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※ [本文轉錄自 Gossiping 看板 #1Pw3U84F ] 作者: SangoDragon (SANGO) 看板: Gossiping 標題: [FB] 黃士傑: 11月10日 人工智慧年會的演講 時間: Thu Oct 19 13:26:28 2017 FB卦點說明:黃士傑將在11月10日,人工智慧年會的演講 介紹AlphaGo Zero的精彩故事 FB連結: https://www.facebook.com/aja.huang FB內容: 大家好,我們很高興與大家分享AlphaGo的第2篇論文,非常榮幸AlphaGo團隊再次登上了世 界頂尖的《自然》雜誌。 11月10日在人工智慧年會的演講,我也將介紹AlphaGo Zero的精彩故事。 這篇論文介紹了AlphaGo Zero,也就是完全脫離人類知識的AlphaGo版本。主要成果如下: - AlphaGo Zero從零開始自我學習下圍棋。 - 僅僅36小時後,AlphaGo Zero靠著自我學習,就摸索出所有基本且重要的圍棋知識,達到 了與李世石九段對戰的AlphaGo v18的相同水平。 - 3天後,AlphaGo Zero對戰AlphaGo v18達到100%的勝率。 - 不斷進步的AlphaGo Zero達到了Master的水平。Master即年初在網路上達成60連勝的 AlphaGo版本。 - 40天後,AlphaGo Zero對戰Master達到近90%勝率,成為有史以來AlphaGo棋力最強的版本 雖然AlphaGo Zero沒有公開下過棋,在論文中我們附上了AlphaGo Zero的80局棋(選自不同 階段的自我學習, https://www.nature.com/…/v5…/n7676/extref/nature24270-s2.zip),供大家研究。從 圍棋技術的角度來說,AlphaGo Zero自學所發現的圍棋觀念,例如打劫、征子、棋形、開局 先下在角部,開局定式等等,絕大部分與人類的圍棋觀念是一致的,這也間接呼應了人類幾 千年以來圍棋研究的價值。AlphaGo Zero的棋風特別好戰,並且也喜歡直接點33。從論文內 容來說,這主要是一篇強化學習的論文,關鍵技術在於強化學習訓練pipeline的效能極大化 針對這篇論文或AlphaGo想要提問的朋友,請參加明天的AlphaGo AMA,AlphaGo團隊的 David Silver與Julian Schrittwieser將在線以英文回答大家的問題。 https://www.reddit.com/…/ama_we_are_david_silver_and_julia…/ 時間是 10月19號英國時間晚上6點 (台灣時間 10月20日凌晨一點) -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 111.241.215.255 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1508390792.A.10F.html ※ 編輯: SangoDragon (111.241.215.255), 10/19/2017 13:28:21
cerberi: 強者的宿命 就是戰呀 10/19 13:28
soaping: 幹 超神 只要告訴他遊戲規則 就能發展出超猛戰法 10/19 13:28
aCCQ: 甚麼時候公開挑戰即時戰略遊戲選手阿 10/19 13:30
sampsonhugh: 對Google任建言請善用此信箱 https://goo.gl/dRTU4E 10/19 13:31
aaaba: 推 10/19 13:49
staristic: 可以借轉Go嗎? 10/19 13:55
zzzz8931: 推 10/19 13:57
shadow0326: 好戰AI的興起,人類GG 10/19 14:00
※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc) ※ 轉錄者: staristic (111.185.153.145), 10/19/2017 14:10:22
zeat: 無師自通也太強@@ 10/19 14:29
Yibooo: 沒受人類汙染的版本 開局依舊下在很正常的地方 10/19 14:43
Yibooo: 沒出現什麼5-5、邊星、天元之類的 人類應該感到很欣慰啊 10/19 14:43
staristic: 如果出現那種奇葩開局還能虐Master應該會更有趣XDDD 10/19 14:54
s891234: 不知道無污染版本可不可能有原本沒有的弱點>< 10/19 15:00
yys310: 好想聽演講... 10/19 15:04
cubec: http://tinyurl.com/y8z2l6db AlphaGo Zero的80局對弈棋譜 10/19 15:26
ddavid: @s891234 理論上當然有可能,無人類棋譜並不代表它就不會 10/20 03:05
ddavid: 落到某些局部最佳解,但是以學習速度來說人類還是難以抓到 10/20 03:05
ddavid: 事實上它對於Master也沒到100%勝率就證明了仍有可被Master 10/20 03:06
ddavid: 抓到的缺點 10/20 03:06