人工智能與棋類

1、精選文檔從“算”到“學(xué)”，人工智能的進(jìn)化1997年，IBM的“深藍(lán)”戰(zhàn)勝了卡斯帕羅夫(全名加里·基莫維奇·卡斯帕羅夫（）, 俄羅斯國(guó)際象棋棋手, 6歲開(kāi)頭下棋，13歲獲得全蘇青年賽冠軍，15歲成為國(guó)際大師，16歲獲世界青年賽第一名，17歲晉升國(guó)際特級(jí)大師，在22歲時(shí)成為世界上最年輕的國(guó)際象棋冠軍，是第十三位國(guó)際象棋世界冠軍)。在“深藍(lán)”設(shè)計(jì)者許峰雄看來(lái)，“深藍(lán)”主要依靠強(qiáng)大的計(jì)算力量窮舉全部路數(shù)來(lái)選擇最佳策略：“深藍(lán)”靠硬算可以預(yù)判12步，卡斯帕羅夫可以預(yù)判10步。2006年，超級(jí)計(jì)算機(jī)浪潮天梭與中國(guó)象棋特級(jí)大師許銀川的較量最終以平局收?qǐng)觯欢S銀川在賽后感慨道：“整個(gè)競(jìng)賽

2、感覺(jué)很吃力，由于電腦一步可以算16個(gè)變化，而我只能憑借閱歷和理解與它對(duì)抗。而跟我下棋的對(duì)手不是真人，這讓我感覺(jué)很孤獨(dú)，我想我還是習(xí)慣和有表情溝通的真人對(duì)弈?！睉{借超越特級(jí)大師對(duì)后續(xù)變化的計(jì)算力量，人工智能在此前的多場(chǎng)棋類人機(jī)大戰(zhàn)中占據(jù)上風(fēng)。但在圍棋，人工智能始終無(wú)法戰(zhàn)勝人類高手。為什么?要想在圍棋上戰(zhàn)勝人類頂尖棋手，必需先要讓電腦學(xué)會(huì)像人一樣思考。為此，谷歌為AlphaGo設(shè)計(jì)了兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：“決策網(wǎng)絡(luò)”(policy network)負(fù)責(zé)選擇下一步走法， “值網(wǎng)絡(luò)”(value network)則猜測(cè)競(jìng)賽成功方，用人類圍棋高手的三千萬(wàn)步圍棋走法訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。與此同時(shí)，AlphaGo也自行爭(zhēng)辯

3、新戰(zhàn)略，在它的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間運(yùn)行了數(shù)千局圍棋，利用反復(fù)試驗(yàn)調(diào)整連接點(diǎn)，完成了大量爭(zhēng)辯工作。而這種超強(qiáng)的學(xué)習(xí)力量，正是AlphaGo在戰(zhàn)勝職業(yè)二段樊麾5個(gè)月之后，就可以挑戰(zhàn)人類頂尖棋手并“戰(zhàn)而勝之”的關(guān)鍵所在。假如說(shuō)20年前的超級(jí)計(jì)算機(jī)還在依靠窮舉這種有些粗暴的手段才能戰(zhàn)勝人類，那么今日AlphaGo在與職業(yè)棋手的兩場(chǎng)對(duì)弈中，所表現(xiàn)出來(lái)才智和超強(qiáng)學(xué)習(xí)力量則更加讓人贊美。深度學(xué)習(xí)，人工智能的將來(lái)AlphaGo的連續(xù)成功讓人更加確信，深度學(xué)習(xí)的確是當(dāng)下最有期望實(shí)現(xiàn)人工智能的技術(shù)。 深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的爭(zhēng)辯，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，讓機(jī)器能夠像人一樣思考。從本質(zhì)上來(lái)說(shuō)，深度學(xué)習(xí)是一項(xiàng)“大數(shù)據(jù)工程”，需要通過(guò)建立有效的學(xué)習(xí)模型，讓機(jī)器從數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的圖像、聲音和文本數(shù)據(jù)中，自行總結(jié)出某種特定事物的特征，從而實(shí)現(xiàn)自主學(xué)習(xí)。因此，實(shí)現(xiàn)機(jī)器像人一樣思考的一個(gè)關(guān)鍵前提是，需要有計(jì)算速度可以媲美人腦的高性能計(jì)算