阿尔法狗你的背后到底是谁?是人工智能还是人类

    • 柯洁在与阿尔法狗比赛中,彻底输了且输得有点难堪。赛后这位天之骄子柯洁忍不住掩面哭泣…这位面对韩国棋手阿尔法狗大战李世石时,李世石失利于阿尔法狗时“口吐狂言”的华夏棋手已经被彻底打垮了,柯洁发誓以后不再与人工智能过招了。这场战役迫使人们不得不面对人工智能,不得不再忽视它的存在。
    • 关于这场比赛,风云人物马云却认为围棋中人与人工智能的对话,是一种无聊的游戏;棋圣聂卫平认为马云不懂围棋。而柯洁认为AlphaGO的围棋水平已经上升到一个无人匹及的高度。作为一个观众来讲,我们只能对阿尔法狗大战世界冠军表示疑惑,阿尔法狗凭什么能打败世界顶尖围棋赛手,它的原理到底是怎样?人类的生活难道以后要被阿尔法狗取代吗?因为柯洁面对着阿尔法狗行棋缜密与计算,他已经绝望了!,面对阿尔法狗冷静(不会有任何失误)和冷面(没有任何表情),即使像柯洁这样热情如火、性格张扬的围棋天才也失去了胜利的信心。
  • AlphaGoZero
    AlphaGoZero
  • 人工智能后面又是谁在控制着它,人工智能是不是在使用着人类最早的、最原始的”侵略者“古法,就是把鸦片转化成为人工智能侵蚀着我们,而我们全然不知,娱乐于其中而不可自拔。难道正如那些预言家所说这是外星人绑架地球的一种方式,当人类被他蔑视到极限甚至对它产生恐慌想逃离时,趁机打击地球作地球的主人。一切都是戏论,希望不能变成真实的事情,也希望阿尔法狗听霍金一句劝,走慢一点。

华丽出场阿尔法狗笑傲围棋圈

  • 阿尔法狗在人间消失几月后,华丽出场,震惊无数人。谷歌官方宣布通过不断的技术更新研究出了人类棋手的终极缔造者AlphaGo Zero,听说这款阿尔法狗是自己自学成才,完全不用像之前几款的阿尔法狗一样狂吞棋谱了。阿尔法狗的强大让无数人震惊,更是让更多的国际顶尖赛琪手惊恐。看来李世石小胜一局阿尔法狗成为经典永恒了,从此以后再也不可能有人在打败AlphaGo Zero了,除非他是从外星球来的。
  • 在现在科技发达的社会中,为了让人类的生活更加便捷,所以人类发明了人工智能。阿尔法狗自从面世以来,一直战绩辉煌,人工智能就是依靠人工智慧创造出来的,为什么人类想要打败它会那么艰难呢?一起来看看关于阿尔法狗再进化的相关情况吧!
  • 10月19日AlphaGo再次登上世界顶级科学杂志,这个人工智能程序已经走到了世界的最前端。并且宣布了最强版本AlphaGo Zero登上世界舞台。DeepMind发布升级版阿尔法狗:AlphaGo Zero,其水平超过此前所有阿尔法狗,仅用3天就碾压了此前击败李世石的旧阿尔法狗。其中最大的原因是,团队更新了AlphaGo Zero的神经网络和AlphaGo算法系统。
  • 阿尔法狗算法
    阿尔法狗算法
  • 那么AlphaGo Zero的下棋能力如何呢?其效果也是相当的惊人,经过 3 天的训练后,这套系统已经可以击败AlphaGo Lee,也就是去年击败韩国顶尖棋手李世石的那套系统,而且比分高达 100 比0。经过 40 天训练后,AlphaGo Zero已经可以击败AlphaGo Master(也就是战胜世界冠军柯洁的系统),比分为 89 比11。
  • 对此,网友不禁调侃这是要消灭人类的节奏吗?人类再不强大起来恐怕要被阿尔法狗打败了。也有人震惊的同时也想到了人类的未来,如果以后人类的生活中处处都有阿尔法狗的身影,不知这个世界会变怎样,也有名企大咖表示阿尔法狗能不能走慢一点,不要引起社会的恐慌,也有的专家学者说阿尔法狗再强大也是人类设计发明的,不用那么担心,假设真有危害切断电源不就完事了吗,冷静对待正确处理。

阿尔法围棋?这又是什么操作?和阿尔法狗有关吗?

