荷兰百年教堂失火

2019年11月09日 15:42 千龙网

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在AlphaGo和李世石第二局对弈的尾声,担任评论的国家围棋队总教练明明知道李世石输了还在批评AlphaGo有俗手,声称如果他来给调一下,AlphaGo会下得更好,这说明他不光不懂人工智能,而且不懂围棋。吉林快三apiValue Network是AlphaGo第一次提出来的,它的作用是为给定的局面打分,类似于之前MinMax算法中的估值函数(这也是我们提到的围棋AI中的一个难点,之前的研究都回避的这方面的工作)。Value Network可以给某个特定的局面打分,这样,在MCTS做Selection的时候,可以更准确的评估一个子节点的优劣,避免不必要的Expansion和Rollout Simulation。

在美联储放缓加息节奏并释放出鸽派政策信号的背景下,对于未来较长一段时间内人民币汇率的表现,目前市场主流预期再度趋于积极。那为什么估值网络会出问题呢?可能是用于训练估值网络的自学习(Self-Play)的样本分布有盲点。为了提高样本生成速度,AlphaGo的自学习样本是通过用两个纯粹的DCNN互搏来生成的(完全没有搜索),而DCNN下出来的棋因为是纯模式识别,一个大问题是死活不正确,经常是在死棋里面下子。如果黑白两方都犯了死活不分的毛病,然后一方比如说白侥幸胜了,那估值网络就会认为方才白的死棋局面是好的。这样估值网络就会染上同样毛病,在中盘复杂的对杀局面中判断失误。若是这种情况就不好处理,AlphaGo下一局可能还会有同样的问题。这里可以看到,电脑本身也不是靠穷举来下棋的,围棋毕竟太复杂,每一步都要剪枝,离当前局面近的仔细剪(用DCNN),离当前局面远的快速剪(快速走子),直到终局得到胜负为止。剪枝的好坏直接关系到棋力的高低,DCNN只是一个有大局观的非常好的剪枝手段,它的盲点也会通过败着反映出来。

网易科技讯 3月13日消息,人机大战第四局出现大逆转,AlphaGo对形势作出错误判断后,接连出现业余选手也不会犯的低级错误,导致落败。人工智能专家大卫·列为(David Levy)称,正是围棋的复杂度成就了AlphaGo,它的胜利比1997年深蓝电脑的胜利更为令人震惊。

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责任编辑:李红英

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