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Google和瀚Facebook: 究竟体是谁搞定了开将围棋人工智能?

放大字体  缩小字体 发布日期:2019-09-16  来源:QDN7v7  浏览次数:57
核心提示:Google和Facebook: 究竟是谁搞定了围棋人工智能?美国时间 1 月 27 日,Facebook 与 Google 两家之间玩了一场没有硝烟的战争。


Google和瀚Facebook: 究竟体是谁搞定了开将围棋人工智能?
Google和Facebook: 究竟是谁搞定了围棋人工智能?

美国时间 1 月 27 日,Facebook 与 Google 两家之间玩了一场没有硝烟的战争。在相隔不到几个小时的时间里,双方先后公布了自家人工智能技术(AI)在围棋软件上的进展与水平。如此紧张的撕咬,恐怕并非巧合。我们来看看到底谁家的人工智能更强一些......

Google 和 Facebook: 究竟是谁搞定了围棋人工智能? 深度

Facebook

脸书的声音

周三早上,Facebook 创始人扎克伯格在自己的脸书上敲了这么一段:“……科学家们已经花了 20 年教电脑兄下围棋,现在我们马上要实现啦 (We’re getting close)。在过去半年里,我们所创造的 AI 只用 0.1 秒就走一步,效果与以前那些几年才设计出来的系统一样好……”

背后的故事

Facebook 去年 11 月就在 International Conference on Learning Representations (ICLR) 上发表了论文《Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction》作者为 Yuandong Tian 和 Yan Zhu 两名华人。论文介绍了代号为黑暗森林的围棋人工智能系统。几乎在扎克伯格发布消息的同一时间,Facebook 人工智能研发中心发表了该论文的更新版,中心负责人 Yann LeCun 也在 Facebook 上作了相关介绍。

该项目独立带头人 Yuandong Tian 表示:“围棋中极多的分支因子使得传统的搜索技术难有建树,即使在尖端硬件平台上运行也非常乏力。如果换了黑白方,围棋的评估体系也会有很大变化。”

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(Facebook 围棋程序已达业余五段水平)

这一次,他们在新版本系统黑暗森林 2 上面加入了蒙特卡洛树搜索,与之前的卷积神经网络相结合后,性能有了进一步提升。对战人类棋手时,黑暗森林 2 可以达到业余三段水平;通过 7.5 万次运行后,则可以在 KGS 服务器上稳定保持在业余五段水平。

Google

谷歌的声音

同一天,Google 在官方博客中表示:“……我们很骄傲地公告天下,我们的科学家已经搞定了围棋,并攻克了人工智能领域的一项重大挑战 (achieved one of the grand challenges of AI)……”

两边的开场白都从介绍中国古代这项头脑竞技开始,Google 甚至还提到了孔子和四艺。不过就后面的用词来看,Google 的技术似乎更胜一筹。

背后的故事

Google 的围棋论文可谓来得早不如来得巧。

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同样在 1 月 27 日,DeepMind 团队发表的《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》作为 Nature 封面论文上线。

DeepMind 是一个位于伦敦的人工智能团队,2014 年其公司被 Google 以 4 亿英镑的价格收购。团队创始人 Demis Hassabis 在周三发表的官方博客中表示,他们开发的围棋程序 AlphaGo 融合了高级树状查找和深度神经网络。通过对神经网络进行的 3000 万步训练 (所有棋谱均来自人类专业棋手的比赛),AlphaGo 预测出人类对手下一步走法的正确率已经达到了 57%,之前的纪录是 44%。

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(AlphaGo 5-0 击败樊麾)

谈到围棋战绩,Google 明显应该更骄傲一些。AlphaGo 在 2015 年 10 月 5 日以五连胜的成绩击败了欧洲围棋冠军樊麾。这次对决完全符合比赛规则,没有任何让棋设定。今年三月,AlphaGo 将对阵世界顶尖棋手——韩国“飞禽岛少年”李世乭。让我们拭目以待。

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(韩国棋手李世乭)

专家怎么看?

