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继象棋之后,人机大战为何选中围棋?
- 01关于人机大战 , 早在1997年 , 一台叫做“深蓝”的超级盘算机在国际象棋高低赢了国际象棋冠军卡斯帕罗夫 。“深蓝”是一台超级盘算机 , 虽然跟人工智能程序Alpha Go好像不是同一回事 , 但是其实人工智能程序也须要以盘算机作为载体能力工作 , 就像大脑也须要有身材才行 。因此 , 把它们放在一起比拟并不奇异 。而随着超级盘算机技巧的不断发展 , 即使是今天最普通的集成显卡的性能也超过了700GFLOPS 。“深蓝”已经从逐渐跟不上脚步到被甩开了一大截 。值得一提的是 , 世界上最快的超级盘算机是我们国度的天河2号 , 其性能到达了33.86PFLOPS , 是“深蓝”盘算机的30万倍 。
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那么 , 跟“深蓝”盘算机相比 , 谷歌Alpha Go的性能又怎么样呢?此前谷歌曾经在《自然》杂志上发表过关于这个人工智能体系的文章 , 其中称 , Alpha Go人工智能的盘算机装有48个CPU和8个GPU 。我们似乎无法将两者放在一起直接比拟 , 因为Alpha Go是在云盘算平台上运行的 , 我们可以通过竞争对手的盘算机数据来进行大概的比拟 , 比如阿里云 。
2015年12月 , 阿里云对外开放高性能盘算服务 。这些盘算机的单机浮点运算才能是11TFLOPS 。如果谷歌的盘算机性能与阿里云接近的话 , 那么Alpha Go所驱动的硬件的性能至少是深蓝的1000倍 。
说起围棋和人工智能 , 我们可能多少都懂得一些 , 不过二者是怎么接洽到一块的呢?
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那是因为机器克服人类 , 一个症结就是围棋 。拥有悠长历史的围棋高度反应了人类的智慧 , 围棋棋盘纵横19道 , 361个交叉点 , 涉及到的可能涌现的局势数目最大可达3^361 , 大致的体量是10^170 , 而已经观测到的宇宙中 , 原子的数目才10^80 , 国际象棋最大只有2^155种局势 , 这是什么概念?看似简略的纵横19道 , 361个交叉点 , 形成了浩瀚的宇宙 。所以有人说 , 围棋是体现人类智慧的最好游戏 , 之前还有人预测 , 人工智能(AI)须要再花十几年能力克服人类 , 所以若抛去商业元素 , 这场竞赛的意义可能在于见证历史 , 足以解释当前人工智能的技巧研讨已经到达新高度 。
AI下围棋 , 毕竟有多难?
难点1:围棋对弈的基本是逝世活的确认 , 肯定棋盘上一块棋的逝世活是最根本的 , 但要搞清晰一块棋是逝世是活是非常艰苦的 , 而且 , 这种似逝世似活的状况又是在不断变更的 。研讨局部逝世活搜索是AI围棋发展的一个难点 。
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难点2:棋形体现着人类形象思维独有的特征 , 棋手对棋形的感到完整依附于自身的经验 , 而这种感到恰恰是输赢的症结 , 也是棋手程度高下的标记 。人类棋手不愿意糟蹋自己的棋子去无谓地攻击对方活的棋形或无谓地试图抢救自己逝世的棋形 , 要赋AI这种对棋形的感到 , 则是人工智能面临的主要课题 。
难点3:此外 , 还须要研讨特别的算法来解决迅速辨认问题 , 有名的电脑围棋程序设计者布恩说过: “有了迅速的模式辨认办法 , 就不难教程序应用手筋来吃棋 。”所以说 , 模式辨认算法是围棋博弈程序的主要组成部分 , 高效的模式辨认算法反应着博弈程序的程度 , 当电脑的模式辨认技巧发展到能与人脑匹敌时 , 电脑围棋的棋力离专业九段就不远了 。
简略来说 , 一方面 , 围棋规矩非常庞杂 , 每一步的调剂 , 都会发生更多的可能 , 这对机器的盘算才能请求很高 。另一方面 , 即使机器中存储了足够多的已有围棋大战数据 , 由于围棋规矩的庞杂水平和棋手的无法预测的落子 , 对机器的应变才能或深度学习才能有更高的请求 。
4.下围棋这么庞杂 , AI靠什么取胜?
上面说的那么难 , 难道AI就没机遇取胜了?NO NO NO~
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