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DeepMind 團隊:我們希望AlphaGo 的故事僅僅隻是一個開始



【TechWeb報道】5月29日消息,隨著人機圍棋大戰的結束,DeepMind團隊也發佈博客,公佈瞭AlphaGo的下一步。在公開的博文中,DeepMind團隊稱,我們始終堅信 A.I. 擁有幫助全社會探索新知識的潛能,並讓我們從中受益。

博文中還表示,而 AlphaGo 則讓我們真切的感受到瞭這一點。對於圍棋選手來說,AlphaGo 更像是獲得靈感的工具,而不僅僅隻是對手。通過 AlphaGo 的啟發,棋手們能夠在這項具有 3000 年歷史的遊戲中,嘗試全新的思路與策略。(王蒙)

以下為DeepMind團隊博客原文:

AlphaGo的下一步

Demis Hassabis, DeepMind 聯合創始人兼 CEO

Dave Silver, DeepMind AlphaGo 首席研究員

僅下瞭三手棋,我們就能清楚認識到這將是一盤非凡的對弈。

中國圍棋大師,世界排名靜電油煙處理機出租第一的柯潔九段一改以往風格,以三 3作為開局。這種開局方式十分罕見,其目的是要在開局階段快速搶占角部實地。這種下法以往很少被圍棋選手所采用,但卻是 AlphaGo 最喜愛的開局。柯潔也將其使用在瞭自己的對局當中。

柯潔在首局中深思熟慮的這一手棋,正切合瞭本次中國烏鎮 圍棋峰會的主題 探索圍棋這一古老遊戲的深遠奧秘。在為期 5 天的峰會中,我們有幸見證瞭這一遊戲的最高水平。

我們始終堅信 A.I. 擁有幫助全社會探索新知識的潛能,並讓我們從中受益。而 AlphaGo 則讓我們真切的感受到瞭這一點。對於圍棋選手來說,AlphaGo 更像是獲得靈感的工具,而不僅僅隻是對手。通過 AlphaGo 的啟發,棋手們能夠在這項具有 3000 年歷史的遊戲中,嘗試全新的思路與策略。

2016 年在首爾戰勝傳奇棋手李世石時,AlphaGo 所弈出的創新著法,給圍棋界帶來瞭全新的知識。而年初以 Master 身份在網絡上進行的非官方對局,也給包括柯潔在內的許多頂尖棋手帶來瞭深遠影響。在本周峰會所舉辦的配對賽中,兩位頂尖棋手與 AlphaGo 分別配對,也展示瞭人類利用 A.I. 在復雜領域中產生全新認知的潛能。

對於 AlphaGo 而言,本周在圍棋誕生之地與世界頂尖棋手舉行的一系列扣人心弦的比賽,已經是它作為一個競技程序所能企及的巔峰。因此,此次圍棋峰會將是 AlphaGo 參加的最後一場賽事。

從現在開始,AlphaGo 的研發團隊將把精力投入到其它重大挑戰中,研發出高級通用算法,為科學傢們解決最復雜的問題提供幫助,包括找到新的疾病治療方法、顯著降低能源消耗、發明革命性的新材料等。如果人工智能能夠在上述領域發現新的知識和策略,那在這些領域的突破將十分可觀。我們已經迫不及待地想看到這一切的發生。

盡管 AlphaGo 將退出競技比賽的舞臺,但這絕不是我們與圍棋界合作的終點。我們非常感激圍棋界在過去幾年中,對我們工作所給予的鼓勵和支持。我們計劃在今年稍晚時候發佈最後一篇學術論文,詳細介台中靜電油煙機租賃紹我們在算法效率上所取得的一系列進展,以及應用在其他更全面領域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 論文一樣,我們希望更多的開發者能夠接過接力棒,利用這些全新的進展開發出屬於自己的強大圍棋程序。

我們也在開發一個教學工具 這也是我們在過去一周中收到最多的需求。這個工具將可以展示 AlphaGo 對圍棋落子位置的分析,幫助大傢更好地瞭解這個程序是如何思考的,最終讓職業棋手以及愛好者可以從 AlphaGo 的視角來重新審視圍棋。尤其讓我們感到榮幸的是,柯潔同意成為我們的第一個合作者,和我們一起來分析他與 AlphaGo 的對局。我們很興奮能聽到他的精彩分析,同時也有機會分享 AlphaGo 的自我分析。

在本次圍棋峰會的最後,我們想給全世界棋迷朋友們送上一份禮物。自與李世石的比賽之後,AlphaGo 成為瞭自己的老師,並完成瞭百萬次高水準的自我訓練,以不斷提高。我們會公佈 50 盤 AlphaGo 自我慢棋對弈的棋譜,我們相信這些棋譜中,包含瞭許多全新的思路及策略。




我們利用本周圍棋峰會的機會,已經與一些頂尖職業棋手分享瞭這些棋譜中的一部分。世界冠軍時越九段是這樣評價的: 這是我前所未見的,就像是我想象中來自遙遠未來的棋局一樣。 世界冠軍古力九段說: AlphaGo 的自我對弈令人難以置信,我們能從中學到太多。 我們希望所有的棋手都能嘗試使用這些棋譜中的一些著法。大傢現在可以從這裡看到前 10 張棋譜,我們接下來會每天更新 10 張新的棋譜,直到 50 張棋譜全部分享完畢。

圍棋界對 AlphaGo 給予瞭積極的評價,職業棋手和業餘圍棋愛好者也對 AlphaGo 給圍棋這一古老遊戲帶來的全新視角表示歡迎,他們對 AlphaGo 的反應讓我們十分感動。我們計劃把這些新發現應用到其他新領域,以解決當前我們正面臨的一些最重要最迫切的科學挑戰。我們希望,AlphaGo 的故事僅僅隻是一個開始。



本文來源:TechWeb

責任編輯:王曉易油煙靜電機租賃_NE0011

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