h*********n
发帖数: 5789 | 1 Alphago有着重大致命的缺陷：搜索深度有限。Deepmind用尽一切手段把这个缺陷隐藏
起来，教给Alphago 很多策略避免面对搜索深度太深的复杂局面。
Alphago的“棋风”和怪异招法都可以用这来解释。
1.Alphago不爱打劫，几乎不会主动开劫。因为打劫会引发局部手数增多 ，超过
alphago的搜索深度，引发不可预知的结果；
2.Alphago面对对手的模样不会选择打入，而是选择肩冲，哪怕是违背棋理的五路肩冲
。因为打入之后，局部的死活太复杂，远超它的搜索深度。而肩冲棋下在外面，逃跑的
机会大，比较安全，不会增加局面的复杂程度。
3.Alphago不会根据征子是否有利来决定行棋方向。征子虽然简单，但是全摆出来会超
出Alphago的搜索深度。所以Alphago会在第二盘下出黑43的大恶手。
4.Alphago不会杀对手的大龙，直接杀对手大龙，需要的手数非常多也超出了Alphago的
搜索深度。也许读者会反驳，第三盘Alphago从一开始就在追杀李世石的大龙。其实这
是错觉。Alphago不是在直接杀李世石的大龙，Alphago是在保证李世石的大龙不活。直
接杀大龙是很复... 阅读全帖 |
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c***s
发帖数: 70028 | 2 http://farm2.staticflickr.com/1567/25055208044_878938c3bc.jp
李世石赛前和女儿在一起。
人机大战次轮比赛结束，李世石再次败给了AlphaGo。3月12日北京时间12点，双方将继续进行第三局对决，李世石还有机会吗？
根据日程安排，余下的3局将于3月12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)北京时间中午12点举行。即使一方率先取得3胜，也要下满5盘。
另据国际在线报道，北京时间3月10日下午，围棋世界冠军李世石对战谷歌人工智能AlphaGo的第二局中，AlphaGo取得了最终胜利，获得了两连胜。
今日比赛中，李世石执白子后手，AlphaGO执黑子先手。比赛总计持续了4个小时有余，李世石与AlphaGO先后进入最终读秒阶段。
昨日下午，经过3小时40分钟的激战，围棋世界冠军李世石在与AlphaGO的人机大战第一局中，中盘投子认输。
据悉，本次比赛采用中国规则，黑贴3又3/4子(黑贴7目半)。采用中国规则是因AlphaGO以中国规则为基础开发。比赛采用5局3胜制，最终比赛获胜方将获得奖金100万美元。如果AlphaGo获胜，奖金... 阅读全帖 |
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h*h
发帖数: 27852 | 3 【 以下文字转载自 Go 讨论区 】
发信人: hsh (三胡), 信区: Go
标 题: zt AlphaGo可能会发现另外一种围棋美，是我们想象不到的
发信站: BBS 未名空间站 (Fri Mar 11 10:15:04 2016, 美东)
AlphaGo可能会发现另外一种围棋美，是我们想象不到的
DeepMind AlphaGo 与韩国李世石九段的比赛有着重要的历史意义——这是首次人
工智能在人类最复杂的博弈游戏中挑战最高级别的人类选手。而拉开这一帷幕的是去年
欧洲围棋冠军樊麾与 AlphaGo的对战。机器之心有幸采访到了樊麾老师，在与他的长谈
中，樊麾老师详细回顾了他与 AlphaGo 交战的精彩故事，畅谈了他对人工智能技术的
感触，以及对围棋与人生的哲学思考。樊麾老师将作为裁判长现场督战「AlphaGo VS
李世石」。这里，我们希望用樊麾老师这番丰富且深刻的思考和遐想来拉开这场「世纪
大战」，而更加重要的是，我们相信樊麾老师的长篇精彩分享一定可以给大家带来超越
比赛本身的启迪，关乎机器与人类、科技与文化、围棋与哲学、历史与未来。
对弈AlphaGo
“AlphaGo ... 阅读全帖 |
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h*h
发帖数: 27852 | 4 AlphaGo可能会发现另外一种围棋美，是我们想象不到的
DeepMind AlphaGo 与韩国李世石九段的比赛有着重要的历史意义——这是首次人
工智能在人类最复杂的博弈游戏中挑战最高级别的人类选手。而拉开这一帷幕的是去年
欧洲围棋冠军樊麾与 AlphaGo的对战。机器之心有幸采访到了樊麾老师，在与他的长谈
中，樊麾老师详细回顾了他与 AlphaGo 交战的精彩故事，畅谈了他对人工智能技术的
感触，以及对围棋与人生的哲学思考。樊麾老师将作为裁判长现场督战「AlphaGo VS
李世石」。这里，我们希望用樊麾老师这番丰富且深刻的思考和遐想来拉开这场「世纪
大战」，而更加重要的是，我们相信樊麾老师的长篇精彩分享一定可以给大家带来超越
比赛本身的启迪，关乎机器与人类、科技与文化、围棋与哲学、历史与未来。
对弈AlphaGo
“AlphaGo 没有人类棋手般心理的感觉，它就是一个虚无，但它却完全能把握住你的性
格，这是不对等的。
机器之心：是什么契机让你和 AlphaGo 开始的这场对弈？有没有一些比较有趣的事情？
樊麾：去年8月份，我去捷克一个小镇参加一年一度的欧洲围棋大会（欧洲冠军杯），... 阅读全帖 |
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D**s
发帖数: 6361 | 5 【 以下文字转载自 Military 讨论区 】
发信人: Daos (刀丝斋), 信区: Military
标 题: 柯杰洁执白告负，与ALPHAGO弈出最接近对局zz
发信站: BBS 未名空间站 (Thu May 25 14:20:27 2017, 美东)
三番棋第二局柯洁执白中盘负??与AlphaGo??Master版弈出最接近对局
2017-05-25 18:48阅读：2,394
中国乌镇 （2017年5月25日）— 本次围棋峰会今日迎来了柯洁九段与 AlaphGo 的三番
棋第二局，在本场对弈中双方均展示出了难以置信的极高水准，为观众呈现了一场复杂
而精彩的对局。根据 AlphaGo 的评估 ，本场比赛的前50手棋堪称完美，而前100手棋
则是 AlphaGo Master 版本所经历过的最佳对局。
赛后柯洁走进新闻发布会现场，他说：“比赛时我把手放在胸口上，是因为我觉得自己
有机会赢。中途我一度认为离胜利很近了，不过看起来AlphaGo 不是这么想的。我当时
非常紧张，都能感觉心在砰砰跳。“
X
照片由 Google 提供
DeepMind 联合创始人兼 CEO Dem... 阅读全帖 |
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M********t
发帖数: 5032 | 6 Google人工智能
攻破了围棋，然后呢？
雷锋网
study875
39分钟41秒前
Google日前宣布其程序AlphaGo击败了欧洲围棋职业选手，这意味着人工智能技术又或
得了极大的突破。计算机目前已经在许多智力游戏比赛上战胜了人类顶级选手，包括国
际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等。而对于有着2500年历史的东方游戏围棋——
比国际象棋要复杂得多——人类始终能够保持在和计算机对决中的胜利。不过，Google
人工智能专家表示， 这个壁垒或许很快将要被打破。随着AlphaGo在没有任何让子的情
况下以5：0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾，AlphaGo将在三月份对战韩国九段棋手李
世乭。
今天早上，《自然》杂志发表了一篇Google DeepMind团队——程序AlphaGo的创造者撰
写的关于深度学习系统的论文。根据论文描述，在AlphaGo中，DeepMind研究员在程序
