一次“人肉臂”的感受:黃博士真乃神人也 - 圍棋
By Yedda
at 2018-03-24T11:01
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一次“人肉臂”的感受:黃博士真乃神人也!
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/Au9K-fysnevm4318424.jpg
女子圍甲上演人機圍棋賽
這兩天,中信置業杯首屆女子國手VS人工智慧配對賽在畢節百里杜鵑花冠酒店如火如
荼地進行,比賽中需要有人充當“人肉臂”的角色,把圍棋人工智慧“天壤”的招法擺到
棋盤上。真正嘗試了這份工作,才發覺其中的艱辛,回想起兩次人機大戰給AlphaGo“代
言”的黃士傑博士,不禁感歎,真乃神人也!
不能擺錯的壓力
由於圍棋人工智慧的大都演算法中採用了蒙特卡洛樹搜素,每一秒後臺都要進行無數
變化圖的計算,如果在對局過程中出現擺錯重下的情況,不僅浪費了計算時間,還會讓之
前一些計算的資料失效,對棋力有不小的影響,因此要求“人肉臂”在電腦上輸入時,一
步都不能擺錯位置。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/_Zt2-fysnevm4319758.jpg
新浪小編擔任“人肉臂”
這個要求看似不難,但實際執行起來卻沒有那麼簡單。一盤棋一般都要200手左右,
輸入棋譜是手一抖,眼一花,就有可能釀成大錯。而且輸入棋譜和走子都是要計入時間的
,尤其是到了讀秒階段,更是面臨著速度和準確的雙重考驗。
好在這次女棋手與天壤的配對賽每盤棋有兩位“人肉臂”來分擔壓力,比賽用時每方
1小時基本時間,總時長不到三個小時。全神貫注一場比賽下來,業餘6段的新浪小編還能
勉強完成任務。但跟AlphaGo的“人肉臂”黃士傑比起來,無疑是小巫見大巫了。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/B5vu-fysnevm4325563.jpg
人機對話是未來圍棋活動一種有趣且時髦的方式
零失誤的黃博士
兩次AlphaGo的人機大戰都是一對一的比賽,黃士傑一個人完成全部輸入,棋局都要
進行五六個小時才能結束。表面上的難度已經是我們這次人機配對賽“人肉臂”的四倍了
,但實際上的困難遠遠不止於此。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/325/w650h475/20180324/aWYL-fysnevm4321893.jpg
黃士傑對陣李世石
坐在李世石,柯潔這樣的頂尖棋手的對面,還是在全世界矚目的鏡頭之下,心情可想
而知。再加上一步不能錯的心理壓力,無法想像黃士傑博士是怎麼樣做到八場比賽(首爾
五局,烏鎮三局)零失誤操作的,這種正確率恐怕只有精密的機器才有可能做到。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/109/w550h359/20180324/J0JN-fysnevm4323676.jpg
機器人一樣的黃博士
黃士傑為了給AlphaGo節省計算時間,在比賽中甚至連洗手間都極少去,李世石在人
機大戰之後還常常夢到那張面無表情的臉。還記得當時有淘氣的網友評論:“我不懂圍棋
,不知道AlphaGo下得好壞,但谷歌的機器人做得好,跟真人一模一樣……”
因為採訪人機大戰的關係,跟黃博士有個一些接觸。跟比賽中表情冷酷得像個機器人
一樣的形象不同,私下裡黃士傑是個開朗的人,很喜歡笑,圓圓的臉看起來有點像哆啦A
夢(機器貓好像也是機器人……)。他關心各類圍棋消息,對各項比賽如數家珍,非常非
常喜歡下棋。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/150/w584h366/20180324/WSAH-fysnevm4322651.jpg
私下裡的黃博士
雖然“人肉臂”這項工作非常辛苦,但也非常刺激和有成就感,你想來挑戰下麼?
