黃士傑: 11月10日 人工智慧年會的演講 - 圍棋
By Ethan
at 2017-10-19T14:10
at 2017-10-19T14:10
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※ [本文轉錄自 Gossiping 看板 #1Pw3U84F ]
作者: SangoDragon (SANGO) 看板: Gossiping
標題: [FB] 黃士傑: 11月10日 人工智慧年會的演講
時間: Thu Oct 19 13:26:28 2017
FB卦點說明:黃士傑將在11月10日,人工智慧年會的演講
介紹AlphaGo Zero的精彩故事
FB連結: https://www.facebook.com/aja.huang
FB內容:
大家好,我們很高興與大家分享AlphaGo的第2篇論文,非常榮幸AlphaGo團隊再次登上了世
界頂尖的《自然》雜誌。
11月10日在人工智慧年會的演講,我也將介紹AlphaGo Zero的精彩故事。
這篇論文介紹了AlphaGo Zero,也就是完全脫離人類知識的AlphaGo版本。主要成果如下:
- AlphaGo Zero從零開始自我學習下圍棋。
- 僅僅36小時後,AlphaGo Zero靠著自我學習,就摸索出所有基本且重要的圍棋知識,達到
了與李世石九段對戰的AlphaGo v18的相同水平。
- 3天後,AlphaGo Zero對戰AlphaGo v18達到100%的勝率。
- 不斷進步的AlphaGo Zero達到了Master的水平。Master即年初在網路上達成60連勝的
AlphaGo版本。
- 40天後,AlphaGo Zero對戰Master達到近90%勝率,成為有史以來AlphaGo棋力最強的版本
雖然AlphaGo Zero沒有公開下過棋,在論文中我們附上了AlphaGo Zero的80局棋(選自不同
階段的自我學習,
https://www.nature.com/…/v5…/n7676/extref/nature24270-s2.zip),供大家研究。從
圍棋技術的角度來說,AlphaGo Zero自學所發現的圍棋觀念,例如打劫、征子、棋形、開局
先下在角部,開局定式等等,絕大部分與人類的圍棋觀念是一致的,這也間接呼應了人類幾
千年以來圍棋研究的價值。AlphaGo Zero的棋風特別好戰,並且也喜歡直接點33。從論文內
容來說,這主要是一篇強化學習的論文,關鍵技術在於強化學習訓練pipeline的效能極大化
。
針對這篇論文或AlphaGo想要提問的朋友,請參加明天的AlphaGo AMA,AlphaGo團隊的
David Silver與Julian Schrittwieser將在線以英文回答大家的問題。
https://www.reddit.com/…/ama_we_are_david_silver_and_julia…/
時間是 10月19號英國時間晚上6點 (台灣時間 10月20日凌晨一點)
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作者: SangoDragon (SANGO) 看板: Gossiping
標題: [FB] 黃士傑: 11月10日 人工智慧年會的演講
時間: Thu Oct 19 13:26:28 2017
FB卦點說明:黃士傑將在11月10日,人工智慧年會的演講
介紹AlphaGo Zero的精彩故事
FB連結: https://www.facebook.com/aja.huang
FB內容:
大家好,我們很高興與大家分享AlphaGo的第2篇論文,非常榮幸AlphaGo團隊再次登上了世
界頂尖的《自然》雜誌。
11月10日在人工智慧年會的演講,我也將介紹AlphaGo Zero的精彩故事。
這篇論文介紹了AlphaGo Zero,也就是完全脫離人類知識的AlphaGo版本。主要成果如下:
- AlphaGo Zero從零開始自我學習下圍棋。
- 僅僅36小時後,AlphaGo Zero靠著自我學習,就摸索出所有基本且重要的圍棋知識,達到
了與李世石九段對戰的AlphaGo v18的相同水平。
- 3天後,AlphaGo Zero對戰AlphaGo v18達到100%的勝率。
- 不斷進步的AlphaGo Zero達到了Master的水平。Master即年初在網路上達成60連勝的
AlphaGo版本。
- 40天後,AlphaGo Zero對戰Master達到近90%勝率,成為有史以來AlphaGo棋力最強的版本
雖然AlphaGo Zero沒有公開下過棋,在論文中我們附上了AlphaGo Zero的80局棋(選自不同
階段的自我學習,
https://www.nature.com/…/v5…/n7676/extref/nature24270-s2.zip),供大家研究。從
圍棋技術的角度來說,AlphaGo Zero自學所發現的圍棋觀念,例如打劫、征子、棋形、開局
先下在角部,開局定式等等,絕大部分與人類的圍棋觀念是一致的,這也間接呼應了人類幾
千年以來圍棋研究的價值。AlphaGo Zero的棋風特別好戰,並且也喜歡直接點33。從論文內
容來說,這主要是一篇強化學習的論文,關鍵技術在於強化學習訓練pipeline的效能極大化
。
針對這篇論文或AlphaGo想要提問的朋友,請參加明天的AlphaGo AMA,AlphaGo團隊的
David Silver與Julian Schrittwieser將在線以英文回答大家的問題。
https://www.reddit.com/…/ama_we_are_david_silver_and_julia…/
時間是 10月19號英國時間晚上6點 (台灣時間 10月20日凌晨一點)
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