中录入了大量职业棋手的棋谱——加起来多达3000万步——他们用增强学习的方法训练
AI，让它自己下棋，研习棋谱。不过这只是第一步。理论上，这样的训练只能让这个人
工智能系统无法突破人类的计算。为了获得更好的... 阅读全帖 |
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c****x
发帖数: 6601 | 7 AlphaGo与人工智能
在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
，对于机器来说是非常困难的问题。至今没有任何机器，可以在视觉方面达到驴的水平
，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，闹得沸沸扬扬。
本来是玩个游戏，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类的智
能，伤了人类的自尊似的。这整个项目打着一个相当高大上的招牌，叫做“Deep Mind
”。当然，其中的技术也有一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“深度学习”啊……
听到这些，总有一知半解的人，根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，应该
可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人忧天
的猜想，说人类的工作很快都要被机器取代了，甚至Skynet)就要实现了，云云。
我只想在这里给这些人提个醒：别做科幻梦了，回到现实吧。
不同AI问题的难度比较
一个常见的外行想法，是以为AlphaGo真的具有“人类智能”，所以Google利用同样的
技术，可以实现自动车。这些人大大的高估了所谓“AI”的能力不说，他们也不明白，... 阅读全帖 |
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m*****n
发帖数: 2152 | 8 AlphaGo的算法等技术分析
2016-03-10 田渊栋 算法与数据结构
来源：知乎专栏-远东轶事
作者：田渊栋（微博@远东轶事）
链接：http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20607684
作者简介：田渊栋是卡耐基梅隆大学机器人系博士。曾就职于 Google X 部门，目前是
Facebook 的智能围棋 darkforest 的负责人和第一作者。
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：
1、走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。/2
2、快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度
要比1快1000倍。
3、估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
4、蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，
形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。Dar... 阅读全帖 |
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M*****s
发帖数: 3436 | 9 AlphaGo的算法等技术分析
2016-03-10 田渊栋 算法与数据结构
来源：知乎专栏-远东轶事
作者：田渊栋（微博@远东轶事）
链接：http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20607684
作者简介：田渊栋是卡耐基梅隆大学机器人系博士。曾就职于 Google X 部门，目前是
Facebook 的智能围棋 darkforest 的负责人和第一作者。
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：
1、走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。/2
2、快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度
要比1快1000倍。
3、估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
4、蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，
形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。Dar... 阅读全帖 |
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M********t
发帖数: 5032 | 10 AlphaGo出现漏洞 李世石为人类扳回一城
新浪科技
ugmbbc
4分钟8秒前
谷歌人工智能AlphaGo与李世石对战第四场在韩国首尔四季酒店举行，李世石首次展示
，总比分扳回至3:1。双方交战仅剩余最后一场，下场比赛将于北京 时间3月15日(周二
)中午12点进行。之前谷歌AlphaGo已经取得3场比赛的胜利，因此脱去胜负包袱的李世
石显得比前一场轻松。
_600x600.png
今天的比赛，AlphaGo执黑先手，李世石执白。开局阶段双方就形成星小目对星小目的
局面，但之后李世石会并未走出模仿棋，而是打出了自己的风格。
和前几局对决相比，李世石今天更多次陷入“长考”，导致耗时太多，在比赛进行到2
个半小时后，李世石仅剩下17分钟，比AlphGo剩余时间足足少了1个小时。
随后，李世石白78挖，下出一招妙手，成为本场比赛的转折点。AlphaGo黑93立，下出
一步常理上的废棋，令所有人大惑不解。现场英文解说员麦克雷蒙九段表示，AlphaGo
后面跟的这步一下子把局面弄复杂了。
虽然AlphaGo出现了一次“bug”，但李世石仍然不敢松懈，在打吃右侧黑子时还是非常
谨慎。在比赛进行... 阅读全帖 |
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o*****p
发帖数: 2977 | 11 http://zhuanlan.zhihu.com/yuandong/20607684
原链接有Nature文章中的数据图，我就不转贴了。
最近我仔细看了下AlphaGo在《自然》杂志上发表的文章，写一些分析给大家分享。
AlphaGo这个系统主要由几个部分组成：
1. 走棋网络（Policy Network），给定当前局面，预测/采样下一步的走棋。
2. 快速走子（Fast rollout），目标和1一样，但在适当牺牲走棋质量的条件下，速度
要比1快1000倍。
3. 估值网络（Value Network），给定当前局面，估计是白胜还是黑胜。
4. 蒙特卡罗树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS)，把以上这三个部分连起来，
形成一个完整的系统。
我们的DarkForest和AlphaGo同样是用4搭建的系统。DarkForest较AlphaGo而言，在训
练时加强了1，而少了2和3，然后以开源软件Pachi的缺省策略 (default policy)部分
替代了2的功能。以下介绍下各部分。
1. 走棋网络：
走棋网络把当前局面作为输入，预测/采样下一步的走棋... 阅读全帖 |
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a*****g
