DeepMind CEO透漏的AlphaGo新情報 - 圍棋

https://www.youtube.com/watch?v=ZyUFy29z3Cw&feature=youtu.be

如上網址，如果想知道更多詳細資訊歡迎自己從頭到尾看一遍，

簡述幾個重點，


1.做出了一個Anti-AlphaGo，專門下AlphGo不想下的地方，

以此做訓練，主要是為了防止第4局李世石一挖就崩潰的情況再度發生。


2.之前需要3個月從頭開始訓練AlphaGo，現在只需要一周就可以了。


3.跟圍棋比較無關的一點，DeepMind利用AlphaGo的經驗，

一周就發現了如何減少Google Data Center的40%消耗能量，

而且是在Google裡面的頂尖工程師已經盡力優化的情況下還能做到這40%，

也就是AlphaGo這套演算法是具有一般性的。

個人想法則認為如果AlphaGo的進步仍然沒有減緩的趨勢，

基於探討這套演算法的極限，

圍棋這個項目依然會持續下去，雖然研發資源可能會越來越少。

--