日本線民熱議柯潔:向他致敬!不 - 圍棋

Zenobia avatar
By Zenobia
at 2017-05-28T21:16

Table of Contents

日本線民熱議柯潔:向他致敬!不能說人類敗了

  和中國不一樣,日本不把圍棋當作體育專案,而認為是文化興趣。這次柯潔和阿爾法
狗的三番棋大戰,在另一個圍棋強國日本是作為IT、科學新聞來報導的。

  當柯潔投子認負後,日本方面也很快進行了報導。

  日本的門戶網站《IT media NEWS》以《最強圍棋AI AlphaGo全勝 世界最強棋士不敵
》為標題發了快報,日本門戶網站日本雅虎用這篇報導作為了下午10條推薦新聞之一。文
章說——

  The Future of Go Summit,5月23日,在中國浙江省,圍棋世界排名第一選手柯潔九
段與美國谷歌旗下DEEP MIND的圍棋AI AlphaGo 進行了第三局的比賽,柯潔九段投子認負
,AlphaGo獲得了勝利,在此前進行的第一局和第二局的比賽中,AlphaGo也都取得了完勝
。作為世界最強棋手,他未能從AlphaGo那裡獲得一盤勝局。

  AlphaGo在2015年的10月面對歐錦賽三次獲勝的樊麾二段5戰5勝。2016年5月和當時的
世界頂級棋手李世石九段進行了一次5番棋的勝負,獲得4勝1負的成績,讓人知曉了它的
實力。

  當時AlphaGo的配置是由1202個CPU以及167個GPU組建的,而這次的AlphaGo則是年度
開發者會議“Google I/O 2017”之後,由全新的“TPU(Tensor Processing Unit)”一
台構成的。

  在這篇文章後,日本線民們的留言按照點贊多少排位如下——

  “向輸了一次還能再戰的名人表達敬意。” 贊成2403 反對289

  “在有限的結果中,當然最後會是這個結果,頂級選手能夠對陣就應該得到敬意。”
贊成2406 反對352

  “人已經贏不了了啊。”贊成1721 反對260

  “贏的辦法還是有的……拔電源。”(看來中外都會這一招)贊成515 反對85

  “令人吃驚的是,世界最強的圍棋士竟然是19歲的年輕人,19歲就拿到了9段,太牛
了,還是應該這樣想,機器擴展了人類所能達到的可能性。”(這最後一句好像各種賽博
朋克都會有的論斷啊)贊成462 反對68

  “很簡單,它又沒有狀態的起伏和疲勞。” 贊成234 反對37

  “創造這個程式的也是人類,所以不能說人類敗了。”贊成189 反對48

  “圍棋的世界,電腦已經淩駕於人類之上了。”贊成172 反對50

  “讓兩個這個AI比賽的話,會不會找出他們的弱點和贏他們的方法呢?我覺得開發者
已經想到了這一點吧。”贊成88 反對20

  “人被打敗很正常,人已經不能比車跑得更快了啊。”贊成105 反對18

  “這本來是人類之間爭奪勝負的,和機器爭奪勝負有什麼可看的?”贊成98 反對33

  “CPU1202+GPU176+專門軟體才能贏世界第一,這世界第一真不是蓋的,這樣下去,
阿爾法狗還會成長的。。”贊成192 反對53

  “人類只有一個大腦,電腦……。”贊成36 反對11

  “我好想人類的頭腦是無限的啊。”贊成38 反對14

  “應該沒有人因為和電腦拼誰算得快輸了而感到懊惱吧,這不是什麼可悲的事情,能
夠把這麼強的電腦和軟體發展出來的人才是大牛,能與之一戰的世界冠軍也很牛。”贊成
11 反對8

  “最近IBM沒聲了。”贊成8 反對2

  《讀賣新聞》 《AI 阿爾法狗圍棋三連勝 和人類的對局結束》

  美國谷歌旗下的英國公司開發的圍棋人工智慧AI 阿爾法圍棋和世界最強圍棋士,19
歲的中國人柯潔九段的對陣第三局,在27日中國的烏鎮結束。阿爾法圍棋第209手先手獲
得勝利,以3連勝徹底壓倒了柯潔9段。

  最終局,柯潔九段以下得好的第二局一樣,要求執白,阿爾法圍棋同意了他的要求。
這天的對決,柯九段表現出了積極的作戰態勢,阿爾法圍棋正確對應,逐漸拉開優勢獲得
了勝利,顯示其進化後的實力。

  柯九段賽後的發佈會上表示第二戰結束後,沒有睡好,他說:“阿爾法圍棋太強了,
實在是非常辛苦的對手,我本希望再努力一些的。”承認了完敗。

  開發公司的哈薩比斯首席運營官說:“阿爾法圍棋給古老的遊戲帶來了新的知識,這
將是它最後一次和人類對局。”