樊麾,2013-2015 年三度欧洲围棋冠军

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在中国,围棋不仅是一项比赛,它还是生活的一面镜子。我们说,假如你的棋下得有问题,那很可能是你心性的问题——棋如其人。

输棋确实很难过。和 AlphaGo 对战之前,我觉得我能赢。在第一局失利后,我改变了战术,增强了进攻,但还是输了。问题是人类有时会犯致命的错误,因为我们是人。有时我们会疲惫,有时我们求胜心切,我们总有这样那样的压力。电脑程序不会这样,它非常强,也非常稳定,简直就像一堵墙一样。对我来说这是很大的差别。我知道 AlphaGo 是个电脑,但如果没人告诉的话,我可能会觉得它是个有点陌生却又非常强大的对手,是个真人。

当然,输掉比赛让我不太开心,不过作为职业选手,我们输过很多比赛。所以,失败了就从中学习,也许会有所收获。总之从长远来讲这是一件好事。

Toby Manning,英国围棋协会司库,樊麾人机对战的裁判

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围棋玩家都知道,人工智能尚未解决围棋这个问题。所以我想人们会希望见到电脑达到人类专业水平,但我觉得这可能还要 10 年的时间。在这次比赛中,我本来是看好樊麾的。

很神奇的是,在比赛过程中你很难分辨谁是人类,谁是电脑。在很多围棋软件的比赛中,你可以看到很多合理的棋路,然后电脑还是会瞬间崩盘。但这次不一样,你真的很难分辨谁是谁。

AlphaGo 与

人类不同的一大特点是掌控时间的方式,樊麾下棋所用的时间比电脑要长。AlphaGo 的路数看起来并不像人类那样具有侵略性。它会平静地布局,而非发起进攻或试图吃掉一片棋子。

我认为围棋界的主要反应会是,就像 IBM 的深蓝获得国际象棋大师地位后一样,人们希望自己能够掌控软件,并在自己的比赛中弥补自己的不足。

Hajin Lee,国际围棋联合会秘书长

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当我知道那个电脑要挑战职业顶尖棋手李世乭的时候,真的很吃惊。我当时觉得这个挑战者绝对对顶级选手有多强完全没概念。但实际上,可能我才是那个不知道这个电脑有多强的人。现在我对这个比赛非常兴奋。

谁会赢呢?我不知道。李世乭自己也觉得可能那电脑跟他一样强。可能是我听到了太多 AlphaGo 的消息,我现在惊讶于它的强大。同时我也非常了解李世乭的水平,所以我认为他们双方五五开吧。

我觉得围棋是个很有内涵的竞技,我不觉得如果电脑 AI 击败了人类会对围棋造成什么伤害。我想人们会接受自己被电脑技术超越这件事。

Jonathan Schaeffer,阿尔伯塔大学计算机科学家,Chinook 设计师

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我想这还不是围棋版的深蓝时刻。真正的成就是这个程序能作为选手在顶级比赛中较量的时候。深蓝从 1989 年开始就常常战胜各路大师,最后登顶则是八年之后的事情。但就目前情况来看,我认为 AlphaGo 和顶级人类选手之间的差距被大大缩短了。可能只需要再进行一点努力和改善,再提高一点计算能力,不出一两年,它就能打败人类。

就今年 3 月份的比赛来说,不是打击 AlphaGo 团队,我还是看好人类。我们可以把 AlphaGo 看成是少年天才。它突然学了一手好棋,进步神速,但毕竟还是经验有限。从国际象棋和西洋跳棋来看,经验还是很重要的。

Demis Hassabis,DeepMind 创始人

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AlphaGo 正在突飞猛进,甚至会超越最棒的人类选手。能够看它在围棋规则内去创造新的东西,感觉很神奇。我们对自己创造的这个系统有种很密切的感情,特别是它被创造的方式——它会学习,我们也会教它,它的风格就像人一样。和其他编出来的程序不同,你不知道它到底都会什么,因为它能够自己学习。

结语

用 Facebook 人工智能研究中心 Yuandong Tian 的话说,两家公司确实存在着某种“友好”的竞争。是呀,这样两家公司之间的较量一定是件好事。脑海里不禁想起了去年 Google Chrome 团队送给 Microsoft Edge 团队的那个大蛋糕,不知道这一次是谁送给谁呢?

参考文献

1. Nature doi:10.1038/nature.2016.19255

2. http://120.52.73.78/arxiv.org/pdf/1511.06410.pdf

3. Googleblog、Facebook、Wired

【作者介绍】知社学术圈,由清华教授发起的海归学者发起的公益学术交流平台,旨在分享学术信息,整合学术资源,加强学术交流,促进学术进步。

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