  • 很多朋友都知道阿尔法狗,但是目前又出现了阿尔法围棋,不知道大家对它熟不熟悉呢?今天的话在这篇文章里面我就简单的和大家分享一些关于阿尔法围棋它的一个基本原理以及计算的方式,一起来看吧。
  • 阿尔法围棋(阿尔法狗)为了应对围棋的复杂性,结合了监督学习和强化学习的优势。它通过训练形成一个策略网络(policynetwork),将棋盘上的局势作为输入信息,并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后,训练出一个价值网络(valuenetwork)对自我对弈进行预测,以-1(对手的绝对胜利)到1(阿尔法狗的绝对胜利)的标准,预测所有可行落子位置的结果。这两个网络自身都十分强大,而阿尔法狗围棋将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索(MCTS)中,实现了它真正的优势。新版的阿尔法围棋产生大量自我对弈棋局,为下一代版本提供了训练数据,此过程循环往复。
  • 阿尔法狗算法
    阿尔法狗算法
  • 在获取棋局信息后,阿尔法围棋(阿尔法狗)会根据策略网络(policynetwork)探索哪个位置同时具备高潜在价值和高可能性,进而决定最佳落子位置。在分配的搜索时间结束时,模拟过程中被系统最频繁考察的位置将成为阿尔法围棋的最终选择。在经过先期的全盘探索和过程中对最佳落子的不断揣摩后,阿尔法狗围棋的搜索算法就能在其计算能力之上加入近似人类的直觉判断。
  • 围棋棋盘是19×19路,所以一共是361个交叉点,每个交叉点有三种状态,可以用1表示黑子,-1表示白字,0表示无子,考虑到每个位置还可能有落子的时间、这个位置的气等其他信息,我们可以用一个361*n维的向量来表示一个棋盘的状态。我们把一个棋盘状态向量记为s。
  • 当状态s下,我们暂时不考虑无法落子的地方,可供下一步落子的空间也是361个。我们把下一步的落子的行动也用361维的向量来表示,记为a。这样,设计一个围棋人工智能的程序,就转换成为了,任意给定一个s状态,寻找最好的应对策略a,让你的程序按照这个策略走,最后获得棋盘上最大的地盘。
  • 不知道在这里给大家整理出来的文章有没有更加清楚了些阿尔法狗围棋它的一个原理以及它的计算方式呢?其实简单看的会有点难,大家也不妨多上一些网站去看下,这样的话对于阿尔法狗以及阿尔法围棋的概念就会更加了解一些。

阿尔法狗再创新高?阿尔法元“重磅来袭”

  • 我想关注围棋圈或者是关注人工智能方向的朋友肯定知道了最新的已经打败阿尔法狗的阿尔法元,那么它是什么来头呢?阿尔法元和阿尔法狗的区别在哪呢?阿尔法狗的未来是否会被阿尔法元彻底代替呢?今天我就通过这篇文章简单的为大家解答一些。
  • 不依靠人类的任何知识、数据、示例或特征,完全从基本理论开始学习的阿尔法狗最新版本阿尔法元再次震惊世界:自学三天,以100:0的成绩完胜此前击败李世石的阿尔法狗版本;自学40天,以89:11的绝对优势击败阿尔法狗Master(大师)版。这给人们提供了一种新思路,完全抛弃人类以往的经验和数据,让机器从零开始,自己学习。
  • 阿尔法狗算法
    阿尔法狗算法
  • 尽管这并非是理论突破,但这一新思路必将对人工智能发展产生重大影响。当机器能够“无师自通”,人工智能会走向何方?对从事人工智能研究的人来说,近年来人工智能发展的速度超乎想象。去年3月,阿尔法狗4:1战胜李世石,让人们意识到这可能是人类在围棋上战胜机器的最后一战,以至于今年5月,阿尔法狗(大师)与当下围棋第一人柯洁比赛前,几乎没有人看好人类能赢。结果不出所料。
  • 与旧版阿尔法狗不同,阿尔法元是完全基于自己学习的机器,它根据人类给定的规则,充分发挥计算机的计算能力和存储能力,短期之内就达到了令人震惊的效果。“阿尔法元既是人类技术上的一次胜利,也提醒人们要预防人工智能失控的可能,毕竟它可以脱离人类的经验发展出自己的行为模式。”上海交通大学科学史系主任江晓原说。
  • 马利庄表示,毫无疑问阿尔法元给出的算法会很快投入到人工智能领域的各个方面。要注意的是,一旦出现人机对抗,就是单枪匹马与汪洋大海的抗争———机器想要更强大,加装一块中央处理器或图形处理器非常容易,它们之间的信息是光速传播的,而人与人之间的沟通需大量时间,一个人说的话也不一定完全被对方理解。
  • 关于阿尔法元和阿尔法狗的两者未来的发展可谓是备受关注,但是太过于绝对的话语我相信目前还是没有人站出来发言的,但是在这可以肯定的是阿尔法元相较于阿尔法狗来说是更加成功的,未来阿尔法元的发展也是被大家所津津乐道的一个点。

