美视 > 今日  >  正文

DeepZenGo挑战人类棋手 号称比阿尔法狗强

2016-11-24 05:45:23

  赛前,柯洁对如何应付基于深度学习的人工智能围棋软件提出了他的看法。

 

 

  韩国“石子旋风”开发者林在范表示,Zen 在线版通常是下 15 秒 1 步的快棋,容易发挥威力,而在每方 2 小时的战斗中还是更看好赵治勋。

  昨日,赵治勋九段执黑 223 手中盘击败人工智能 DeepZenGo,赢得首局胜利。

  从这盘棋的整体情况来看,序盘 DeepZenGo 的白棋下得很顺畅,赵治勋的棋连连受到压制。但进入中盘以后,赵治勋发动反击,DeepZenGo 在细节处的失误增多,尤其是在右下和左上两个角部。尤其在右下 DeepZenGo 出现惊人的失误,在金柜角的死活常型中,白棋居然将自己走成净死。最终,赵治勋将优势保持到了最后,到 223 手,DeepZenGo 认输。

  DeepZenGo 哪儿不行?

  无论是开发者还是棋手们均认为 DeepZenGo 比今年 3 月份击败李世石的 AlphaGo 还是有明显差距的。造成这一现象的原因,可能在硬件配置上有所不同:

  AlphaGo 采用的是分布式的版本,拥有 1920 个 CPU 和 280 个 GPU,计算能力强大,每下一局棋,电费就要花 3000 余美元。而这次与赵治勋对弈的 DeepZenGo,仅使用 2 个多核心 CPU,性能与 AlphaGo 差距较大。

  2000 VS 2,虽然所提升的性能并不是成倍的线性生长,但 DeepZenGo 的计算能力比 AlphaGo 差两个数量级以上。目前 DeepZenGo 采用的是单机版本,业内人士分析称如果通过提高硬件配置来弥补 DeepZenGo 较为薄弱的计算能力,实力同样不可小视。潜伏也坦承:“毕竟 DeepZenGo 快棋击败过我们一流顶尖棋手。”

  当然,有研究者认为硬件上的差距不是主要因素。他们提到 DeepZenGo 团队各方面都存在不足:时间管理混乱、死活水平改进较差、用中国规则训练的神经网络下日本规则的棋。

  在 DeepZenGo 高调对战的同时,DeepMind CEO Demis Hassabis 在 Twitter 上发布声明:他们正在全力提高 AlphaGo 的智能程度,全新版 AlphaGo 将在 2017 年复出下棋。DeepMind 会在近期内公布更多信息。

编辑:小美

Copyright © 2016 www.msmei.org, All Rights Reserved