发帖数: 19398 | 12 DeepMind: AlphaGo 携手中国顶尖棋手：共创棋妙未来
发表者：Demis Hassabis，Google DeepMind CEO & 联合创始人
一年之前，我们共同见证了人工智能领域的一个重大里程碑：来自 DeepMind 的
AlphaGo 战胜了传奇围棋选手李世石。但即便在当时，我们也并不清楚这将对围棋，这
一拥有三千年历史的古老游戏以及全球日益壮大的爱好者们产生怎样的影响。
事实上，人工智能的加入并没有像一些人所担心的那样使这项游戏式微，反而让人类棋
手变得更加强大而富有创造力。令人倍感振奋的是，尽管围棋可能是历史上被研究、推
敲得最为透彻的一项游戏，许多职业棋手以及业余爱好者还是通过对 AlphaGo 创新着
法的深入研究，学到了崭新知识和策略。你可以在这篇博文中了解更多关于AlphaGo 的
创造性策略。
“AlphaGo 下棋让人感觉更自由一些，没有什么着法是完全不能下的。现在大家都更多
地在尝试以前没有下过的一些下法。”
——周睿羊九段
显然，通过顶尖人类棋手与极具创造性的人工智能对手之间的合作，人们还能得到更多
新的启示。因此，我们十分高兴地宣布 Alp... 阅读全帖 |
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a*****g
发帖数: 19398 | 13 DeepMind: AlphaGo 携手中国顶尖棋手：共创棋妙未来
发表者：Demis Hassabis，Google DeepMind CEO & 联合创始人
一年之前，我们共同见证了人工智能领域的一个重大里程碑：来自 DeepMind 的
AlphaGo 战胜了传奇围棋选手李世石。但即便在当时，我们也并不清楚这将对围棋，这
一拥有三千年历史的古老游戏以及全球日益壮大的爱好者们产生怎样的影响。
事实上，人工智能的加入并没有像一些人所担心的那样使这项游戏式微，反而让人类棋
手变得更加强大而富有创造力。令人倍感振奋的是，尽管围棋可能是历史上被研究、推
敲得最为透彻的一项游戏，许多职业棋手以及业余爱好者还是通过对 AlphaGo 创新着
法的深入研究，学到了崭新知识和策略。你可以在这篇博文中了解更多关于AlphaGo 的
创造性策略。
“AlphaGo 下棋让人感觉更自由一些，没有什么着法是完全不能下的。现在大家都更多
地在尝试以前没有下过的一些下法。”
——周睿羊九段
显然，通过顶尖人类棋手与极具创造性的人工智能对手之间的合作，人们还能得到更多
新的启示。因此，我们十分高兴地宣布 Alp... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 14 中国棋院决定给退役的AlphaGo颁发围棋九段证书。取自新浪
柯洁与AlphaGo的最终战棋局。取自新浪
人工智慧下棋机器人AlphaGo迎战世界第一棋王柯洁，三战全胜，AlphaGo之父、
DeepMind创始人Demis Hassabis现场宣布，这是AlphaGo参加的最后对弈比赛，AlphaGo
决定光荣退役。
以3:0惨输，柯洁甘拜下风， 哽咽嘆气，「很抱歉我输了，我希望自己能做得更好。」
而AlphaGo也因为完胜九段棋王柯洁，中国棋院决定给AlphaGo颁发围棋九段证书。
澎湃新闻报导，升级后的AlphaGo所向披靡，以3：0写下人机大战完胜战绩，不过，这
也将是人机大战的最后棋局比赛。
DeepMind创始人Demis Hassabis表示，这种类型的比赛与合作都是史上第一次，让人类
挖掘了AI作为工具的潜力，从而帮助人类拓展新的知识领域、发现真相。
虽然AlphaGo决定退役，不过，故事并不会就此结束。AlphaGo的啟蒙老师、欧洲围棋冠
军樊麾表示，AlphaGo团队将与柯洁合作，对此次的棋局进行分析，根据AlphaGo内部的
资料，与柯洁研究此次的对局，展现比赛的... 阅读全帖 |
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L****8
发帖数: 3938 | 15 不就是把棋谱数据库增大了么 然后欺负人的记忆力
算个屁的人工智能
在合理的时间内分析出下一步最优的走法。1997年IBM超级计算机“深蓝”则利用了蒙
特卡洛搜索树的方式做到了这一点。“深蓝”能够预测出对手下一步会怎么走，而且计
算力远高于人类。但是，围棋要复杂得多。国际象棋每一步平均只有35种可能性的走法
，但是围棋呢——在19*19的棋盘内，共有361个点，就机器学习的角度而言，围棋的计
算最大有3361种局面，大致的体量是10170，而已经观测到的宇宙中，原子的数量才
1080。国际象棋最大只有2155种局面，称为香农数，大�: 率�1047。
使用蒙特卡洛树搜索技术，Crazystone等系统能够进行更长远的计算。而结合其他技术
的话，它们能够对可能性走法进行刷选，然后选择出最优的策略。在大多数情况下，它
们能够战胜人类选手，但不是最厉害的那一个。顶级大师中，走法很多时候依靠直觉—
—做棋除了需要计算，还有棋感——棋手能够根据棋形分析攻防线路。“好的棋形看起
来顺手多了，”Hassabis本身也是一名围棋手，“这其中不只有计算角力，还有审美。
这也... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 16 中国棋手柯洁23日与AlphaGo对弈，图为柯洁在比赛中下第一步棋。（新华社）
谷歌（Google）人工智慧软体AlphaGo今天与中国围棋职业棋士柯洁对弈，外界对柯洁
普遍抱悲观预期。搜狐体育报导，在缠斗四个多小时之后，世界排名第一的柯洁执黑大
战AlphaGo，经过289手激斗，竭尽全力的柯洁仍难奈毫无波动的人工智能，以四分之一
子的最微小差距惜败。5月25日将进行柯洁对阵AlphaGo的第二局，先拿下二胜者胜利。
AlphaGo去年以四胜一败成绩击败南韩棋王李世石，柯洁曾透过微博放话，就算AlphaGo
战胜李世石，但「赢不了我」，这番话引起媒体与网友关注。今年的比赛23日至27日在
中国乌镇「围棋峰会」举行。柯洁在年初的网路测试上，输给AlphaGo的升级版「
Master」。
除一对一主赛事外，26日还有两场联手对决。一场是团队赛，由时越等中国五大围棋高
手组队，一对五围攻AlphaGo；另一场是配对赛，五大高手裡的古力、连笑，将分别与
AlphaGo搭档分组两队，彼此相互较量。
此次人机大战，三番棋获胜方奖金为150万美元，且不论胜负、出场费也高达30万美元
；在对抗时间上... 阅读全帖 |
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c******n
发帖数: 16403 | 17 李世石丝毫不惧AlphaGo
3月9日起，李世石将与谷歌人工智能程序AlphaGO展开悬赏100万美元的举世瞩目的
围棋人机大战，这是1997年IBM“深蓝”计算机在国际 象棋项目上向人类发起挑战并获
得成功之后，人工智能程序向人类发出的又一重大挑战。围棋是唯一没有被计算机攻克
的博弈游戏项目，2014年10月，谷歌 Deep Mind团队开发的AlphaGO程序分先5比0战胜
了欧洲围棋冠军樊麾二段，标志着计算机程序已具备了分先与围棋职业棋手对抗的实力。
之前日本的ZEN、法国的“疯石”等著名计算机围棋程序受让四子战胜过老一辈超
一流九段棋手，而在去年11月于北京进行的美林谷杯世界计算机大赛，冠军程 序“石
子旋风”受让四子和五子皆不敌中国围棋名人连笑七段，但是受让六子获得了胜利。在
大赛期间举行的“计算机围棋研讨沙龙”，开发者们普遍认为计算机围 棋程序尚须十
年以上时间才能向人类发起挑战，而基于蒙特卡洛算法的计算机围棋程序已遇到瓶颈，
很难逾越职业棋手“四子关”，亟需算法和理念上的新突破，当 时开发者们最看好的
就是神经网络“深度学习”算法。不曾想谷歌团队秘密开发的基于“深度学习”... 阅读全帖 |
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S******8