阿尔法狗是否能够带领人工智能真正的走上成功

谷歌旗下的阿尔法狗确实在之前是大火了一把,而它也确实是成功的,包括之前阿尔法狗大战李世石,也更是引发了人们对于人工智能的讨论,那么阿尔法狗当真的那么厉害所向披靡吗?大家对于人工智能应当怎样对待呢?

如果阿尔法狗不能带领人工智能研究真正走向成功,那么正确的路径是什么?现如今,只要对着搜索框说句话,你的诉求,不只是信息,还有服务,都会在瞬间呈现在手机屏幕上。搜索引擎可以听懂你说话,并且给出你智能化的结果,而不仅仅像过去那样只是网页的罗列。

阿尔法狗之前也是连续两局赢了李世石,再次引发人们的思考和恐慌,程序和机器人统治人类的电影画面又浮现在很多人的头脑中。在《奇点临近》和《超级智能》中认为,技术水平的进步是不断加速的。尤其是对人工智能而言,由于聪明的机器会设计更聪明的机器,这种自我强化的智能最终会远远超过人类的智能水平,甚至超出我们的理解能力。我们和它们的智能差别会像低等动物和我们的智能差别那样。

阿尔法软件
阿尔法软件

很多人对阿尔法狗的聪明和学习能力表示担忧,但是在目前看来,其实是有些杞人忧天的。因为即便李世石输掉比赛,也不意味着人工智能已经比人类聪明,甚至会终结人类。即使真的有超越人类的一天,也绝不是现在。

而事实上,阿尔法狗是训练了2000万局棋后,才能战胜职业围棋选手,而一个人在成长为职业九段高手前,训练的棋局数量远小于2000万。因为人类能够辨认并区分现实世界中的事物、明确地理解对话内容,并且基本能在现实生活中长期维持运作而不‘出错’。但最优秀的AI也只能在理想的应用情境中实现以上功能的一部分。

其实之前在一些论坛上有些网友也调侃道阿尔法狗并不是个“人”,它并不是具有自己的思想的所以并没有必要怕它,人类的智慧是无穷限的,并且的话阿尔法狗它是作为被掌控的一方的,但是的话关于阿尔法狗以及关于谷歌或是人工智能它的未来发展趋势确实是值得大家去期待的,可以想象一下下一个优秀的人工智能吧。

 

阿尔法狗都会进行自我学习了?它是怎么进行的呢?

我想,首先只要是由关注围棋圈或者是有关注人工智能的一些朋友肯定是对于阿尔法狗并不感到陌生的,今天要探讨的问题就是阿尔法狗是否会进行自我学习呢?如果是的话它又是怎么学习的呢?关于这个问题的答案我们一起来看下一些专业的点评。

阿尔法狗”是一些网友对谷歌AlphaGo人工智能的昵称。“阿尔法狗”其实是一款围棋人工智能程序,由位于英国伦敦的谷歌旗下DeepMind公司开发。它也是第一款能击败专业围棋选手的计算机软件。

据DeepMind的团队介绍,选择围棋,恰恰是因为围棋的复杂。围棋的“分支因子”无穷无尽,走法比全宇宙的原子数量还要多。传统的计算机程序在下棋时,会使用“暴力计算”的做法,为所有可能的步数建立搜索树,也就是根据数学和逻辑推理的方法,把每一种可能的路径都走一遍,从中选出最优的走法。

