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人类拖了AI的后腿吗公司债券规模彭圣才读藁

2019-01-14 11:52:18

  文章来源:彭圣才微博关于AlphaGo Zero,相信读者们过去两天已经被各种刷屏了。

  AlphaGo自从 5:0 战胜樊麾惊艳亮相以来,差不多每隔半年就要来个大,而我,作为一名曾经从事人工智能的围棋爱好者+产品经理,每一次我都及时出来蹭了热点,这一次也不例外。

  所不同的是

人类拖了AI的后腿吗公司债券规模彭圣才读藁

,前几次都是为职业棋手站台,文章的主旨是为职业棋界加油打气,比如这篇:职业棋手,你们依然是我们这个星球上聪明的人,还得到了柯洁 的10元打赏。

  而这一次,职业棋界已经坦然接受了这个事实,并且十分虚心的接受阿老师的指导。

  李世石输给AlphaGo的时候,我的某位职业棋手朋友还不大能接受这个事实,甚至表示棋谱有诸多可疑之处,上甚至有些流言说李世石放水啊,谷歌和私下协议不 许打劫啦,等等。

  当时力挺AlphaGo的李喆六段还被职业棋界的不少人视为叛徒。

  然而,终究AlphaGo一而再再而三的证明了自己,刷新了我们的认 知,也终于平息了一切质疑。

  今天,包括柯洁在内的职业棋手,普遍表示AlphaGo 比自己至少强2子以上。

<部门与部门之间也是这样p>  更有人感叹,当年藤泽秀行老先生说:棋道一百,我只知七。

  在今天看来,也许并非谦辞。

  虽然完全接受了AlphaGo存在的职业棋界,这次已经非常坦然,然而,在AI界,这次的震动却丝毫不小。

  原因无他,这次发表在Nature上的这篇文章叫:Mastering the game of Go without human knowledge围棋,英文称为Go,这个标题的意思就是 在没有人类人生之路上知识的前提下掌握围棋。

  相信这几天大家被各种刷屏文都科普过了,所谓的“无师自通”,“左右互搏”等等,在此我就不重复了,说说几个我觉得神奇而有趣的体会:殊途同归在 Nature的论文中,谷歌公布了AlphaGo 在学习不同阶段的一些成果,非常有趣的是,虽然完全没有人类的干预,但是机器依然学会了人类流传下来的一些定式。

  当看到神功大成的AlphaGo 依然开局手走在角上的时候,人类大约松了一口气。

  至少 “金角银边草肚皮”还没被颠覆,之前已经有人在YY,也许手的招法在天元呢。

  我自己看到论文中的这两幅图的时候,百感交集。

  左边这个定式即使在今天,依然是职业棋界流行的定式,可以看到AlphaGo在训练到10个小时左右的时候从近处做起,就学会了这个定式。

  而右边那个是的小雪崩定式,大约在15个小时的时候被习得,然而到70小时以后,这个定式就几乎不再出现了,说明被机器摒弃了。

  在之前的AlphaGo的版本中,人类已经知道这个变化不好,所以现在职业棋手也基本没人下了。

  这样的殊途同归十分感人,时隔数百年的人类先后用不同的方法得出同样的结论,这种感觉十分奇妙。

  关于征子“征子”是围棋的一个十分基本的战术,基本小朋友启蒙阶段开始的几节课就会学到这个,然而,AlphaGo非常晚才学会这个基本的战术。

  从时间线上来说, 大致可以说水平几乎已经达到或者超过李世石的时候,它却还不会征子! 这是一个非常神奇的发现。

  也就是说,虽然彼时

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