发帖数: 24594 | 18 3月9日起，李世石将与谷歌人工智能程序AlphaGO展开悬赏100万美元的举世瞩目的围棋
人机大战，这是1997年IBM“深蓝”计算机在国际象棋项目上向人类发起挑战并获得成
功之后，人工智能程序向人类发出的又一重大挑战。围棋是唯一没有被计算机攻克的博
弈游戏项目，2014年10月，谷歌Deep Mind团队开发的AlphaGO程序分先5比0战胜了欧洲
围棋冠军樊麾二段，标志着计算机程序已具备了分先与围棋职业棋手对抗的实力。
之前日本的ZEN、法国的“疯石”等著名计算机围棋程序受让四子战胜过老一辈超
一流九段棋手，而在去年11月于北京进行的美林谷杯世界计算机大赛，冠军程序“石子
旋风”受让四子和五子皆不敌中国围棋名人连笑七段，但是受让六子获得了胜利。在大
赛期间举行的“计算机围棋研讨沙龙”，开发者们普遍认为计算机围棋程序尚须十年以
上时间才能向人类发起挑战，而基于蒙特卡洛算法的计算机围棋程序已遇到瓶颈，很难
逾越职业棋手“四子关”，亟需算法和理念上的新突破，当时开发者们最看好的就是神
经网络“深度学习”算法。不曾想谷歌团队秘密开发的基于“深度学习”的AlphaGO，
10月间就已突破了职... 阅读全帖 |
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M*******p
发帖数: 5626 | 19 （如果这次打败了石头，狗狗很可能会马上安排挑战棋渣，然后就“一统浆糊”了）
哈萨比斯：Al进步多大保密 对阵李世石有机会
新浪体育讯 3月8日下午，DeepMind创始人兼谷歌副总裁戴密斯哈萨比斯接受中
文媒体的联合采访，对一天后的人机大战充满自信，并透露自己也有围棋段位，即兴落
子纹枰。
关于AlphaGo及团队
AlphaGo一直在自我对局，即使是相同版本，对局中也会出现不同招法，因为是根
据蒙特卡洛搜索树采取策略，会形成非常有趣的棋谱。总的来说我们有18版软件。在和
樊麾的比赛后，AlphaGo继续进步了很多。如果李世石和樊麾下100盘，有可能赢98盘。
而AlphaGo对阵李世石九段也有机会。至于进步了多少暂时保密，但赛后会公开的。自
己是昨日来韩，论文第一作者大卫和黄世杰也是昨天来的。但团队已来了快10天，主要
是在筹备组织，毕竟是个大事件。两位工程师在测试网络。
关于比赛规则
比赛将使用中国围棋规则，因为数子的规则对电脑来说更容易理解。按李世石的要
求每方2小时3次1分钟读秒的用时。
关于对手和场地
选择韩国因为李世石是十年来的围棋传奇，所以在他的家乡比赛。我们也知道还有... 阅读全帖 |
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E******w
发帖数: 2616 | 20 关于AlphaGo使用的算法的论文网上可以看到，虽然没有具体的细节，但是可以了解个
大概。这里我尝试解释一下为什么现在AI的棋力比过去有质的飞跃。它的弱点到底有可
能在哪里。
机器最大的优势是暴力搜索，利用高运算量多机联网的方式，在极短的时间内可以搜索
数量巨大的可能变化。这个能力人无法与之抗衡。机器的核心弱点是不明白为什么，不
明白道理，不会推理，形势判断显然也远不如人。对于围棋这样复杂度很高的游戏，机
器搜索能力再强，能搜的变化也只是所有变化的一小部分，如果花大量时间去搜索没有
意义的变化，搜索能力就不会对棋力有多大的影响。
过去AI集中解决的问题，就是对可能的变化的重要性进行排序。假设人在短时间内只能
搜索100种变化，而AI在同样的时间可以搜索几千万种变化，只要AI能够对各种变化排
序，保证人搜的那100种变化都被排在了几千万之内，那样AI就同样可以搜索人搜索过
的变化，逻辑推理能力的弱点就可以得到弥补。只要这个目的达到了，这100种变化是
不是用推理得出来的，这并不重要。（同样的道理，如果AI有能力搜索所有的变化，根
本就不需要任何推理能力也可以战胜人，归根结底是机器和人各有... 阅读全帖 |
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b*****a
发帖数: 946 | 21 我先开场白来点题外话，这次谷歌找围棋来试刀，其实商业目的昭然若揭。因为所谓人
工智能，怎么定义，怎么量化，一直很模糊。然而，或者说所以，长久以来，业界形成
的一个观念就是：如果AI能够挑战人类围棋棋手，尤其是人类顶尖围棋棋手，则“证明
”了AI“拥有”了跟人类比肩的逻辑推断能力，或者简单的说，就是人工智能开始超越
人类思维能力。后面我会说道，这个本身就是一个偷换概念。
回到正题上，大家其实都知道，（至少目前来说）AI跟人类棋手比，在围棋开局阶段是
没有优势的，中盘阶段更是差得不是一点半点。很多人都能看出来，一开始的空旷棋盘
上，开放的空间场景下，AI其实根本抓不到人类的那种灵感，直觉，和大局观。它能够
抠的就是局部的细节。这个其实很好理解，因为归根到底它还是靠的计算能力，现在的
AlphaGo 其实只是比以前象棋 AI的穷举法进化了一点 -- 因为计算机在可以预期的将
来，其计算能力在面对围棋的变化时，还是根本没有办法用穷举法进行对局。谷歌开发
的所谓两套神经网络，只不过从算法上尽量减少其进行运算的深度和广度，说白了就是
一个算法的优化。所以，围棋开局和中盘阶段的万千变化，AI根本不可... 阅读全帖 |
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b********b
发帖数: 65 | 22 电脑程序AlphaGo在5局围棋比赛中获得首场胜利，人工智能历史上首次在传统围棋游戏
中击败人类顶尖围棋选手。
2016年3月9日，在今天进行的第一场Google DeepMind围棋挑战赛中，电脑程序AlphaGo
战胜了过去十年围棋界的最顶尖棋手之一李世石。在第186手之后，李世石投子认输，
AlphaGo 首战告捷。虽然接下来还有四场比赛，但这是人类历史上首次电脑程序在
19x19的棋盘上，并在没有让子的情况下，战胜人类顶尖围棋选手。
Google AlphaGo VS 李世石: 1:0 AlphaGo 首战告捷
围棋因为其复杂性一直被认为是电脑最难掌握的游戏之一。每一个落子后，大约有200
种可能的走法，而国际象棋只有20种，因此，对于围棋，所有的可能性相加起来，比宇
宙中的原子数还要多。上个月，DeepMind在科技期刊Nature上首次发布了有关AlphaGo
的详细信息。
首场比赛十分紧张刺激，AlphaGo和李世石寸土必争，互不相让，双方都有十分复杂的
战斗局面。李世石此盘棋下得极具攻击性，而AlphaGo则针锋相对。最后，AlphaGo的剩
余时间为5分30秒，李世石... 阅读全帖 |
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a*****g
发帖数: 19398 | 23 是英文媒体的报道。
Go master Lee Se-dol eager for rematch with AlphaGo
South Korean Go master Lee Se-dol said Monday he'd like to have a rematch
with AlphaGo, Google's artificial intelligence program that recently beat
him at his own game.
"I will have to consider it carefully, but if AlphaGo wants a rematch, I'd
like to face it again, on the condition that it will take place in the near
future," Lee told Yonhap News Agency on Jeju Island. He'd spent the past six
days here on vacation with his family.
