南大建置OGD學習系統 達圍棋職業頂級水準 - 圍棋

http://www.cna.com.tw/postwrite/Detail/234869.aspx#.WxFG__mFO7Q

國立臺南大學團隊執行科技部數位經濟前瞻技術AI分項計畫，與美國Facebook AI
Research(FAIR) ELF Open Go及Darkforest 黑森林開源軟體團隊的合作下，成功建置具
有職業頂級水準的圍棋學習平台，南大團隊與紅面棋王周俊勳共同邀請臺灣職業棋士協助
測試，經過兩週共25盤在臺北海峰棋院的測試，電腦圍棋系統取得完全領先的局勢，勝率
25:0。

紅面棋王周俊勳表示，這次測試25盤，臺灣精銳隊一盤都沒有贏，顯示南大建置的電腦圍
棋系統已經超越大部分臺灣棋士的程度，其中有兩盤棋勝負非常接近，一盤是與新科棋王
林君諺下的棋，是蠻有希望贏，但最後還是沒有贏下來。另一盤是與蕭正浩九段下的棋，
但蕭正浩只輸半目，是蠻可惜的。整體來看，電腦圍棋在全局的掌控能力與很多觀念都超
越人類的想法。

南大團隊經過兩年多的努力，並在科技部數位經濟前瞻技術AI分項計畫的支持與美國臉書
FAIR ELF OpenGo開源軟體團隊的協助下，成功整合建置南大開源圍棋黑森林學習系統，
能夠在臺南大學的單一主機以單一GPU約2000次模擬次數達到職業頂級棋力，OGD系統在25
盤的正式測試中完全領先，4盤的非正式測試也全部正確預測最後局勢，整體學習預測超
過八成的正確率，未來可以提供給學生更多的學習資源。

臺南大學李健興教授表示，ELF OpenGo是美國FAIR團隊依照Google AlphaGo Zero與
AlphaZero的論文，使用單一類神經網路從自我對弈中學習，在2000個GPU下訓練兩週，所
實作出的開源電腦圍棋程式。台灣團隊目前已經整合美國ELF OpenGo開源軟體在國立臺南
大學的單一GPU主機平台，在邀請台灣職業棋士的測試中，ELF OpenGo均保持領先的局勢
。南大已經在臺南市建置OGD智慧學習系統，目前取得高雄大學及高雄市敎育局的同意，
在高雄市同步建立單機OGD學習系統，規劃在六月中下旬和國研院人工智慧產學研聯盟與
成大人工智慧生醫研究中心等單位共同辦理一場臺灣OGD人機共同學習活動，未來逐步建
置日本、義大利、加拿大與波蘭的OGD全球學習平台，規劃在今年10月IEEE SMC 2018國際
會議在日本展示台灣的國際合作研究研發成果，推廣全球OGD平台的人類與機器人共同智
慧學習模式，期望對人類未來的教育學習模式做出新的貢獻。


--