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柯洁 VS Alpha Go!围棋人机大战2.0直播

2017-5-23 13:27| 发布者: admin | 评论: 0

导读: 今天,中国棋手世界排名第一的柯洁将与AlphaGo人工智能展开围棋人机大战,双方三番棋首局的较量已于今天10:30在浙江乌镇打响。
YouTube直播


比赛时间

从今天开始赛程分别为,开幕式、柯洁 vs AlphaGo 三番棋第一场;5 月 24 日,人工智能论坛;5 月 25 日,柯洁 vs AlphaGo 三番棋第二场;5 月 26 日,配对赛,团队赛(相谈棋);5 月 27 日,柯洁 vs AlphaGo 三番棋第三场。


比赛看点

此次人机大战柯洁与AlphaGo的胜负,无疑是最大的看点。虽然赛前大家普遍不看好柯洁能够总分取胜,但是不少人对柯洁三盘棋中能赢下一盘抱有希望。去年李世石与AlphaGo的比赛,虽然李世石最终以1比4失利,但那唯一的一胜意义重大。围棋毕竟还是太复杂,太漫长,人工智能虽然综合实力强于人类高手,但在某些瞬间,人类智慧的闪光还是令人惊艳的。


人机大战2.0开打

围棋对抗人工智能的终极一战打响了。

从5月23日开始,人工智能围棋程序AlphaGo将与现世界排名第一的柯洁展开三番棋决战。

早上9时,赛前开幕式正式举行,柯洁、古力、陈耀烨、周睿羊、时越、唐韦星、芈昱廷、连笑等中国棋手到场。

10点半,比赛正式开始,经过猜先柯洁执黑先行。柯洁前四手棋下了两个三三,而星位直接点三三也是AlphaGo的标志性招法,柯洁选择“以彼之道,还施彼身”。

随后柯洁先手抢占大场,AlphaGo高效率补掉征子。面对白棋的打入,柯洁先反夹捞空搜白棋的根,夹击的黑棋和三三。

本场比赛,主办方对于人机大战奖金的设置毫不吝啬——三番棋获胜方将会获得150万美元的奖励,折合人民币1000万左右,而不管胜败,他们的出场费也高达30万美元。

和去年对阵李世石时不同,在时间分配上,当时李世石对AlphaGo的用时是每方2小时,1分钟读秒5次,而此次则是每方用时3小时,1分钟读秒5次,增加用时适当地“照顾”了人类棋手。

不过,即使这样,世界第一柯洁也没有成为被看好的一方。在前辈古力的眼中,柯洁三番战赢一盘的可能性仅为10%,而“棋圣”聂卫平更是直言,柯洁能赢一盘就是烧香了。

事实上,AlphaGo2.0版本早在去年年底就已经初露锋芒,在和围棋届高手的网络对话中,穿着新马甲master的AlphaGo未尝败绩,60胜1平的战绩让人恐怖。

面对愈来愈强大的对手,柯洁也没有了一年前的“豪言”。发布会上,他的话甚至听起来有些悲壮:“我将尽全力争胜,一决胜负,抱有必胜的信念和必死的决心,不轻易言败。”

近一个半月,柯洁正式比赛8胜4负战绩并不算突出,但在围甲联赛的一些比赛中,都能看出他在演练和AlphaGo对阵的招数。

“很多人内心都认为我会输,我觉得也会非常艰难,不过让我服的话,只有在棋盘上狠狠摁倒我。至少我也要给对手施加压力。”

为了放松心态,柯洁在比赛前两天就早早来到乌镇,和父母游玩。

除了AlphaGo和柯洁进行的三番战之外,为期五天的围棋峰会还将安排配对赛和团体赛。配对赛中,古力和连笑将分别与AlphaGo组队进行对抗。

而团体赛中,五位由中国顶尖职业棋手将组成战团,以集体智慧对抗人工智能AlphaGo。

柯洁大战AlphaGo,胜算几何?

公司Alphabet董事长埃里克·施密特上台发表讲话时提到,这一次围棋比赛不是人机之间的对弈,而是用电脑来帮助人类。DeepMind去年和李世石的比赛开创了很多围棋新的打法。人工智能还能帮助让人类的生活更美好,科学家可以利用AI去做到人类做不到的事情。这次围棋比赛是人机合作解决问题时代的开始。

职业九段时越认为,AlphaGo去年对李世石九段的那几局棋,可以说整个颠覆了棋手们对围棋的认知,AlphaGo所展现出来的实力大大超出我们的预期,并且给围棋带来了很多新的思路。

柯洁昨晚在新浪微博发表《最后的对决》一文,字里行间流露出坚定和无奈,“无论输赢,这都将是我与人工智能最后的三盘对局。”柯洁还表示,无论AlphaGo如何强大,它始终都是冷冰冰的机器,与人类相比,感觉不到它对围棋的热情和热爱。不过,他也承认,未来属于人工智能。

赛前不少人都一边倒地认为AlphaGo太过强大,柯洁难求一胜,不过中国围棋队总教练俞斌认为仍存在弱点,俞斌称AlphaGo在对李世石第四盘中所表现出来的“无中生有”的失误,他将这种失误称为“开放性计算的误算”。这种误算在AlphaGo对李世石第五局的角上计算也出现过,如果这次升级版后的AlphaGo2.0没有克服这类无算,那柯洁还是有一定胜算的。

近期,Alphago的升级版本以“Master”的称谓与世界顶级围棋选手在线上对决60场,并取得了全胜的战绩。

一直以来,围棋被认为是传统游戏中对人工智能最具挑战的项目,不仅因为围棋包含庞大的搜索空间,更因为对落子位置的评估难度远超简单的启发式算法。

Alphago采用了机器学习技术,通过训练形成一个策略网络,将棋盘上的局势作为输入信息,并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后训练出一个价值网络对自我对弈进行预测,以-1(对手的胜利)到1(Alphago的绝对胜利)的标准,预测所有可行的落子位置结果。Alphago将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索中,实现它真正的优势。最后,新版的Alphago产生大量自我对弈棋局为下一代版本提供了训练数据,此过程循环往复。

本次本次围棋峰会的主题:

顶尖棋手以赌局开创性的方式为世人带来精彩绝伦的棋艺展示,挑战人类智慧的极限。同时 AlphaGo 与世界最优秀的棋手相互启发,共同探索围棋背后的深远奥秘。

换句话说,别再纠结人类和机器谁输谁赢了,赶紧认真感受科技带来的巨大改变、预见未来吧!

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