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AlphaGo贏瞭,但我找到瞭它的靜電除油煙機價格兩個“弱點”
谷歌人工智能(AI)程序AlphaGo圍棋逆轉戰敗李世乭九段的消息讓人頗為震驚,大呼 最後的驕傲 也喪失瞭。確實,在很多事情上,人工智能都能夠代替人類來完成。但就今天這局 世紀圍棋 之戰來說, 勝負在棋盤之外。或者說,AlphaGo的勝利並沒有神奇到可以說 人工智能戰勝人類 。
靜電抽油煙機viaWired
一、計算力強勢碾壓
在AlphaGo的系統上,開發團隊使用瞭更大的計算機網絡 包括170個GPU和1200個標準CPU。結合蒙特卡洛搜索算法,AlphaGo能夠看到的可能性走法清晰而全面,純計算的方式同時避免瞭失誤的可能。計算機一分鐘的計算量(實戰中AlphaGo前期步時約1分鐘),人腦也許需要半小時甚至更多。
而據搜狗CEO表示,如今AlphaGo的配置已有瞭極大的改善,其中GPU達到2000以上。也就是說,AlphaGo擁有瞭這個先決的優勢條件,在走子上的表現也不足為奇。在Alphago之前,也已經有多種純計算軟件戰勝棋力高強的人類選手。
從今天的對局來看,AlphaGo(執白)非常擅長近身肉搏,可見其局部計算之精油煙靜電機密。
二、不懂大局謀劃,形勢判斷仍未突破
AlphaGo和李世乭今天的對局中,前期李世乭使用大規模佈局的作戰方式,形勢上偶有領先。但是,形勢屬虛,在後來近身肉搏的過程中,AlphaGo比李世乭要兇猛。比如下圖,黑棋在左下方定型時,白子回到上方挑事,非常頑強,所以黑子才會被白子挖走一塊又一塊。
但是,這樣說明計算機程序對於佈局還沒學會。佈局變數比應著要多,形勢要虛,判斷依賴棋感。在這一點上,AlphaGo仍然體現出瞭電腦的弱點。古力九段表示,AlphaGo對厚勢(外勢)的判斷沒有搞清楚。
而恰好,李世乭的強項和弱項都和AlphaGo的特性對上瞭。 中國圍棋第一人 柯潔九段分析稱: 李世乭的強項是後半盤的翻盤能力,佈局則是李世乭最差的地方,判斷力也不是太好,這對於AlphaGo來說是個重大利好,因為計算機一般來說也是強在後半盤。
三、AlphaGo在進取,但更多的是反應
到瞭中盤,盡管黑方已經定勢,但AlphaGo非常進取,以致黑方未能坐實優勢。這是AlphaGo表現優秀的一面。因為按理說,要破這種形勢需要找到最優的妙手,可見AlphaGo的蒙特卡洛搜索算法的準確度有瞭極大的提高。
不過, AI目前隻能在特定場景下,遵循規則產生特定的結果。在此對局中,AlphaGo雖然執白屬後手,但基本無法搶得先手,也很少能夠主導局面形勢的變化,更多的是順著對方走,直到對手失誤。
曹大元九段在對局結束時表示,AlphaGo的表現令人吃驚,但人工智能與人類本質上還沒有分出勝負。就弈棋而言,低手比棋譜,強手比計算,高手比棋理。
我們不能否認AlphaGo在人工智能上取得的突破,人工智能的復雜性和艱巨性不言而喻,它的每一小步都意味著人類科學邁出的一大步,即便它還是這麼 蠢 ,我們仍為它歡欣鼓舞。
圖片來源:弈客直播
本人作為一名圍棋愛好者,就此發表瞭一些個人見解,不喜勿噴,也歡迎交流。
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一、計算力強勢碾壓
在AlphaGo的系統上,開發團隊使用瞭更大的計算機網絡 包括170個GPU和1200個標準CPU。結合蒙特卡洛搜索算法,AlphaGo能夠看到的可能性走法清晰而全面,純計算的方式同時避免瞭失誤的可能。計算機一分鐘的計算量(實戰中AlphaGo前期步時約1分鐘),人腦也許需要半小時甚至更多。
而據搜狗CEO表示,如今AlphaGo的配置已有瞭極大的改善,其中GPU達到2000以上。也就是說,AlphaGo擁有瞭這個先決的優勢條件,在走子上的表現也不足為奇。在Alphago之前,也已經有多種純計算軟件戰勝棋力高強的人類選手。
從今天的對局來看,AlphaGo(執白)非常擅長近身肉搏,可見其局部計算之精油煙靜電機密。
二、不懂大局謀劃,形勢判斷仍未突破
AlphaGo和李世乭今天的對局中,前期李世乭使用大規模佈局的作戰方式,形勢上偶有領先。但是,形勢屬虛,在後來近身肉搏的過程中,AlphaGo比李世乭要兇猛。比如下圖,黑棋在左下方定型時,白子回到上方挑事,非常頑強,所以黑子才會被白子挖走一塊又一塊。
但是,這樣說明計算機程序對於佈局還沒學會。佈局變數比應著要多,形勢要虛,判斷依賴棋感。在這一點上,AlphaGo仍然體現出瞭電腦的弱點。古力九段表示,AlphaGo對厚勢(外勢)的判斷沒有搞清楚。
而恰好,李世乭的強項和弱項都和AlphaGo的特性對上瞭。 中國圍棋第一人 柯潔九段分析稱: 李世乭的強項是後半盤的翻盤能力,佈局則是李世乭最差的地方,判斷力也不是太好,這對於AlphaGo來說是個重大利好,因為計算機一般來說也是強在後半盤。
三、AlphaGo在進取,但更多的是反應
到瞭中盤,盡管黑方已經定勢,但AlphaGo非常進取,以致黑方未能坐實優勢。這是AlphaGo表現優秀的一面。因為按理說,要破這種形勢需要找到最優的妙手,可見AlphaGo的蒙特卡洛搜索算法的準確度有瞭極大的提高。
不過, AI目前隻能在特定場景下,遵循規則產生特定的結果。在此對局中,AlphaGo雖然執白屬後手,但基本無法搶得先手,也很少能夠主導局面形勢的變化,更多的是順著對方走,直到對手失誤。
曹大元九段在對局結束時表示,AlphaGo的表現令人吃驚,但人工智能與人類本質上還沒有分出勝負。就弈棋而言,低手比棋譜,強手比計算,高手比棋理。
我們不能否認AlphaGo在人工智能上取得的突破,人工智能的復雜性和艱巨性不言而喻,它的每一小步都意味著人類科學邁出的一大步,即便它還是這麼 蠢 ,我們仍為它歡欣鼓舞。
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