  在這篇文章後,日本線民留言說——

  “這是說已經不把人類當對手了是吧,今後要AI對AI爭奪更強了,我的心情很複雜啊
。”贊成709 反對118

  “將棋是9X9,圍棋是19X19,電腦很難贏人類的,這話也就是2、3年前說的吧,這強
大的也太快了。”贊成231 反對28

  “圍棋是古老的遊戲麼?”贊成451 反對127

  “今後是阿爾法狗和deepzen GO的對決了。”贊成332反對96

 “讓我想起了世界大戰那個電影,電腦發射了核導彈,電腦來進行對手的選擇,最後導
致了這一問題,希望可以和平利用這樣的技術。”贊成13 反對2

  “圍棋和將棋都沒法贏AI了。”贊成79 反對16

  “要是兩台阿爾法狗對決會是怎麼樣的呢?”贊成109 反對23

  “和人類的對局結束了,這什麼話,是要離開地球去宇宙旅行尋找新的對手去了麼?
”贊成2 反對0

  “圍棋啊,這已經是多年前的事情了吧,現在的人類都在捉口袋小精靈呢。”贊成
114 反對32

  “從有意識,到發現自我,這不會遙遠了吧。”贊成1 反對1

  “幾個月前,日本的圍棋軟體還輸給趙治勳呢,日本的軟體太爛了。”贊成5 反對3

  “看看AI自己和自己下,人類會有全新的認識吧。”

  “以前武將通過圍棋學習戰略,這個AI如果可以指導戰爭的話,啊,這就是天網系統
吧。”(小編也想問,終結者和康納在哪裡)贊成57 反對8

  “今天也許是遊戲,但是明天可能就是警鐘。”贊成57 反對14 (周超)

http://sports.sina.com.cn/go/2017-05-27/doc-ifyfqvmh9328918.shtml

--
Tags: 圍棋

All Comments

Hamiltion avatar
By Hamiltion
at 2017-05-30T09:56
完了提到完勝、拔電源,高川格要說你不誠實了
Faithe avatar
By Faithe
at 2017-06-02T16:05
這裡的線民是什麼意思...
Andy avatar
By Andy
at 2017-06-07T03:22
印象中訓練NN時 v18月的才是TPU 最新版用TPU2訓練
Doris avatar
By Doris
at 2017-06-11T03:11
部分TPU的開發團隊成員 早在去年9月就另成立新公司了
Anonymous avatar
By Anonymous
at 2017-06-12T04:05
所以這篇講的可能是即時運算的配置 而非訓練NN的配置
Leila avatar
By Leila
at 2017-06-16T17:31
從多篇推文可看出A大很討厭柯潔 但也不要需要斷章取義

記者報導本來就要客觀 以客觀來講第二盤確實沒有全盤壓
制阿 無論是大盤解說 柯潔自己本身 或AlphaGo自身勝率
判斷都可一戰
Ivy avatar
By Ivy
at 2017-06-20T17:02
日本的軟體太爛了

29日LG杯 柯潔對陣老對手元晟溱

Annie avatar
By Annie
at 2017-05-28T21:13
八騎國手出征29日LG杯 柯潔對陣老對手元晟溱  中國圍棋峰會剛剛落幕,柯潔等8位國手即趕赴韓國京畿道加平,參加5月29、31日進行 的第22屆LG杯世界棋王戰32/16強賽,經過抽籤,本賽首輪對陣揭曉,柯潔大戰韓國元晟 溱,去年百靈杯半決賽柯潔曾2比1戰勝過對手。   此外,陳耀燁、周睿羊、唐韋星分別對 ...

罡哥帶大家來讀聖經啦2

Ida avatar
By Ida
at 2017-05-28T18:10
http://pics.ee/v-1020793 一起來讀聖經吧! AlphaGO vs AlphaGO 圍棋聖經第二章 史上最大最恐怖的棄子大逆轉 -- Sent from my Windows - ...

DM公佈一顆樹有搞頭嗎?

Madame avatar
By Madame
at 2017-05-28T17:47
DM公佈10盤自戰沒人能看懂 那挑一局公佈精簡後整局主要的算過的變化 不用公佈太完整 大概就一個sgf,大小1TB 這樣? 然後人類可以玩走迷宮的遊戲 在棋盤上顯示ABCD,玩家挑一步走 看誰可以在主要路徑走得最遠 覺得勢頭不對或走到電腦沒算到的地方可以回頭 但走到勝率低於30的就game over 回到第一 ...

黃士傑:AlphaGo很多棋步我也不懂

Tracy avatar
By Tracy
at 2017-05-28T17:38
※ [本文轉錄自 Gossiping 看板 #1PAffndq ] 作者: leemz () 看板: Gossiping 標題: [新聞] 黃士傑:AlphaGo很多棋步我也不懂 時間: Sun May 28 17:37:49 2017 http://www.cna.com.tw/news/ahel/20 ...

人機大戰觀後雜感

Daph Bay avatar
By Daph Bay
at 2017-05-28T16:51
很多覺得AI退讓或亂下的,真要怪可能要去怪google,因為google這個AI的 基本要求和人類期望看到的神之電腦不完全相同,這個AI能做到的就是像柯 潔說的:讓人類對手下起來覺得毫無希望。 就像在比賽車 棋界期望中的AI是: 展現完美甩尾技巧,加速減速時機也完美掌控,跑出最佳時間讓人看看高手 的差距 ...