硕士,加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士。现为伦敦大学学院讲师及Google DeepMind研究员。

    黄士杰(Aja Huang),台湾交通大学计算机科学学士,台湾师范大学计算机科学硕士和博士,加拿大阿尔伯塔大学计算机科学博士后。现为Google DeepMind研究员。

    阿尔法围棋(AlphaGo)是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始,去处理围棋棋盘的定位,就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤,13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

    这些网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素,所以人们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。

    第一大脑:落子选择器 (Move Picker)

    阿尔法围棋(AlphaGo)的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络(Policy Network)” ,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。这可以理解成“落子选择器”。

    第二大脑:棋局评估器 (Position Evaluator)

    阿尔法围棋(AlphaGo)的第二个大脑相对于落子选择器是回答另一个问题。不是去猜测具体下一步,它预测每一个棋手赢棋的可能,在给定棋子位置情况下。这“局面评估器”就是“价值网络(Value Network)”,通过整体局面判断来辅助落子选择器。这个判断仅仅是大概的,但对于阅读速度提高很有帮助。通过分类潜在的未来局面的“好”与“坏”,AlphaGo能够决定是否通过特殊变种去深入阅读。如果局面评估器说这个特殊变种不行,那么AI就跳过阅读在这一条线上的任何更多落子。

    2015年10月阿尔法围棋以5:0完胜欧洲围棋冠军、职业二段选手樊麾。2016年3月挑战世界围棋冠军、职业九段选手李世石。根据日程安排,5盘棋将分别于3月9日、10日、12日、13日和15日举行,即使一方率先取得3胜,也会下满5盘。最后以4:1结束了这场“战争”。

    2016年3月27日,AlphaGo确认挑战《星际争霸2》。2016年12月29日晚起,一个注册为“master”、标注为韩国九段的“网络棋手”接连“踢馆”弈城网和野狐网。 2016年12月29日晚起到2017年1月4日晚,master对战人类顶尖高手的战绩是60胜0负。最后一盘前,大师透露,“他”就是阿尔法围棋(AlphaGo)。

    2017年5月23日-27日柯洁与围棋人工智能AlphaGo在“中国乌镇·围棋峰会”展开对弈。三局比赛,分别于5月23、25、27日进行。

    在未来,Alpha Go将和医疗、机器人等进行结合,更好的服务人类。

相关经验推荐

每周热门经验