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www.wearedocs.com  (20170319)  来源: 成都新闻  
编辑:聊珠雨卢承宣  
成都新闻报道
人机大战第一季的盛况还历历在目人机大战第一季的盛况还历历在目

  3月19日成都新闻,UEC杯世界围棋计算机大赛在日本结束,中国的围棋程序绝艺击败日本的DeepZenGo成都要闻四川越野车,取得冠军。这次比赛其实也邀请了AlphaGo新华保险公司司歌,但被他们拒绝了。参赛的围棋程序大都是学习2016年DeepMind的那篇论文成都杂谈,而现在的AlphaGo又再度进化升级,成为更为强大的“Master”了。与参赛的围棋程序相比,现在的AlphaGo可能已经是不同“物种”了,自然没必要参赛眉山在线。

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  赛制并不完全“公平”

  以往的UEC杯世界围棋计算机大赛并不广为人知,今年之所以备受关注,主要是两个参赛程序的,日本的DeepZenGo和中国的绝艺。前者马上要和芈昱廷、朴廷桓、井山裕太进行世界围棋大赛,后者则一直在对弈网站上测试,积累了相当的人气。

  比赛的用时是每方30分钟,平均下来20秒左右就要落子,参赛程序的计算能力显然对比赛成绩有着很大的影响。比赛并不是所有的程序都使用统一的硬件配置,而是各自通过手里的笔记本电脑,把比赛数据发送到各自的服务器计算平台上完成。这也是为什么18日现场断网之后,比赛不得不暂停的原因。

因断网而暂停的比赛因断网而暂停的比赛

  应用了深度学习技术的围棋程序,对局时策略网络和价值网络同时工作,还要配备强大GPU等计算资源。虽然计算资源堆积到一定程度之后能起到的提升效果有限,但在UEC的快棋赛制里,计算资源上的差别还是很有影响的。

  DeepZenGo是由日本最大的视频网站作为技术支持,而绝艺的背景是,两者在计算资源上的优势是显而易见的。据国内一位研究围棋AI的同学介绍,绝艺能够调用的计算资源大到无法想象,毕竟中国是目前超算能力最强的国家。

  所以,绝艺和DeepZenGo一路过关斩将,没有遭遇什么抵抗就打进了决赛。两者之间的对决才是真正意义上的战斗。

  DeepZenGo的“离奇”失误

  (这段内容是绝艺和ZEN的决赛棋谱分析,如果你不会下棋,可以略过,大致意思是,ZEN在局面不错的情况下,因为计算上的失误被绝艺逆转胜了。)

  决赛DeepZenGo执黑先行,右下角黑棋的死活是这盘棋优劣的关键。但绝艺和DeepZenGo后来都没有在右下角走棋,看来是对此有一致的判断,黑棋是活的(如果某方认为黑角会死,肯定早就脱先抢着走了)。右下角的变化比较复杂,这里就先不做讨论了。

图1图1

  图1:棋局进行到中盘阶段,黑棋围棋上边大空,判断下形势,黑棋要稍占上风。

图2图2

  图2:“绝艺”在黑棋上边空里行棋,DeepZenGo的应对很成问题,白1断的时候,黑2虎效果比实战要好不少,更关键的时候,白3顶的时候,黑棋明明可有在4位扳,这样没什么棋。

图3图3

  图3:然而实战DeepZenGo却配合绝艺,在黑棋空里出棋了……绝艺逆转获胜!

  这盘棋DeepZenGo和绝艺到底使用了多大的计算资源我们不得而知,但很明显,这样的计算能力,DeepZenGo想在后天与人类世界冠军的对抗中占到上风,几乎是不可能的。现在已经不是一年前了,人类棋手们已经对围棋人工智能不再陌生。

  与现在的AlphaGo可能不是同一“物种”

  绝艺、DeepZenGo,还有此前棋牌报道过的 “丽拉”,都是受到2016年DeepMind在《自然》杂志上发表的关于AlphaGo论文启发,进而发展成现在的围棋人工智能的。从某种意义上讲,它们都是去年那个AlphaGo的跟随者。从这次世界计算机大赛的棋谱体现出的水平来看,他们距离去年击败李世石的那一版AlphaGo似乎还有一定的差距。

改变了围棋界的论文改变了围棋界的论文

  这个差距一方面来自于,当时AlphaGo与李世石下的是慢棋,计算时间比这次要长;另外一方面可能是在深度学习技术应用上的优势所致。

  不过尤其要注意的是,现在这些围棋程序对比的对象还只是2016年与李世石大战的AlphaGo,现在的AlphaGo(或者说MAster)究竟进化到什么程度我们并不知道。

  DeepMind在公布科学成果上是很谨慎的。去年人机大战之前他们说AlphaGo通过自我对弈,取得了巨大的进步,所以才有信心挑战李世石。当时不少人对此嗤之以鼻,结果被4比1的比分打了脸。

樊麾微博截图樊麾截图

  2016年11月的时候,AlphaGo团队的发言人樊麾通过微博宣布:“我们很高兴向大家宣布,AlphaGo的棋力在已过半年有巨大的进步,将在2017年初复出下棋。我们团队会在近期内公布更多讯息。”这个“巨大进步”耐人寻味,AlphaGo的研究又取得了怎样的进展呢?之后Master在网上的60盘快棋测试,让我们惊鸿一瞥。计算时间极短、完美的局面掌控、精准的局部战斗,这些细节都告诉着我们,现在的AlphaGo或者说Master,已经和一年前的它完全不同了,甚至可能已经进化到了一个更为先进的阶段。

  上一次AlphaGo公布研究结果,改变了整个围棋人工智能领域,为围棋界打开了一道通往未来的大门。不久前,哈萨比斯说:“2017年将是AlphaGo与棋界兴奋的一年”,这次他们会带来什么样的惊喜呢?

哈萨比斯和李世石哈萨比斯和李世石

  (周游)

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