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新版AlphaGo大戰柯潔 消耗能量僅是李世石版的1/10
新版AlphaGo大戰柯潔，消耗能量僅是李世石版的1/10
Alphabet 董事長埃裡克·施密特：希望通過柯潔去看AlphaGo的潛能
■IT時報記者 吳雨欣
與李世石一戰成名後的AlphaGo又迎來新的對手，5月23日，為期5天的圍棋峰會開幕，峰會總共有5場不同形式的對弈，其中包括三場AlphaGo與世界排名第一的柯潔九段的三番棋較量。
在烏鎮比賽現場，《IT時報》記者目睹瞭擁有更強大策略和價值網絡的新版AlphaGo正展示出它的威力，在前兩場的比賽中，代表人類出戰的柯潔全部惜敗。
落子速度優於人類
現年19歲的柯潔是目前世界排名第一的職業圍棋選手，5歲開始學棋，10歲的時候成為職業選手，曾先後四次獲得國際大賽冠軍。首局失利的他似乎心情並沒有受到太大影響，在第二局開賽的前一天，悠閑地在烏鎮釣魚、射箭，還不忘向同伴展示自己的釣魚成績。25日，柯潔輕松步入對戰室，開局20分鐘後，柯潔神色漸漸凝重，在後期展示出不同於與人類比賽時的“殺氣”。AlphaGo則在開局第一手就不走尋常路，選擇右下角落子，而人類對局第一手多會選擇右上角。最終，在第二場比賽中，柯潔出現失誤，AlphaGo再次取勝。
一直以來，圍棋被認為是傳統競技中對人工智能最具挑戰性的項目。這不僅僅是因為圍棋包含瞭龐大的搜索空間，更因為對於落子位置的評估難度已遠遠超過瞭簡單的啟發式算法。自從去年3月AlphaGo 以4比1的總比分戰勝李世石後，AlphaGo就成瞭人工智能領域的一個重要裡程碑。
“AlphaGo最強大的地方並不體現在具體某一手棋或者某個局部的變化，而是它在每一局棋裡所展現出來的獨特視角，在它的世界裡，沒有什麼先入為主的概念，也沒有什麼必須要遵守的規則， 從第一步開始，AlphaGo就在計算每一步的勝率，進而選擇最佳落子位置。”DeepMind 的聯合創始人兼 CEO Demis Hassabis向《IT時報》記者介紹，AlphaGo Lee（與李世石對戰的AlphaGo）在谷歌雲上有50個TPUs（谷歌人工智能訓練系統）在運作，搜索50步棋的速度是10000個位置/秒，而與柯潔對戰的AlphaGo Master是在單個TPU機器上進行的訓練，這款谷歌上周在 I/O大會上所發佈的新型芯片系統使 AlphaGo 在運行效率上得到瞭飛躍。與去年相比，當前的版本在處理計算時所消耗的能量僅為過去的十分之一，並能夠更快速地進行學習。
擁有強大算法的AlphaGo在與人類的比賽中展示出速度的優勢。在柯潔與AlphaGo的第二局比賽中，柯潔的落子時間明顯長於AlphaGo，在柯潔深思熟慮完成佈局後，AlphaGo總能以很快的速度完成落子，而且經常下出違反人類直覺，卻極具威力的一手棋。這種情況很像人類花瞭20分鐘佈瞭一個局，但對手隻花瞭1分鐘落子，而且根本沒有理會你精心佈下的局。
擁有更強大的策略和價值網絡
AlphaGo讓人們意識到人工智能的魅力。半個世紀以前，麻省理工學院，幾個計算機系的教授第一次提到人工智能這個詞，他們以為人工智能是一個夏天就能解決的問題，但直到現在人工智能還是難題。
近幾年，隨著AlphaGo、無人駕駛的出現，人們重新意識到人工智能正在改變這個世界。數據顯示，2011年，人工智能識別圖像的錯誤率是26%，2016年的錯誤率下降到3%，比人類的識別能力要高出2%。對此，谷歌母公司Alphabet 董事長埃裡克·施密特（Eric Schmidt）表示：“神經網絡和深度學習的爆發是我所經歷過的最大變革，這些改變不僅僅是圍棋，而是為企業帶來無限機遇，尤其是在醫療、交通以及政務等領域。”但相較於未來的發展，當前的業內人士更想弄明白AlphaGo是如何訓練的。
如果說打敗李世石的AlphaGo設計之初是利用卷積神經網絡，讓它瞭解圍棋的規則、看到棋牌反射到神經網絡，從而瞭解棋局、周圍的棋子，進行新的處理。那新版的AlphaGo就有瞭更多的“思考”，一是確保走對子，二是預測誰會贏。此外，AlphaGo積累瞭大量的優質數據，可以自學成才，上一代會成為下一代的老師。
這種新穎的機器學習技術在AlphaGo首席研究員David Silver眼裡，重點是如何讓AlphaGo結合監督學習和強化學習的優勢。
為此，團隊讓AlphaGo先通過訓練形成一個策略網絡，將棋盤上的局勢作為輸入信息，並對所有可行的落子位置生成一個概率分佈。然後，訓練出一個價值網絡，以 -1（對手的絕對勝利）到1（AlphaGo的絕對勝利）的標準，預測所有可行落子位置的結果。也就是說，在這個過程中， AlphaGo不僅會算出自己的最優選項，還會根據自己下過的棋，經過多層處理形成一個“值”，值高意味著自己贏，低意味著對手贏，並在棋局中的某一步判斷是否是關鍵的一步，因為這一步棋，決定瞭對手贏或自己贏。重要的是，在經過先期的全盤探索和對最佳落子的不斷揣摩後，AlphaGo的搜索算法能在其計算能力之上，加入近似人類的直覺判斷，使機腦更接近人腦。
之所以進行AlphaGo和柯潔的比賽，是希望通過柯潔去看AlphaGo的潛能。“從比賽結果來看，差距非常小。”施密特說。柯潔與AlphaGo被認為是人腦與機腦的較量，但不管輸贏，依然是人類的勝利。在經歷兩場敗局後，5月27日，柯潔將第三次迎戰AlphaGo。對於此前的敗局，柯潔賽後表示：“AlphaGo下得太出色，我輸得沒脾氣，很厲害。”
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