黃士傑: 11月10日 人工智慧年會的演講 - 圍棋

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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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All Comments

Cara avatarCara2017-10-23
強者的宿命 就是戰呀
Adele avatarAdele2017-10-26
幹 超神 只要告訴他遊戲規則 就能發展出超猛戰法
Dinah avatarDinah2017-10-28
甚麼時候公開挑戰即時戰略遊戲選手阿
Annie avatarAnnie2017-10-30
對Google任建言請善用此信箱 https://goo.gl/dRTU4E
Gilbert avatarGilbert2017-11-03
Michael avatarMichael2017-11-07
可以借轉Go嗎?
Heather avatarHeather2017-11-07
Isla avatarIsla2017-11-10
好戰AI的興起,人類GG
Jacky avatarJacky2017-11-15
無師自通也太強@@
Noah avatarNoah2017-11-17
沒受人類汙染的版本 開局依舊下在很正常的地方
沒出現什麼5-5、邊星、天元之類的 人類應該感到很欣慰啊
Queena avatarQueena2017-11-21
如果出現那種奇葩開局還能虐Master應該會更有趣XDDD
Ursula avatarUrsula2017-11-21
不知道無污染版本可不可能有原本沒有的弱點><
Hedy avatarHedy2017-11-23
好想聽演講...
Eden avatarEden2017-11-24
http://tinyurl.com/y8z2l6db AlphaGo Zero的80局對弈棋譜
Agnes avatarAgnes2017-11-28
@s891234 理論上當然有可能,無人類棋譜並不代表它就不會
落到某些局部最佳解,但是以學習速度來說人類還是難以抓到
Hamiltion avatarHamiltion2017-11-29
事實上它對於Master也沒到100%勝率就證明了仍有可被Master
抓到的缺點