但是围棋棋盘有361个点,走法变化繁多,普林斯顿的研究人员算出了19×19格围棋的精确合法棋局数的所有可能性是一个171位数——比宇宙中的原子数还多。这样的计算结果,哪怕是巨型计算机也要算上许多年。而且由于围棋的每颗棋子都相同,没有大小的区分,这使得围棋的下法中增加了很多“随机”的成分,无法用逻辑推理来预测。所以围棋一直被认为是人工智能领域的最大挑战。

alphago教学工具
alphago教学工具

阿尔法狗出现之前,电脑的围棋能力还停留在业余水平。专家预言,想击败世界上的精英选手,电脑技术至少还要再发展十年。但是“阿尔法狗”做到了。

简单来说,“阿尔法狗”系统之所以可以玩转围棋,是因为它具有两个大脑,一个叫做“策略网络”,负责选择下一步走法;另一个“价值网络”,负责预测比赛胜利者,每走一步估算一次获胜方,而不是一直搜索到比赛结束,从而减少了运算量。两个大脑配合工作,于是将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可以控制的范围之内。

因此,阿尔法狗的出现,对于人工智能的领域的认可程度以及阿尔法狗的做出的效果来看大家也都是有目共睹的,这确实是取得了一个有含量的里程碑,这对这一点还是要认可的,那么之后又会有类似阿尔法狗的人工智能产物的出现吗?这也是目前大众关注的一个点,而阿尔法狗程序的进行自我学习也是一个重大突破。

谷歌AlphaGo击败了人类围棋冠军

中国围棋棋手柯洁在上AlphaGo输掉了两场比赛。谷歌的DeepMind AlphaGo人工智能击败了世界排名第一的围棋选手柯洁。AlphaGo在三场比赛中赢得第二场比赛后,获得了胜利。

阿尔法狗算法
阿尔法狗算法

DeepMind的创始人Demis Hassabis说,柯洁的演奏“完美”“把AlphaGo推向了极限”。在失利之后,柯洁告诉记者:“我有点难过,这有点遗憾,因为我认为我打得很好。”在围棋中,玩家轮流在19×19的网格上放置棋子,争夺对大部分领土的控制权。它被认为是世界上最复杂的游戏之一,对计算机来说比象棋更有挑战性。AlphaGo通过研究更老的比赛和打数千场比赛来积累自己的专业知识。该公司表示,最终的计划是“在医学和科学领域”部署人工智能。谢菲尔德大学(Sheffield University)的计算机科学家诺埃尔·夏基(Noel Sharkey)教授说,要创造一个普遍的智力,还有很长的路要走。

“这是一个令人难以置信的成就,大多数专家认为围棋的胜利要追溯到20年前,所以DeepMind领先了这个领域,但阿尔法狗没有一般智力。”它不知道这是在玩游戏,它也不能让你喝杯茶。来自布里斯托大学的Nello Cristianini教授补充说:“这是机器学习的行动,它证明了机器是非常有能力的,但它不是一般的智力。”

克里斯蒂安尼教授补充说,虽然游戏级别的竞争很好,但它不应该控制我们如何看待与智能机器的关系。“我们应该专注于我们能从他们身上得到的好东西,并且要小心,不要制造那些让我们与机器直接竞争的局面。”两位专家都同意,这种阿尔法狗算法可以应用于其他领域,比如医疗保健。DeepMind已经开始与英国国家健康服务部门合作开发应用程序和其他诊断工具。

谷歌的阿尔法狗寻求进一步的荣耀

谷歌阿尔法狗已经挑战中国的顶级围棋选手,挑战其人工智能技术。该公司表示,阿尔法狗将在3月23日至27日在中国东部城市乌镇举行的其他与人类的比赛中,对柯洁进行三场最佳的比赛。去年,谷歌项目以4比1的比分击败了韩国顶级围棋选手。

AlphaGozero
AlphaGozero

一位专家表示,这一结果令人意外。“许多人工智能研究人员一直在研究围棋,因为这是我们拥有的最具挑战性的棋类游戏,”《生存的人工智能》一书的作者卡勒姆·切斯(Calum Chace)说。传统观点认为,机器最终会成功,但需要10年左右的时间。

谷歌的AlphaGo软件由英国计算机公司DeepMind开发,该公司于2014年被美国搜索公司收购。AlphaGo的一些动作打破了传统的智慧,但最终获得了回报。然而,许多围棋爱好者并没有承认李健熙在比赛期间是世界顶级选手。

因此,针对19岁的柯世雄的新竞争——根据一个流行但非官方的游戏排名系统,他是目前的第一名——有可能给谷歌带来额外的声望。DeepMind的一位女发言人告诉BBC,“我们一直在努力提高AlphaGo的创造力,而且自从玩了李世石之后,这个项目继续通过自我训练来学习。”我们打算在未来发表更多的科学论文,这将包括AlphaGo的进展的更多细节。”谷歌补充说,李先生也会被邀请,但不确定他是否会出席。