"I... 阅读全帖 |
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l*2
发帖数: 109 | 24 1月26日消息，谷歌Deep Mind公司CEO哈萨比斯在17日出席德国慕尼黑举行的DLD（数
字、生活、设计）创新大会，宣布推出真正2.0版本的AlphaGo。新版AlphaGo的特点是
摈弃了人类棋谱，只靠深度学习的方式成长起来挑战围棋的极限。哈萨比斯还说：新的
尝试会给人类带来新的挑战课题，即“理解AlphaGo的手法，探索‘深度学习’方式的
极限，臻至‘围棋之神’的境界”。
跨年之际，“新版”AlphaGo蒙面出现在中韩对弈网络，对人类顶尖职业棋手取得
了60比0的全胜战绩，但此版本的AlphaGo还不是2.0版本。1.0版本的AlphaGo是“深度
学习”人类棋谱得出围棋手数的估值，但1.0版本的AlphaGo所走招法其实并不脱人类理
解，而且也是人类棋手曾下过的棋。如果1.0版本的AlphaGo完善了，就意味着得出了接
近完美的围棋手数估值函数，而2.0版本AlphaGo就利用这个估值函数自我对局和“深度
学习”，不再受人类棋谱的局限，下出真正属于“人工智能”的围棋。
韩国(专题)亚洲大学电子工程学教授甘东根（音）说：“谷歌公司大概认为只依据
人类棋谱很难真正超越人类的水准... 阅读全帖 |
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a*******m
发帖数: 14194 | 25 时间对李不太公平。
人应该多要时间。
[在 MaLaRabbit (麻辣兔子王) 的大作中提到：]
：AlphaGo出现漏洞 李世石为人类扳回一城
：新浪科技
：........... |
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a*******m
发帖数: 14194 | 26 围棋还是比国际象棋复杂很多。
国际象棋现在， 世界棋王给多少时间也赢不了电脑了吧？
但是，围棋，我看给高手点时间，我看现在电脑还不行。
同样是增加一倍的时间，人类思考的复杂度，有可能会长
很多倍。电脑的话，其实也就长一倍的复杂度。
时间稍微长一点，肯定对人有利。
现在的对局设定是为人和人对弈准备的，不是给人和电脑准备的。
说电脑在围棋上完全战胜人类，
为时还太早！
什么时候做到国际象棋那样， 任你多少时间，任你怎么下，甚至任你
多少个人一起喝我下，都得给我跪了， 那样才可以说电脑真的完胜了！
google的alphago是挺强，但是离这个还差太远。 |
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S***n
发帖数: 1281 | 27 ZT AlphaGo之父：一个有这一半华人血统的英国天才
2016-03-10英国范儿
昨天，一条消息引爆各大媒体头条：谷歌研发的围棋人工智能系统（AlphaGo）开局击
败韩国顶尖棋手李世石。这个事情还会持续发酵，后面几天，还有几局比赛，谁将是人
机大赛的最后赢家，现在还无法定论。
笔者自幼热爱围棋，玩到大学毕业，自我估计可达到业余三段水平；另外，笔者也算就
职于科技行业，时不时吹嘘一下，自称能写出一手好代码。夜不能寐，翻看人机大战的
棋谱，老脸羞红，心服口服。以后不敢称自己会下围棋，更不敢厚颜说自己是IT人士。
李世石下了一手好棋，绝对是世界顶尖棋手；AlphaGo神机妙算，竟然能在棋盘上运筹
帷幄。
看现场的比赛新闻图片，一个问题或许让不少读者不解：李世石名字下印韩国国旗，代
表韩国；而AlphaGo的名字下印了英国国旗。AlphaGo是谷歌旗下产品，谷歌又是美国公
司，按理说AlphaGo该代表美国才是。
李世石名字下印着韩国国旗，而AlphaGo的名字下印着美国国旗
在今天英国范儿的文章里，我们为大家介绍AlphaGo背后的一位英国天才。
研发AlphaGo的部门叫“Goog... 阅读全帖 |
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S***n
发帖数: 1281 | 28 ZT AlphaGo之父：一个有这一半华人血统的英国天才
2016-03-10英国范儿
昨天，一条消息引爆各大媒体头条：谷歌研发的围棋人工智能系统（AlphaGo）开局击
败韩国顶尖棋手李世石。这个事情还会持续发酵，后面几天，还有几局比赛，谁将是人
机大赛的最后赢家，现在还无法定论。
笔者自幼热爱围棋，玩到大学毕业，自我估计可达到业余三段水平；另外，笔者也算就
职于科技行业，时不时吹嘘一下，自称能写出一手好代码。夜不能寐，翻看人机大战的
棋谱，老脸羞红，心服口服。以后不敢称自己会下围棋，更不敢厚颜说自己是IT人士。
李世石下了一手好棋，绝对是世界顶尖棋手；AlphaGo神机妙算，竟然能在棋盘上运筹
帷幄。
看现场的比赛新闻图片，一个问题或许让不少读者不解：李世石名字下印韩国国旗，代
表韩国；而AlphaGo的名字下印了英国国旗。AlphaGo是谷歌旗下产品，谷歌又是美国公
司，按理说AlphaGo该代表美国才是。
李世石名字下印着韩国国旗，而AlphaGo的名字下印着美国国旗
在今天英国范儿的文章里，我们为大家介绍AlphaGo背后的一位英国天才。
研发AlphaGo的部门叫“Goog... 阅读全帖 |
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w***w
发帖数: 6301 | 29 http://sports.sina.com.cn/go/2016-03-07/doc-ifxqafha0443808.sht
谷歌AlphaGo是科学欺诈？ 三方面疑点引猜测
2016年03月07日15:08 新浪体育 我有话说(1,052人参与) 收藏本文
科学需要严谨科学需要严谨
人工智能学家
刘锋 计算机博士，互联网进化论作者，人工智能学家主编
“把大象关进冰箱要几步”涉及的科学漏洞
在讨论谷歌围棋AI及其比赛问题之前，我们先看那个著名的笑话“把大象关进冰箱
要几步“，2000年中国春晚，赵本山、宋丹丹的小品《钟点工》，曾经用到了这个笑话
：问“把大象放进冰箱总共分几步？”答：“三步，第一步把冰箱门打开；第二步把大
象放进去，第三步把冰箱门带上”。
小品中的情景只是一个笑话，但从科研角度看，因为故意忽视最为关键的第二步，
使得这个原本伟大的科学实验，变成了笑话段子。本文提出谷歌围棋AI及其比赛有科学
欺诈表现，根源也在这里。
谷歌围棋AI在Nature上究竟说了什么
谷歌在Nature发表论文阐述了其围棋AI程序AlphaGo的运行原理，这个原理描述相
对专业，这里我们... 阅读全帖 |
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c****o
发帖数: 317 | 30 围棋的巨大分支树，最底下的节点就是终局时盘面的形态，那么每个盘面都有一个客观
的胜负多少目的结果。对alphago来说，它并不考虑这个胜负多少目，它只考虑这个形
态下到底是黑胜还是白胜。然而，如果我们考察分支树，那么从统计意义上说，胜负差
距越小的盘面数目，应该就越多，例如，大胜200目的所有可能盘面，必然远远少于小
胜2目的盘面数目。
这一点可以大致用数学原理来分析一下。如果假设最终我们分别用黑子和白子把黑白双
方占的地都填满，那么黑占181白占180的盘面数目为C(361,180)，命名为c1，而黑占
231白占130的盘面数目为C(361,130)，命名为c2。我们来考察下c1和c2谁大谁小，简单
的计算表明c1大约是c2的一百六十万倍。注意，这里的估算是非常简化的，但是看懂的
人能够理解我们的定性结论，即，差距越小的盘面，其总数也就越多。
有了这个结论，就可以分析为什么alphago并不追求目数最大化，而反而表象为目数最
小化（当然首先要保证赢）似的。这完全是一个概率的事情，对alphago来说，它选择
走棋也就是选择某个分支，完全是看这个分支下面自己能赢的盘面数目是不是最多。... 阅读全帖 |
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S***n
发帖数: 1281 | 31 这次，从alphago那里，学会很多。。
可以重新打分了。。从细部精算，中距组合，远距配合上，alphago都是得80分。。
而人在这三项的知识上，得分分别是99分，40分，60分。。
所以人输给机器，是输在中长距老犯错误上了。。而平常人对人的比赛，这两个方面，
是弱对弱。。由此，人就依赖感觉。。感觉，灵感，其实是潜意识计算。。维数更高的
计算。。
而人要发挥灵感，需要的是放松的心态。。要实现放松，就要放下。。放不放得下，就
看心态了。。所以说：棋如其人。。
怎么放下？。。可以心理辅导。。但最究竟的，是修道。。
看现场的比赛新闻图片，一个问题或许让不少读者不解：李世石名字下印韩国国旗，代
