AI将围棋世界冠军逼到认输?关于AlphaGo的8个问题
3,AlphaGo算法里的“神经网络”是个啥?
AlphaGo 的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”(policy network)和 “值网络”(value network)。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步,抛弃明显的差棋,从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里——本质上,这和人类棋手所做的一样。
其中,“值网络”负责减少搜索的深度——AI会一边推算一边判断局面,局面明显劣势的时候,就直接抛弃某些路线,不用一条道算到黑;
而“策略网络”负责减少搜索的宽度——面对眼前的一盘棋,有些棋步是明显不该走的,比如不该随便送子给别人吃。
AlphaGo利用这两个工具来分析局面,判断每种下子策略的优劣,就像人类棋手会判断当前局面以及推断未来的局面一样。这样AlphaGo在分析了比如未来20步的情况下,就能判断在哪里下子赢的概率会高。
4,今天AlphaGo和过去的深蓝,谁更厉害?
我们先来看看围棋和国际象棋之间有什么差别:
第一,围棋每一步的可能下法非常多:围棋手在起手时就有19X19=361种落子选择,在比赛的任意阶段,也都有数以百计的可能下法。但国际象棋的可能下法通常只有50种左右。围棋最多有3^361种局面,这个数字大概是10^170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才10^80。国际象棋最大只有 2^155种局面,称为香农数,大致是10^47。
第二,对国际象棋来说,只需要把目前棋盘上剩余棋子的价值总和算出来,就能大概知道棋盘上谁处于优势了。但这种方法对围棋来行不通,在围棋的棋局中,计算机很难分辨当下棋局的优势方和弱势方。
可见,同样是下棋,对付围棋要比对付国际象棋棘手得多。
让我们直观的看一下国际象棋和围棋的复杂度对比,上图是国际象棋,下图是围棋:
图片来自Google
另外深蓝就是专门制造出来下国际象棋的。它评估盘面的标准完全依赖于国际象棋本身的规则,除了下棋它就干不了别的了,连五子棋都不会!但AlphaGo不同,围棋只是他的一个测试平台。工程师可以通过围棋,发展和测试AlphaGo的能力。这个能力将来会运用到各个领域。
就像《星际争霸》还是角色扮演游戏中的NPC,高级人工智能不仅能成为强有力的对手,也可以变成优秀的团队伙伴。
原标题:AI将围棋世界冠军逼到认输?关于AlphaGo的8个问题
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