除了与Ke先生的比赛,AlphaGo还将:玩一个中国职业选手对战另一个的游戏,每个人都有一个alphago的虚拟队友。挑战一个包含中国顶级球员的五人团队,他们将共同努力击败AI。在过去的一年里,DeepMind的技术也被用于在谷歌的数据中心寻找减少能源账单的方法,并试图改善英国医院的医疗服务。媒体captionGoogle的DeepMind在2016年10月击败了欧洲围棋冠军。新一轮的正面宣传可以帮助谷歌为其技术找到更多的用途。

“如果它输掉这场比赛,很多人会很高兴地宣称谷歌和DeepMind已经过度承诺了,这就是我们一直在用阿尔法狗进行的炒作,”切斯评论道。但我不认为谷歌会冒很大的风险。“在最近几个月里,它在网上玩了很多非常非常棒的AlphaGo玩家,但没有透露它是一个人工智能游戏,并且赢得了所有的比赛。”“除非这个柯洁比李世石好一些,否则我认为他们有信心获胜。”

阿尔法狗算法到底是怎么进行的?你知道吗

我想对于阿尔法狗算法,大家肯定有很多问题想了解,包括像是之前的阿尔法狗大战柯洁,今天呢,推送给大家的这篇文章就是想给大家介绍一下关于阿尔法狗算法到底是怎么进行的,让我们一起来看!

阿尔法狗算法通常的步骤是:用一个 13 层的 CNN,直接从人类棋步中训练一个监督学习策略网络 Pσ。输入为 48 x 19 x 19 的图像(比方说,它的组成棋子颜色 是 3 x 19 x 19),输出是使用 softmax 层预测的全部落子的概率。精确度是 55.7%。训练一个能在运行时快速取样 action 的快速策略 Pπ。这会用一个基于小型模式特征的线性 softmax。精确度是 24.2%,但它计算一次落子只用 2 微秒,而不像 Pσ 需要 3 毫秒。

阿尔法狗算法
阿尔法狗算法

训练一个增强学习策略网络 Pρ ,通过优化博弈结果来进一步提升监督策略网络。这把策略网络向赢棋优化,而不是优化预测精确度。本质上,Pρ 与 Pσ 的结构是一样的。阿尔法狗算法的权重使用相同值 ρ=σ 初始化。对弈的两个选手,是当前策略网络 Pρ 和随机(防止过拟合)选择的此前的策略网络迭代。该分数会随访问次数而退化,以鼓励探索。注意强化学习策略网络只被用于辅助,来生成价值网络,并没有直接在蒙特卡洛树搜索中使用。

今天要给大家介绍的到这就结束了,以上呢就是战胜了人类的阿尔法狗算法的原理,不知道大家有没有正确的GET呢?可能看起来实惠比较复杂,不妨发到你的大脑拿出你的纸笔快点来试一下吧!

AlphaGo算法再战李世石世界棋王

人机围棋对阵:李世石三连败后首胜AlphaGo。在周日(13日)举行的人机对战之中,世界围棋冠军李世石在连输三盘之后首次击败谷歌人工智能系统AlphaGo。

李世石赛后形容,他今天的胜利是「无价」的。此前,AlphaGo已经连胜三盘,被视为人工智能具有里程碑意义的时刻。评论人士说,在今天的比赛当中,AlphaGo出师顺利,但是李世石第78步下出一招妙手,成为本场比赛的转折点。谷歌代表在赛后表示,AlphaGo落败也很有价值,因为揭露出一个问题,谷歌将着手修补。

AlphaGo系统由英国计算机公司DeepMind研发,该企业2014年被谷歌收购。周日的比赛是人与机对阵的第四盘,因为比赛取五盘三胜制,事实上,可以说「人」已经输掉了整场比赛。不过,值得注意的一点是,「机」并不会受胜利情绪的影响而在第四、第五盘的比赛中松懈斗志。

AlphaGo算法
AlphaGo算法

李世石在比赛前看似「紧张,一边叹气,手一边颤抖着。但整场近四小时的对弈中,李世石一开始占上风,但在最后的20分钟,AlphaGo取得无懈可击的领先,李世石只能将胜利拱手让AlphaGo。所以,李世石今天的获胜仍然意义重大。同时也显示出人或许更容易汲取前三场比赛的教训,从而相应调整战术。