表韩国；而AlphaGo的名字下印了英国国旗。AlphaGo是谷歌旗下产品，谷歌又是美国公
司，按理说AlphaGo该代表美国才是。
李世石名字下印着韩国国旗，而AlphaGo的名字下印着美国国旗
在今天英国范儿的文章里，我们为大家介绍AlphaGo背后的一位英国天才。
研发AlphaGo的部门叫“Google DeepMind”，专门研究基于神经网络的人工智能系统，
这个部门的所在地就在英国伦敦。... 阅读全帖 |
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o***s
发帖数: 42149 | 32 “我真的很吃惊自己输掉了，说不出话来。”李世石无法想象，为何在前半盘占优的情况下输掉了比赛，“甚至到现在还找不到AlphaGo的缺点。”
3月10日，输掉了第二盘“人机对抗”后，李世石已经从赛前雄心勃勃的5比0，变成了“只求一胜”。
但外界疑问重重的是，从对阵樊麾到与李世石的两盘棋，都没有出现打劫（围棋术语：两块棋出现可以互相提取一子的现象）的局面，而谷歌设有不准打劫保密协议的传闻也甚嚣尘上。
真的存在不准打劫的保密协议？
与樊麾的五场比赛中，AlphaGo从未打劫。而在面对李世石的两盘围棋中，这个现象更为引人注目。
本场比赛，当李世石开始读秒，有在右上角二路夹开劫的机会，但他却放弃了这个原本有机会冲进打劫的机会，也让所有人无缘一睹AlphaGo面对打劫的应对。而当时只有选择打劫，李世石才有获胜的生机，而他却选择放弃。
一般而言，在决定战局胜负的大龙互杀情形中，打劫是常见手段。规则下落后的一方，只能通过连环劫，才能实现利益的最大化。劫的存在，会让人工智能对棋子价值的分析考量，再度提升了一个甚至多个数量级。对劫如何处理，也将进一步考验人工智能的深度计算模型。简单来说，AlphaGo一旦遇... 阅读全帖 |
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发帖数: 1 | 33 中国大陆围棋棋王柯洁和AlphaGo对战连3败后，柯洁今天在赛后记者会上一度哽咽。
（取材自凤凰网）
中国大陆围棋棋王柯洁和AlphaGo对战连3败后，柯洁今天在赛后记者会上一度哽咽。他
说，「它太冷静了，不给你任何希望。我跟它下棋特别痛苦，只能猜它一半的棋，差距
太大」。
谷歌人工智慧系统AlphaGo攻势凌厉，对上世界排名第一的围棋好手柯洁顺利取得3连胜
。综合澎湃新闻、中新社今天晚间报导，柯洁在赛后记者会的发言一度哽咽，现场则多
次响起掌声。
柯洁表示，AlphaGo表现实在太完美，没有任何缺陷。他所担心的每一步棋它都会下，
还会下出他想不到的棋。「我只能猜出AlphaGo一半的棋，另一半我猜不到，差距实在
太大」。
他坦言，和AlphaGo下棋实在太痛苦，它太冷静，令人感受不到希望。虽然前2战已经输
给AlphaGo，但柯洁强调，与AlphaGo下最后第3盘棋，这是一个正确的决定。
柯洁说，自己昨晚其实很紧张，也没睡好，想著能用什麼招数对付AlphaGo。下棋本来
应该是很快乐的一件事情，让大家感觉到围棋的魅力。他表示，但这种快乐，可能只有
和人下棋才能感受到。 |
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a******0
发帖数: 121 | 34 金明完9段点评 AlphaGo 与樊麾的对局：
https://www.youtube.com/watch?v=NHRHUHW6HQE
片面概括一下金9段对 AlphaGo 的点评（括号里话的是我加的）：
（一）AlphaGo 实力很强，自己可能下不过（我觉得金9段过谦了），但应不是李世石
的对手；AlphaGo 实力大概是顶尖棋手让先的水平。
（二）AlphaGo 模仿人的走法（据Nature文章，AlphaGo用的两个神经网络Policy
Network和Value Network都是基于模仿（supervised learning）KGS Go对局）；
（三）这几盘对局，AlphaGo 的几个主要缺陷体现在：
（1）对先手价值认识不够；
（2）对势的认识不足（国内高手同样认为AlphaGo重实地），缺乏大局观；
（3）太模仿人的常规走法， 没能走出高手都能看出的局部最佳招法；
（4) 不懂余味（势和余味的影响一般要对局多手后才能体现，AlphaGo 的 MCTS大
概看不到那么远）。
(四）对樊麾对局的评论：樊麾好像在走让子棋，走了一些骗招，被严厉... 阅读全帖 |
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b********b
发帖数: 65 | 35 AlphaGo半年前惊艳登场，5:0胜欧洲冠军，引起围棋界轩然大波。大家基本都认可
AlphaGo是电脑围棋一个划时代的进步，但是是否真正达到了人类的顶级水平，虽然科
技界的“外行”看好者甚多，大部分职业棋手们还是不以为然。代表人类出战的天才棋
手李世石赛前宣称：“五番棋如果输了一盘，就没有能捍卫人类的尊严”。
2016年3月9日，当李世石186手中盘认输，黯然神伤的时候，职业棋界基本上已经没人
有怀疑AlphaGo已经具备挑战人类顶尖棋手的实力。今天执白又输一局，接下来的议题
是李世石能否搬回一局，会不会0:5输给了电脑？如果李世石0:5输了，这意味着什么？
可能围棋界的人士还没有准备好。是不是人类围棋运动的末日？很多悲观的观点猛然间
就蔓延开了。
其实这一幕似曾相识，88年前的1928年，来自中国的天才少年吴清源登陆日本，虽然之
前吴少年在中国已经战胜过多位日本低段棋手，但日本围棋的权威们依然将信将疑。直
到吴清源横扫日本棋界，一路打到当时世界围棋第一人，本因坊秀哉的棋盘前。大家才
认可天才少年吴清源的超凡实力，认可他对于当时围棋理论的突破。吴少年从速度和效
率的思考方式解构了日本... 阅读全帖 |
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e*g
发帖数: 4981 | 36 4月10日，“人机大战”的消息再次传出，关于人类和AI的对抗再次牵动世界的神经。
“我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！”对于5月23日至27日与围棋
人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放
出豪言。
然而，AlphaGo（阿尔法狗）之父却说，“我们发明阿尔法狗，并不是为了赢取围棋比
赛。”
据澎湃新闻4月13日报道，近日，AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）在
母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工
智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性？
阿尔法狗去年赢了韩国职业九段李世石靠哪几个绝招？今年年初拿下数位国际大师的神
秘棋手Master究竟是不是阿尔法狗？为什么围棋是人工智能难解之谜？
杰米斯·哈萨比斯，Deep Mind创始人， AlphaGo之父
杰米斯·哈萨比斯，Deep Mind创始人，AlphaGo（阿尔法狗）之父， 4岁开始下象棋，
8岁时在棋盘上的成功促使他开始思考两个至今令他困扰的问题：第一，人脑是如何学
... 阅读全帖 |
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a******0
发帖数: 121 | 37 Google Group (Usenet) 对AlphaGo的一个讨论：
Mastering the Game of Go with Deep Neural Networks and Tree Search
https://groups.google.com/forum/#!topic/computer-go-archive/v2EhkOwqz6I
讨论的楼主是 Aja Huang。
发贴的包括 Hideki Kato (co-author of distributed version of Zen)和 Petr
Baudis （author of Pachi）。
以下是部分相关的评论：
Hideki Kato: "...Surely DeepMind team did a big leap but the big problems,
such as detecting double-ko and solving complex positions are left unchanged
. Also it's well known that to attack these weakp... 阅读全帖 |
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n******m
