Fw: [新聞]AlphaGo戰勝棋王的秘密？DeepMind成員來台

看板GO作者buke (一坪的海岸線)時間8年前 (2016/03/18 14:05)推噓12(12推 0噓 17→)

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※ [本文轉錄自 Gossiping 看板 #1MwvWCd5 ] 作者: buke (一坪的海岸線) 看板: Gossiping 標題: [新聞]AlphaGo戰勝棋王的秘密？DeepMind成員來台時間: Fri Mar 18 13:54:02 2016 1.媒體來源: 自由 2.完整新聞標題: AlphaGo 戰勝棋王的秘密？DeepMind 成員來台現身說法！ 3.完整新聞內文: 作為人工智慧開發的新里程碑，Google 旗下 DeepMind 團隊所開發的 AlphaGo 系統，在最近一場與世界棋王頂尖對決中，最終以 4 比 1 拿下勝利，並且榮登世界棋士排行榜第二名的位置。這場讓世人見證到人工智慧的高速發展的賽事，也讓幕後開發 AlphaGo 的 DeepMind 團隊立時成為受矚目對象。其中來自台灣的 DeepMind 成員、同時也是代 Alph aGo 在棋盤上落子的黃士傑，今天親臨 Google 台灣，要來分享 AlphaGo 的致勝關鍵！來自台灣的黃士傑，目前是 Google 旗下 DeepMind 團隊的資深研究員，也是 AlphaGo 人工智慧系統的重要開發者。而能夠成為 AlphaGo 的關鍵人物。曾經開發過圍棋人工智慧、做過圍棋老師的他，認為圍棋是相當適合 AI 人工智慧的挑戰，特別是在深藍在 1997 年擊敗人類後，圍棋成為 AI 人工智慧仍未取勝的領域。其中 AlphaGo 之所以能獲勝，最主要的原因在於可以「判斷優勢」、「以及取得最佳的棋路」兩大要素，透過學習人類千年來智慧的結晶，學習大量的棋譜與棋路，因此可以擁有類似人類的「直覺」下法，無須窮舉運算所有的棋路，就可以決定哪一個落子處，最有機會獲的勝利。其中黃士傑表示，「直覺」是圍棋比賽中最重要的關鍵，職業棋士總會有神來一著，但他們也無從說起判斷為何。黃士傑指出，這就是「直覺」的重要性，透過優先找出更有優勢、勝率更高的棋路，讓電腦不必窮盡所有棋路可能，而可以選擇最有勝率的 20 步，以採取勝率最高的策略。黃士傑提到，由於圍棋的變化有 10 的 170 次方，若是想要把所有的棋路窮盡思量，那麼幾億年也無法運算完。因此 AlphaGo 採取可以判斷優勢的「策略網路」，輔以可以推斷棋路的「價值網路」，讓 AlphaGo 能擁有類似人類的直覺，以便在圍棋這類複雜的棋類運動中，與人類對弈、進一步取得勝利！黃士傑表示，在 1990 年時，人工智慧還無法做到與人類較量圍棋的能力，當時儘管讓 AI 先下 25 個旗子，但仍會在最後全部被吃光落敗。時至今日透過 Google 機器學習技術的幫助，AI 的發展已經突飛猛進，在這次與李世石的對弈中，甚至獲得 5 戰 4 勝的成績。不過回顧比賽當時、坐在李世石對面的黃士傑，其實是抱著相當尊敬的心情與李世石對弈。包含避免喝水、離席、以及過多的臉部表情，都是基於尊敬李世石、不想要干擾他的比賽而產生的行為，這更讓賽後李世石提到，與他對弈的黃士傑有著職業棋手的氣勢。黃士傑表示，在賽中他可能只有意外地笑了一次，而那次是因為李世石擊敗了 AlphaGo，他由衷為李世石感到開心的笑容。然而面對李世石在第四局的 79 手落子，為何最終會導致 AlphaGo 的誤判、導致這個人工智慧最後選擇投降，黃士傑表示這確實可能是 AlphaGo 的 BUG，但目前還不清楚是策略網路的誤判、還是價值網路提供了錯誤的訊息，DeepMind 團隊還在研究導致戰敗的原因。說到戰敗，黃士傑提到其實 AlphaGo 只要覺得「沒希望了」，就會主動投降，也就是在勝率低於 20% 的情況下，系統會彈出投降視窗，也就是在第四戰大家看到的畫面。但這並非意味著 AlphaGo 有辦法事前預測和李世石對弈時，可能獲勝的機率有多少。黃士傑強調， AlphaGo 的勝率判斷，必須基於和對方正式交手後才能判斷，因此在還沒比賽前，AlphaGo 自己也不知道獲勝的機會有多大。而這種判斷機制，也讓 AlphaGo 在第五戰成功逆轉勝。除了因為學習了李世石在前四戰的棋路外，先前透過兩個 AlphaGo 系統的自主對弈訓練，也是讓這個人工智慧系統有著超越人類圍棋能力的關鍵。未來 AlphaGo 有機會應用在其他領域上，特別是醫療領域，DeepMind 已經有團隊特別在進行這方面的項目。但對於人工智慧不斷發展，是否會出現類似「天網」的人工智慧威脅？黃士傑強調，人工智慧的使用依舊取決於人類如何使用，而 DeepMind 團隊也相當重視這個問題，Google 內部甚至有倫理委員會，來決定科技的使用方式是否正確。至於 AlphaGo 未來會不會挑戰其他項目，像是《星海爭霸》這類的即時戰略遊戲？黃士傑認為短時間內不可能，主要原因是即時戰略遊戲不同圍棋，他有太多不確定的因素，對於人工智慧而言還太過困難。他特別指出，人工智慧目前人仍是早期階段，還沒有辦法創造出主動式的意識，因此未來還有很長的路要走。 4.完整新聞連結 (或短網址): http://3c.ltn.com.tw/news/23480?page=1 5.備註: 連結內有完整影片 ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 36.230.153.2 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1458280460.A.9C5.html ※ 編輯: buke (36.230.153.2), 03/18/2016 14:07:16

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CGary

03/18 14:13, , 1^F

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03/18 15:32, , 2^F

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03/18 17:10, , 3^F

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