[棋訊] 谷歌推出真正2.0版本AlphaGo 擯棄人類棋譜

[zeat (L.)]

http://backend.static.news.sina.com.tw/article/20170126/20415140.html
北京新浪網 (2017-01-26 17:23)

　　1月17日，谷歌Deep Mind公司CEO哈薩比斯出席德國慕尼黑舉行的DLD（數字、生活、
設計）創新大會，宣布推出真正2.0版本的AlphaGo。新版AlphaGo的特點是擯棄了人類棋
譜，只靠深度學習的方式成長起來挑戰圍棋的極限。哈薩比斯還說：新的嘗試會給人類帶
來新的挑戰課題，即「理解AlphaGo的手法，探索『深度學習』方式的極限，臻至『圍棋
之神』的境界」。

　　跨年之際，「新版」AlphaGo蒙面出現在中韓對弈網路，對人類頂尖職業棋手取得了
60比0的全勝戰績，但此版本的AlphaGo還不是2.0版本。1.0版本的AlphaGo是「深度學習
」人類棋譜得出圍棋手數的估值，但1.0版本的AlphaGo所走招法其實並不脫人類理解，而
且也是人類棋手曾下過的棋。如果1.0版本的AlphaGo完善了，就意味著得出了接近完美的
圍棋手數估值函數，而2.0版本AlphaGo就利用這個估值函數自我對局和「深度學習」，不
再受人類棋譜的局限，下出真正屬於「人工智慧」的圍棋。



　　韓國亞洲大學電子工程學教授甘東根（音）說：「谷歌公司大概認為只依據人類棋譜
很難真正超越人類的水準，所以尋找新的思路、新的突破口。但是僅靠自我學習能否得出
水平更為高超的圍棋AI，還有待觀察。」

　　據悉，不僅谷歌Deep Mind公司，開發「刑天」的中國公司也在做相似的嘗試。這家
公司的另一款圍棋AI「驪龍」，不依據人類棋譜只靠自我「深度學習」增長棋力。目前，
「驪龍」在韓國「韓Q對弈」對世界頂尖棋手取得了80%以上的勝率，目前這一勝率還不如
「刑天」的90%以上勝率。和「驪龍」交過手的一位職業棋手說：「棋風非常具有攻擊性
，變招很多。」

　　此外，哈薩比斯在DLD（數字、生活、設計）創新大會上說：「AlphaGo為谷歌公司節
省了電力消耗。谷歌數據中心每天的用電量驚人，我們就用AlphaGo的演算法合理配置冷
卻裝置。結果用於冷卻裝置的能源消耗減少40%，而整個數據中心的總電力消耗減少了15%
。」

　　哈薩比斯還說：「AI是培養人類的創造性，真正開發潛能的驚人的工具。人類和AI的
能力結合起來，可以成就偉大的事物。」

　　1月20日谷歌創始人謝爾蓋-布林出席瑞士舉行的「2017達沃斯論壇」，他說：「很難
準確估測人工智慧的極限和影響力。但是人類通過人工智慧，可以把時間用在更具創造力
和有意義的事情上。」

　　韓《中央日報》鄭雅藍 藍烈編譯

看到這則新聞才知道驪龍居然沒用人類棋譜訓練...

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重要的是"心"

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推 abc0922001: 期待
推 HiedanoAkyuu: 期待圍棋的進步
推 notmuchmoney: 只是可能2.0趕不上第二次人機戰 已經用網路圍棋的方
→ notmuchmoney: 式透露了60盤棋譜 人機戰應該不遠了
→ AirOctopus: 驪龍八成又是中國假新聞。
推 cute64627732: 全世界書籍都回收吧!XD
→ zeat: 驪龍真的超強的，昨天還贏柯潔...
推 liaon98: BetaGo
推 wz02022:  版標是佐為嗎QQ?
→ devidevi: AI朝向取代人類的一天邁了一大步..
→ jpg31415926: 刑天驪龍真的只花一年就追上AlphaGo與超過DeepZen嗎?
推 redplum: AI真的可以把人類棋譜都忘了 棋譜是設計給人學習記憶用
→ redplum: 的
→ zelkova: 是錯覺嗎? 好像估狗公布期刊之後 AI都升天了?
→ zelkova: 如果架構差不多的話 這些AI可能最後會差不多水平吧
→ AirOctopus: 現在麗龍跟Zen快棋80%勝率，但人類慢棋可以讓快棋先(
→ AirOctopus: 聽時越訪問時說的)，外加對照去年11月的Zen輸趙志勳、
→ AirOctopus: 程度只跟v13差不多，而那時快棋已跟職業50%勝率，所以
→ AirOctopus: 現在麗龍跟Zen大概v15~v16 AlphaGo程度。至於麗龍沒用
→ AirOctopus: 人類棋譜的新聞，合理懷疑是假新聞。
→ AirOctopus: 柯潔慢棋頂多跟v16(最多v17)戰成五五波，快棋沒戲。
→ AirOctopus: 快棋甚至合理推估比v15略弱。
推 roujuu: 那如果AlphaGo是「棋道一百，已知一百」，那對任何人類的
→ roujuu: 職業九段選手，都可以讓人類二十五子囉？？
噓 ggoutoutder: ....25子
推 KINGTIGERX: 九子就讓超大了，還25...
→ jpg31415926: 已發展時間來說 Zen跟麗龍是很接近的 在尚無新演算法
→ jpg31415926: 能夠大幅改善深度學習之前應該不太容易超越AlphaGo
→ wadashi1: 讓4子就已經無法想像了..
推 Atropos0723: 據說讓1子差不多就是貼10目，是真的嗎？
推 indium111: 貼25目我還相信，讓25子是太誇張了