发帖数: 644 | 38 【 以下文字转载自 Boston 讨论区 】
发信人: nonantum (妙手空空), 信区: Boston
标 题: 免费讲座：AlphaGo -- 一场人工智能挑战人类围棋冠军的战斗
发信站: BBS 未名空间站 (Wed Mar 16 01:21:40 2016, 美东)
演讲通知
题目：AlphaGo -- 一场人工智能挑战人类围棋冠军的战斗
地点：Lexington Library
日期：March 24, 2016
时间：7:00 pm to 8:00 pm
主讲：游志平 （围棋科幻小说【墨绿】作者； 围棋业余五段，数学博士）
近日来，谷歌智能软件AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石的事件已成了全世界的重大新
闻。纽约时报，华盛顿邮报，英国卫报等世界大报以及各大网络媒体竞相报导这个划时
代的大事件。围棋从来没这么火过。许多原来对围棋不感兴趣的人也开始关注围棋了。
不少人很好奇计算机战胜围棋为什么会是重大新闻? AlphaGo的主要原理是什么？它对
人工智能甚至整个人类的生活将有什么影响？ 因为以前对这方面做过一些研究，借着
AlphaGo这股东风，本人将于下周四（3月2... 阅读全帖 |
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c***l
发帖数: 2490 | 39 弈城围棋网有一个账号叫deepmind。2016年1月28号谷歌Deepmind小组开发的围棋程序
AlphaGo战胜职业选手的劲爆消息出来之后，这个账号名引发了棋迷的关注。之后
AlphaGo的共同第一作者Aja Huang发贴说，这个账号是他本人的。
根据deepmind的成绩，基本可以判定是背后AlphaGo在练级。
2014年4月2日，deepmind在弈城下了第一盘棋。从2014年4月17日到2015年9月16日长达
1年半的时间，一共五次从7D升到8D，四次从8D降到7D，下了300多盘。这个战绩是标准
的强7弱8，也符合Aja Huang台湾业余六段的水平。这一切都很正常。
弈城围棋网5D及以上的升段规则是和同级别对手下“升降级对局”，最后20局里胜15局
升1段，全胜升2段。2015年9月16日，deepmind首次升上9D。打上9D以后当天下了一盘
，输了。然后接近三个月没下棋。一个强7弱8，偶而运气爆棚冲上9D也是可能的，正常
的轨迹应该是迅速掉下8。
2015年12月2号，deepmind重新开始在9D上下棋，一直到2016年2月28日，一共下了136
盘。一开始... 阅读全帖 |
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s*****r
发帖数: 43070 | 40 【 以下文字转载自 Go 讨论区 】
发信人: AlphaCode (Alpha), 信区: Go
标 题: 王垠：AlphaGo与人工智能zz
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Mar 14 01:47:52 2016, 美东)
AlphaGo与人工智能
在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
闹得沸沸扬扬。
本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
忧天的猜想，说人类的工作很快都要被机器取代了，甚至Skynet)就要实现了，... 阅读全帖 |
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n******m
发帖数: 644 | 41 演讲通知
题目：AlphaGo -- 一场人工智能挑战人类围棋冠军的战斗
地点：Lexington Library
日期：March 24, 2016
时间：7:00 pm to 8:00 pm
主讲：游志平 （围棋科幻小说【墨绿】作者； 围棋业余五段，数学博士）
近日来，谷歌智能软件AlphaGo战胜围棋世界冠军李世石的事件已成了全世界的重大新
闻。纽约时报，华盛顿邮报，英国卫报等世界大报以及各大网络媒体竞相报导这个划时
代的大事件。围棋从来没这么火过。许多原来对围棋不感兴趣的人也开始关注围棋了。
不少人很好奇计算机战胜围棋为什么会是重大新闻? AlphaGo的主要原理是什么？它对
人工智能甚至整个人类的生活将有什么影响？ 因为以前对这方面做过一些研究，借着
AlphaGo这股东风，本人将于下周四（3月24日）晚上7-8 pm 在Lexington图书馆举办《
AlphaGo -- 一场人工智能挑战人类围棋冠军的战斗》的小讲座。目的是推广围棋，科
普人工智能知识。欢迎对这方面有兴趣的朋友参加。
讲座内容如下：
1. 围棋简介（历史及基本规则）
2. 计算机围棋难在何处？（与国际象棋的... 阅读全帖 |
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p*****n
发帖数: 98 | 42 面对ALPHAGO，如何打败它呢。单纯的从围棋的角度，是很难的。估计需要考虑的模型。
ALPHAGO使用一个13层的SUPERVISED LEARNING （CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) 从
30 MILLION 样本中来GENERALLY学习下棋，再使用REINFORCED LEARNING来增强。后利
用大量的仿真再针对每个好的预测
来构建类似随机动态规划里的政策（即随后的系列下棋步骤），并构建搜寻树。基于这
些值，在搜寻树中选取最优值。
上面的作业有着喜多的困难。模型表达不容易。搜寻空间巨大，或说无穷。但随着计算
集群的计算性能增强，提供越来越多的可能性。
要想打败ALPHAGO，也不是说没有可能。建立更好的预测模型，提供更大的计算机集群
，等等。但是就从单个人的角度，一个人的大脑是无法做到。赢不了。
但是，还有另一种可能。在ALPHAGO比赛是，让搜寻空间变成一个极为多峰的函数，引
导ALPHAGO陷入LOCAL OPTIMIZATION. 或者，即便一个单峰的凸函数，但是使得SURFACE
面非常的FLAT。ALPHAGO 使用大规模的随机仿真尽... 阅读全帖 |
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p*****n
发帖数: 98 | 43 面对ALPHAGO，如何打败它呢。单纯的从围棋的角度，是很难的。估计需要考虑的模型。
ALPHAGO使用一个13层的SUPERVISED LEARNING （CONVOLUTIONAL NEURAL NETWORK) 从
30 MILLION 样本中来GENERALLY学习下棋，再使用REINFORCED LEARNING来增强。后利
用大量的仿真再针对每个好的预测
来构建类似随机动态规划里的政策（即随后的系列下棋步骤），并构建搜寻树。基于这
些值，在搜寻树中选取最优值。
上面的作业有着喜多的困难。模型表达不容易。搜寻空间巨大，或说无穷。但随着计算
集群的计算性能增强，提供越来越多的可能性。
要想打败ALPHAGO，也不是说没有可能。建立更好的预测模型，提供更大的计算机集群
，等等。但是就从单个人的角度，一个人的大脑是无法做到。赢不了。
但是，还有另一种可能。在ALPHAGO比赛是，让搜寻空间变成一个极为多峰的函数，引
导ALPHAGO陷入LOCAL OPTIMIZATION. 或者，即便一个单峰的凸函数，但是使得SURFACE
面非常的FLAT。ALPHAGO 使用大规模的随机仿真尽... 阅读全帖 |
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D*******r
发帖数: 2323 | 44 I'm a PhD student in Computational Neuroscience/Machine Learning who
attended a talk today at UCL by David Silver, lead author on the AlphaGo
Nature paper: http://www.nature.com/nature/journal/v529/n7587/full/nature16961.html
Although unfortunately I didn't take any pictures, I can confirm he did show
us some slides on AlphaGo's evaluation functions and how their assessment
of the probability of winning changed during the course of each match.
