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碾压人类:人工智能下围棋完胜欧洲冠军


作者: 祖腾飞 发布: 张鹏鹏  2016年01月29日10:23  来源: 速途网 我要评论(0)

  速途网1月29日消息(报道 祖腾飞)尽管人工智能已经在很多游戏上打败人类了,但是围棋一直被认为是人类仍然能在机器面前保持优势的游戏之一。

  但是,《Nature》杂志本周三刊文称,谷歌已经开发出首款会下围棋的人工智能软件AlphaGo,在去年10月的一次对垒中,AlphaGo以5:0的绝对优势击败了欧洲围棋冠军樊麾。樊麾出生于中国、现籍法国,现任法国国家围棋队总教练。

碾压人类:人工智能下围棋完胜欧洲冠军

  图片来源:Nature

  据悉,“AlphaGo”还与其他几个种类的围棋软件展开切磋,495局中仅输一场,优势十分明显。谷歌方面称今年3月,“AlphaGo”将挑战全球顶级的韩国九段棋手李世乭,奖金是100万美金。

  过去20多年里,科技家们一直在试着教会电脑下棋,1952年计算机掌握了第一款游戏——井字棋。90年代中期,一个名叫Chinook的程序打败了全世界顶尖的跳棋高手们。1997年,IBM的“深蓝”打败了当时国际象棋大师卡斯帕洛夫。2011年,IBM的Watson 在智力游戏Jeopardy中夺得第一。

  但是,围棋比赛显然要复杂得多,围棋每回合有250种可能,一盘棋可能长达150回合。可见,如果人工智能打败了人类最顶尖的围棋选手,这将成为人工智能发展的另外一座里程碑。赛后樊麾表示:第二局开局形势极好,但由于一个随手被AlphaGo抓住机会,后面竟然就没有了机会。从此之后樊麾的心态发生了变化,而且自己棋上的弱点被AI完全掌握,樊麾对电脑的弱点却束手无策。

  谷歌方面介绍称,AlphaGo采用了两种深度神经网络,“策略网络”(policy network)选择下一步走法,“价值网络”(value network)预测比赛胜利者。用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络,直至神经网络预测人类走法的准确率达到57%。

  业内人士称,这一研究的意义不仅仅局限于围棋,这些软件通过自学可以变得比人脑更快、更准确,从而胜任更为困难的任务。有消息称谷歌下一步将把该技术应用于对气候、地质灾害的分析和预测中。

分类:  手机   用户:  张鹏鹏    关键词谷歌 人工智能 围棋

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