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逆天的阿爾法狗零
發布時間:2019/10/9來源地址:智淇信息部

簡單說,在開發了吊打人類的圍棋AI阿爾法狗之后,DeepMind現在又開發了阿爾法狗零(AlphaGo Zero),而這個阿爾法狗零:

  • 完全沒有學習人類棋譜,純自學
  • 72小時(也就是3天)后超過2016年3月戰勝李世石那個AlphaGo Lee版本,戰績100:0
  • 21天后超過2016年底60:0戰勝所有人類高手、2017年5月3:0勝柯潔那個AlphaGo Master版本,,戰績89:11
  • 第40天超過所有其它AlphaGo版本,成為地表最強圍棋選手

    最令人震驚的是,AlphaGo Zero在3天之內,純靠自學,達到了人類頂尖高手的水平。以前寫的人工智能與SEO帖子里提到過,以前的AlphaGo是在學習大量人類歷史棋局之后,再開始巨量自我對局。這次AlphaGo Zero則完全沒有學習人類棋局,從零開始就是自我對局,3天內完成490萬盤自我對局,并達到了吊打AlphaGo Lee版本的水平。

    下圖是AlphaGo Zero水平增長曲線:

    Alphago Zero棋力增長曲線

    可以看到,3天內水平突飛猛進,然后變得平緩,但還是增長中。

    以前的AlphaGo達到AlphaGo Master版本水平,走了一年多時間,大致是按“月”計時的,AlphaGo Zero的進步則是按“天”,甚至“小時”的節奏了。現在看來,AlphaGo之所以要那么長時間,很可能是被人類帶歪了,被人類歷史棋局誤導了,被人類知識和思路限制了。AlphaGo Zero徹底拋棄人類現有知識,也就沒有受到人類知識的局限,是真正天馬行空地找到最優解的自由戰士。

    既然拋棄人類圍棋知識,剛開始自我對局時必然是隨機的,或者說是胡來的。AlphaGo Games這個網站上公布了很多實際棋局,感興趣的可以研究一下,有很多有趣的地方。最初的AlphaGo Zero自我對局確實就是亂下的,但很快發現了人類也掌握的大局觀、布局、收官等知識,但有的東西是比較晚才掌握的,比如征子。

    聶衛平和柯潔都說過,看了AlphaGo的棋,發現很多人類對圍棋的認識是錯誤的。在某種角度說,AlphaGo Zero沒有歷史包袱,沒有勝負的心理包袱,沒有任何人類思維限制,它對圍棋的探索是自由的、沒有局限的,目標是全局的最優解,所以很可能它的下法就是終極正確的。

    能讓人類聊以自慰的是,AlphaGo Zero自由探索的結果說明,人類數千年的研究探索有些是錯的,但總體上沒有錯得離譜,AlphaGo Zero從白紙一張開始,最后的下法收斂到與人類差不多的方向,比如肯定了人類的一些定式是正確的,AlphaGo Zero胡來一陣之后也是這么下。

    有點吊詭的是,AlphaGo Zero的訓練方法有點像是回歸到窮舉的暴力算法上,把各種可能性走一遍,看看哪個會贏。據計算,圍棋的所有可能走法超過了宇宙中所有原子的數目,所以現在AlphaGo Zero已經下過的棋局,在樣本數目上,一定是極小比例的。

    但就是這極小樣本,已經使AlphaGo Zero達到了這個水平。隨之而來的疑問是,在AI領域,大數據更重要還是模型更重要?在AlphaGo Zero之前,之所以近兩年人工智能發展迅猛,大家都認為海量數據的獲得是關鍵。凡是取得重大進展的領域,都是因為有了數據,語音、文字、圖像、視頻、醫療、自動駕駛,無一例外。

    現在,AlphaGo Zero不需要現有數據了,給它規則和模型,它就自己推演出一切了。這是要創世嗎?能移植到其它領域成為通用智能嗎?細思有點恐。

    Google之所以偉大(至少到目前為止),就在于別人都覺得它已經取得了巨大成就,而它經常在別人忙著贊美和跟進時,毫不猶豫地推翻自己的既有東西,用另一種方法取得更驚人的成就。

    我近一年參加SEO行業會議的演講主題基本上都是以人工智能為主的。作為一個SEO,之所以這么關注人工智能,是覺得不知道什么時候同樣的智能會用在搜索算法上,why not?如果有一天人工智能表明,現在搜索算法判斷內容質量的方法是錯的,判斷權威性的方法是錯的,判斷垃圾鏈接的方法是錯的,AI有正確的方法,排名算法隨之改變,那么我們以前使用的SEO方法還適用嗎?




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    主題:逆天的阿爾法狗零 評論IP:1.204.65.207 日期: 2022/7/9 10:38:05 評價等級:五星好評
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