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  在最后一局中,Handol 解除了大部分限制,在每一步上花费了更多「思考」时间。AI 执白在右下角存活之后,逐渐将胜率从 20% 扳至五五开,李世石的思考时间则逐渐用尽。

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  李世石曾经的对手,曾经「绝代双骄」的另一人——中国围棋职业选手古力九段在得知这一消息之后,在社交平台上公开表示:「此刻只想给他一个大大的拥抱。」

  一直以来,人们都认为顶尖人类棋手与 AI 之间的差距在二子到三子之间,但由于从来没有进行过正式比赛的对局,所以真正差距无从得知。李世石提到,自己最终选择下升降棋,也是想确认人类和人工智能之间的差距到底有多少。在对战 Handol 之前,李世石说自己已经有大概 5 个月的时间没有参加过比赛,也几乎没有进行过围棋训练。

  在「Handol」首局落败之后,NHN 公司人工智能项目的负责人李昌律推测称,「输掉这一局的原因 kennel 在于「Handol」总体学习量尚且不足,缺少对开局让两子和让三子等棋局的学习」。

  李世石 1983 年出生在距离全罗南道新安郡的飞禽岛,爱好围棋的父亲是李世石的第一任导师。6 岁开始接触围棋的李世石是兄弟姐妹中年龄最小的一个,但也是天赋最高的一个。9 岁时,因大哥李相勋成功入段,父亲终于也下定决心将李世石送到有「韩国围棋山脉」之称的首尔权甲龙围棋道场学棋。

  转折点出现在李世石的第 78 手(值得一提的是,李世石当年对战 AlphaGo 获胜的唯一一局,胜负手同样是第 78 手)。黑棋吃掉白棋棋筋,加之 Handol 在第 84 手征子失误,只得在第 92 手时投子认输。

  AlphaGo 最初主要是依靠大量学习人类棋手的棋谱来提高棋艺,之后 进入到完全的自我深度学习阶段,也就是完全摒弃人类棋手的思维方式,按照自己(左右互搏)的方式研究围棋。结合监督学习与强化学习的优势,AlphaGo 通过训练形成一个策略网络,将棋盘上的局势作为输入信息,并对有所可行的落子位置形成一个概率分布。然后训练一个价值网络对自我对弈进行预测,以-1(对手的绝对胜利)到 1(AlphaGo 的绝对胜利)的标准,预测所有可行落子位置的结果。

  自从 2016 年 AlphaGo 大战李世石之后,围棋 AI 即被推上风口浪尖。基于近年以来深度学习和强化学习的发展,AlphaGo 和各类围棋 AI 的不断升级,人们一度认为,人类再不可能战胜 AI。

  12 月 21 日,最后一局的赛场转移到了李世石的家乡全罗道新安郡。这一场李世石依然受两子执黑挑战 AI,黑棋贴目 7 目半。人类与 AI 在棋盘右下角展开激战。

  2019 年 1 月,Handol 连续战胜了申旻埈九段、李东勋九段、金智硕九段、朴正焕九段和申真瑞九段五位韩国顶级围棋选手,8 月在山东举行的「中信证券杯」世界智能围棋公开赛中,Handol 也捧回了季军奖杯。

  当很多人都以为李世石的最后一战会选择与古力对决时,李世石却选了韩国围棋 AI「Handol」,理由是担心「最后和他下棋的人会有负担」。

  这场比赛仅用两小时就分出了胜负, 在 100 手以内即告结束。尽管李世石表示赛前曾连续练习了十天的被让两子棋,「几乎醒着的时候都在练棋」,但他也表示未能料到自己会在与 AI 的对决中获胜。

  这是他自从 2016 年负于 AlphaGo 之后,再一次对战围棋 AI,也是人类棋手第一次与 AI 下升降三番棋。

  12 岁入段,36 岁正式退役,24 年揽获 14 项国际项冠军和 32 项国内冠军,从此以后,「李世石九段」不会再以职业棋手的身份出现在众人面前。

  当然,这样的 bug 不止存在于 AlphaGo。李世石曾说:「在腾讯『绝艺』中,这样的 bug 至今仍然会出现。即使现在的绝艺已经可以做到让人类两子胜利了,但它仍然会以奇怪的方式输掉比赛,这是因为一个 bug 所致。」

  乌镇之后,DeepMind 宣布 AlphaGo 从此不会再参与比赛,但在几个月后推出了更强版本的围棋 AI「AlphaGo Zero」。如果说 AlphaGo 版本最初还需要观察数千场人类围棋比赛来训练如何学习围棋,AlphaGo Zero 则直接跳过这一步,从自己完全随机的下围棋开始来学习围棋,几天之内即超越人类棋手的水平,并且以 100:0 的比分打败了之前战胜世界冠军的 AlphaGo。

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