(周遊)
http://sports.sina.com.cn/go/2018-03-24/doc-ifysnevm4328232.shtml
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http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/Au9K-fysnevm4318424.jpg
女子圍甲上演人機圍棋賽
這兩天,中信置業杯首屆女子國手VS人工智慧配對賽在畢節百里杜鵑花冠酒店如火如
荼地進行,比賽中需要有人充當“人肉臂”的角色,把圍棋人工智慧“天壤”的招法擺到
棋盤上。真正嘗試了這份工作,才發覺其中的艱辛,回想起兩次人機大戰給AlphaGo“代
言”的黃士傑博士,不禁感歎,真乃神人也!
不能擺錯的壓力
由於圍棋人工智慧的大都演算法中採用了蒙特卡洛樹搜素,每一秒後臺都要進行無數
變化圖的計算,如果在對局過程中出現擺錯重下的情況,不僅浪費了計算時間,還會讓之
前一些計算的資料失效,對棋力有不小的影響,因此要求“人肉臂”在電腦上輸入時,一
步都不能擺錯位置。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/_Zt2-fysnevm4319758.jpg
新浪小編擔任“人肉臂”
這個要求看似不難,但實際執行起來卻沒有那麼簡單。一盤棋一般都要200手左右,
輸入棋譜是手一抖,眼一花,就有可能釀成大錯。而且輸入棋譜和走子都是要計入時間的
,尤其是到了讀秒階段,更是面臨著速度和準確的雙重考驗。
好在這次女棋手與天壤的配對賽每盤棋有兩位“人肉臂”來分擔壓力,比賽用時每方
1小時基本時間,總時長不到三個小時。全神貫注一場比賽下來,業餘6段的新浪小編還能
勉強完成任務。但跟AlphaGo的“人肉臂”黃士傑比起來,無疑是小巫見大巫了。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/283/w650h433/20180324/B5vu-fysnevm4325563.jpg
人機對話是未來圍棋活動一種有趣且時髦的方式
零失誤的黃博士
兩次AlphaGo的人機大戰都是一對一的比賽,黃士傑一個人完成全部輸入,棋局都要
進行五六個小時才能結束。表面上的難度已經是我們這次人機配對賽“人肉臂”的四倍了
,但實際上的困難遠遠不止於此。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/325/w650h475/20180324/aWYL-fysnevm4321893.jpg
黃士傑對陣李世石
坐在李世石,柯潔這樣的頂尖棋手的對面,還是在全世界矚目的鏡頭之下,心情可想
而知。再加上一步不能錯的心理壓力,無法想像黃士傑博士是怎麼樣做到八場比賽(首爾
五局,烏鎮三局)零失誤操作的,這種正確率恐怕只有精密的機器才有可能做到。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/109/w550h359/20180324/J0JN-fysnevm4323676.jpg
機器人一樣的黃博士
黃士傑為了給AlphaGo節省計算時間,在比賽中甚至連洗手間都極少去,李世石在人
機大戰之後還常常夢到那張面無表情的臉。還記得當時有淘氣的網友評論:“我不懂圍棋
,不知道AlphaGo下得好壞,但谷歌的機器人做得好,跟真人一模一樣……”
因為採訪人機大戰的關係,跟黃博士有個一些接觸。跟比賽中表情冷酷得像個機器人
一樣的形象不同,私下裡黃士傑是個開朗的人,很喜歡笑,圓圓的臉看起來有點像哆啦A
夢(機器貓好像也是機器人……)。他關心各類圍棋消息,對各項比賽如數家珍,非常非
常喜歡下棋。
http://n.sinaimg.cn/sports/transform/150/w584h366/20180324/WSAH-fysnevm4322651.jpg
私下裡的黃博士
雖然“人肉臂”這項工作非常辛苦,但也非常刺激和有成就感,你想來挑戰下麼?
(周遊)
http://sports.sina.com.cn/go/2018-03-24/doc-ifysnevm4328232.shtml
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at 2018-03-25T20:56
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