看谷歌吹什么就知道人工智能的标准了 - 水泊轩辕


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#1

发表于 2017-10-24 20:57 资料个人空间短消息只看该作者

看谷歌吹什么就知道人工智能的标准了

阿尔法狗战胜人类不值得吹嘘，谷歌吹的是阿尔法狗的进步（学习）能力。

没有人类经验的阿尔法狗战胜旧版阿尔法狗不值得吹嘘，谷歌吹嘘的阿尔法狗能自己编写程序人类看不懂。

阿尔法狗的对手从来就不是职业棋手，是其他公司的人工智能。
谷歌想做的是人工智能的领头羊，是不是够资格要看以后的发展。

现在的棋软是不是有人工智能，最简单的方法是拿出来让职业棋手无限测试。至少先试一试应付模仿棋的能力。

[ 本帖最后由墨叶于 2017-10-24 21:05 编辑 ]

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#2

发表于 2017-10-24 21:02 资料个人空间短消息只看该作者

阿尔法狗的对手从来就是职业棋手，是其他公司的人工智能。

===================================
是不是前半句少了个“不”字？？

咱感兴趣的就是战胜职业棋手就成了，至于它怎么战胜的，对抗其它人工智能咋样少重要

[ 本帖最后由 KYOKO 于 2017-10-24 21:03 编辑 ]

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#3

发表于 2017-10-24 21:05 资料个人空间短消息只看该作者

至于无限测试，也对吧，不过也可以说是无限找bug。正常手段已经无法战胜了，您用其它手段也成吧

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#4

发表于 2017-10-24 21:07 资料个人空间短消息只看该作者

回复 #2 KYOKO 的帖子

谢谢提醒。

谷歌不过拿围棋做广告和立标准，又没有收益。

一流的公司定标准，显然谷歌就是一流的公司。

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#5

发表于 2017-10-24 21:08 资料个人空间短消息只看该作者

QUOTE:

原帖由 KYOKO 于 2017-10-24 21:05 发表
至于无限测试，也对吧，不过也可以说是无限找bug。正常手段已经无法战胜了，您用其它手段也成吧

不是找BUG，找BUG也不能证明无智能。
而且看对弈过程是否具备高于围棋的思维能力。

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#6

发表于 2017-10-24 21:20 资料个人空间短消息只看该作者

事实上谷歌直到与柯杰对弈的时候，对阿法狗自己总结那套思维模式依然信心不足，按他们披露的资料，完全用不着输入人类棋谱。之所以开始的时候不敢走这条路，个人认为是因为谷歌的开发者也看不懂阿法狗生成的思维函数，不敢随便改

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#7

发表于 2017-10-24 21:31 资料个人空间短消息只看该作者

回复 #6 乌鹊南飞3 的帖子

难道输入人类棋谱的时候工作人员可以随便改阿法狗生成的思维函数？

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#8

发表于 2017-10-24 21:46 资料个人空间短消息只看该作者

回复 #7 墨叶的帖子

虽然直接技术资料网上找不到，但以我收集的资料推测，人类棋谱最初是拿给阿尔法狗做样本训练用的，让阿法狗根据人类棋谱的获胜方的步骤，生成胜率，每一手价值，以及剪枝函数这些东西。有了几百万的棋谱输入，阿法狗建立起初步的思维模式，然后再通过自己与自己对弈提高。

换句话说，总结人类棋谱得出的函数在早期的几个版本中，相当于基础的库函数，后期阿法狗应该多次调用。随着狗的不断升级，这些库函数调用的频率大约是降低了。所以zero版把这些全部去掉，重头造轮子。完全用计算机的思维方式，就大大简化了函数群。TPU能从126个下降到4个，计算量肯定减少了很多。

我个人认为就是阿法狗通过棋谱训练的样本函数，程序员也没看懂，他们应该是从使用率上去考量的。正因为没看懂，所以干脆不改了，直接干掉。

[ 本帖最后由乌鹊南飞3 于 2017-10-24 21:48 编辑 ]

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#9

发表于 2017-10-24 22:36 资料个人空间短消息只看该作者

刚刚在知乎上看到，柯洁对阵腾讯开发的绝艺，都13连败，他是不是对AI有阴影了

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#10

发表于 2017-10-25 16:37 资料个人空间短消息只看该作者

回复 #7 墨叶的帖子

我倒是认为输入人类棋谱会让那个函数更贴近人的思维模式，所以人更容易理解，让狗纯自由发展，就和人的思维模式差别加大了

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#11

发表于 2017-10-25 23:30 资料短消息只看该作者

谷歌并不是想开发完美的围棋软件, 他们只是利用围棋作为突破口证明自己开发的AI学习能力强,算法可行, 将来在其他领域有可能用得上.

对李世石由于出现了BUG,而且开发团队显然还有zero的思路,于是他们继续优化算法, 对柯洁的版本已经足够好, 所以他们选择停止继续开发.

另外,学习人类棋谱只是默认人类的招法都是正确的,但如果满分100,人类的棋本身就只是80-90分, 如果让机器学习会导致收益函数有偏差.

算法函数应该和之前的版本差不多, 因为在围棋领域, 强化学习属于无监督学习, 人类无法给与其正确的指导,只能通过最终胜负来判断之前的棋是否好. 因此回报函数必然是一个大的收益矩阵, 通过蒙特卡洛树搜索左右互博下棋,然后根据最终胜负判断,胜的一方收益为正,负的一方收益为负, 再通过衰减变量倒推至第一步.
通过无数盘的左右互博,不断更新收益矩阵, 最终得到完美的狗.

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#12

发表于 2017-10-26 11:45 资料个人空间短消息只看该作者

回复 #11 sctxx123456 的帖子

100分制，人类有10分就顶天了。

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#13

发表于 2017-10-26 13:04 资料文集短消息只看该作者

QUOTE:

原帖由墨叶于 2017-10-26 11:45 发表
100分制，人类有10分就顶天了。

行百里者九十半,有時90分跟50分意思差不多

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	墨叶


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#14

发表于 2017-10-26 15:27 资料个人空间短消息只看该作者

回复 #13 綠炎陽的帖子

差太多了。

比如以光速为100分，人类目前能达到多少分？
10分、50分、80分差距是非常明显的。

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