Since I heard there was some interest about whether ... 阅读全帖 |
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l**********n
发帖数: 8443 | 45 【 以下文字转载自 Go 讨论区 】
发信人: AlphaCode (Alpha), 信区: Go
标 题: 王垠：AlphaGo与人工智能zz
发信站: BBS 未名空间站 (Mon Mar 14 01:47:52 2016, 美东)
AlphaGo与人工智能
在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
闹得沸沸扬扬。
本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
忧天的猜想，说人类的工作很快都要被机器取代了，甚至Skynet)就要实现了，... 阅读全帖 |
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b********n
发帖数: 38600 | 46 DeepMind's human-bashing AlphaGo AI is now even stronger
http://www.businessinsider.com/deepminds-alphago-ai-gets-alphago-zero-upgrade-2017-10
Go is a Chinese board game that dates back thousands of years. There are
more possible Go moves than there are atoms in the universe so it's been
incredibly tough for machines to crack Go.
•The AlphaGo AI agent that has beat Go world champions Lee Sedol and
Ke Jie over the last 18 months has now been upgraded.
•Unlike the previous versions of ... 阅读全帖 |
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m********u
发帖数: 63 | 47 其实围棋界的人都不懂AI, 以为AlphaGo是套用已有的定式和棋谱写程序规则，以为出
奇招就能把AlphaGo引入坑里面。
其实AlphaGo通过无数次自我对弈训练，相当于训练出了无数个不同风格的九段十段。
所以不管什么奇招对AlphaGo都是一样的。倒是人类棋手熟通过千年积累，熟悉了这千
万个套路中的一两个套路。人类棋手的唯一机会就是拉着AlphaGo在人类棋手熟知的套
路里面下，因为里面的变化相对来说已经为大家所熟知，和AlphaGo的差距相对较小。
去走新路子就是给自己挖坑啊。
顺便贴一个狗家其它的机器人玩游戏的产品，看看机器如何无需任何规则解释就可以开
始学习游戏的：
https://www.youtube.com/watch?v=V1eYniJ0Rnk |
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A*******e
发帖数: 2419 | 48 AlphaGo与人工智能
在之前的一篇文章中我指出，自动驾驶所需要的“视觉识别能力”和“常识判断能力”
，对于计算机来说是非常困难的问题。至今没有任何计算机，可以在视觉方面达到驴子
之类动物的水平，更不要说和人比。可是最近Google的AlphaGo战胜了围棋世界冠军，
闹得沸沸扬扬。
本来是玩个游戏而已，偏要吹成是“历史性的人机大战”，说得好像是机器挑战了人类
的智能，伤了人类的自尊似的。这整个项目起了一个相当高大上，唬人的名字，叫“
Deep Mind”。当然，其中的技术也被起了一些吓人的名字，什么“神经网络”啊，“
深度学习”啊…… 于是乎，就有人根据科幻电影的情节开始展望，这样厉害的技术，
应该可以用来做其它更加“智能”的事情，然后就开始对“人类的未来”作出一些杞人
忧天的猜想，说人类的工作很快都要被机器取代了，甚至Skynet)就要实现了，云云。
不同AI问题的难度比较
当然也有人扯到自动车的事情，说现在AI有了长足的进步，离实现自动驾驶应该不远了
吧？有这种理解的人，其实不明白人工智能的难点在哪里。他们可能根本没上过基本的
AI课程，没实现过A*之类的“树搜索”，神经网络一... 阅读全帖 |
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发帖数: 2053 | 49 http://sports.sina.com.cn/go/2017-05-26/doc-ifyfqvmh9110870.shtml
5月26日下午，中国围棋峰会人机大战团队赛在浙江桐乡战罢。由五位围棋世界冠军周
睿羊、时越、唐韦星、芈昱廷、陈耀烨组成的中国队执黑254手中盘负人工智能AlphaGo。
人机大战第二季除了柯洁三番棋挑战AlphaGo的重头戏，配对赛与团队赛同样引人
瞩目。26日上午，连笑搭档AlphaGo击败了古力与AlphaGo组合，中午12点半，团队赛紧
锣密鼓继续进行，AlphaGo无须担心“体力不支”的优势也是人类无法比拟的。经过254
手激斗，AlphaGo执白中盘击败人类五大世界冠军周睿羊、唐韦星、芈昱廷、时越、陈
耀烨的组合，继续展现无敌面目。 |
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发帖数: 101 | 50 台師大博士生 參與開發人工智慧擊敗南韓棋王
由Google開發的人工智慧軟體AlphaGo 9日在首爾首戰擊敗南韓棋王李世乭，幫AlphaGo
設計「腦」，並親自下棋的棋手是臺灣土生土長的師大資工系博士黃士傑，同時也是
AlphaGo重要的幕後推手，碩博士指導教授林順喜說，黃士傑在師大長達十年，很開心
他能為校爭光。
最近十年職業圍棋世界排名第一時間最久的李世乭，與谷歌人工智慧軟體AlphaGo自9日
起在南韓首爾進行五場對決。執黑子的李世乭先攻，前半局掌握主導權，但在後半局出
現失誤，被AlphaGo找到破綻逆轉。
黃士傑本身也是圍棋好手，2007年讀師大時就已經具有圍棋業餘6段資格，也是師大圍
棋社創設社長。他更專精於人工智慧領域，碩博士論文都在師大學資工所教授林順喜教
授指導下完成，分別是2003年碩士論文《電腦圍棋打劫的策略》和2011年博士論文《應
用於電腦圍棋之蒙地卡羅樹搜尋法的新啟發式演算法》，博士論文中Rémi Coulom為共
同指導教授。
林順喜表示，黃士傑留在他的實驗室長達十年，唸完兩年碩士班，先當國科會研究助理
一年，接著考上博士班，原本第五年就可畢業，但他為了... 阅读全帖 |
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