簡單提一下今天黃博士演講重點
演講標題是深度學習與強化學習的勝利
認為zero是最佳的deepmind電腦圍棋這部分最佳的收尾
黃博士對於一開始擊敗樊輝就發nature有些不解，我們要挑戰李世石結果把所有技術都透漏給所有人，但deepmind的想法是我們需要分享技術讓世界一起進步
google對alphago團隊最大幫助是TPU
認為Master已經完美解決李世石第四盤的bug，解決方式與神經網路架構(dual res)和訓練都有關，並且以他多年的電腦圍棋經驗與測試過後，認為不會再出現此類bug
Master是20block res-net，並改進了training pipeline和MCTS，也解決了模仿棋和循環劫(沒說怎麼做)，能讓lee版本3子並超過50%勝率
master年初60連勝每一步4-8秒，在台灣，吃泡麵配黑松沙士下的，是黃博士積極鼓吹要出來測試，Hassabis說要低調並使用韓國國籍，一開始不得透漏身分
Hassabis說要挑強的下，但是第一天職業沒人願意跟0勝0負的下，都被拒絕，等到第一天10連勝之後第二天開始拒絕別人邀請
master下的時候可以看勝率隨步數的圖，基本上50手之前斜率很高並且確立極大優勢，唯一例外是柯潔烏鎮第二盤
4月的時候已經有zero，但由於要發nature所以不能拿來下
當初開發zero沒預料到會超過master
master年初開發完畢之後，zero由其他人負責開發，黃博士繼續想方法增強master
zero不是放在那邊增強學習就會變強，中間需要做很多優化，否則有bug不會進步，其中一個重大bug發生在第三天(紀錄人表示：所以看來絕藝有得忙了
AntiAlphaGo，不是像大家想的那樣有新的技術，就是左右互搏，也不是gan(生成式對抗網路)
master是否被人類棋譜拖累？答案是不確定，因為master訓練時間較短，deepmimd也沒有針對同等條件去比較。
以上，有其他疏漏請其他人補充，並歡迎轉載，但請說明作者是Hetercompute
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