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谷歌DeepMind的AlphaGo赢得5场比赛Go系列赛与世界冠军Lee Sedol的第三次直接胜利

2019-09-03 12:03:01 来源:工人日报

  

谷歌DeepMind的AlphaGo赢得5场比赛Go系列赛与世界冠军Lee Sedol的第三次直接胜利

AlphaGo
在谷歌提供的这份讲义图片中,韩国专业围棋演员Lee Se-Dol(右)在2016年3月10日韩国首尔举行的谷歌DeepMind挑战赛期间,首次针对谷歌的人工智能计划AlphaGo。 :谷歌通过Getty Images

由Google的DeepMind部门的研究人员开发的计算机程序AlphaGo已经连续第三次赢得了Go与18次世界冠军Lee Sedol的比赛。 随着周六的胜利,计算机程序在与人类竞争对手的五场系列赛中取得了无可争议的领先优势,标志着机器学习和人工智能(AI)研究领域的分水岭。

“伙计们,你们看到了今天在这里所取得的历史,” ,该赛事的英国评论员之一克里斯·加洛克当李终于在比赛中承认失败只持续了四个多小时。

凭借其三场比赛的胜利,谷歌将获得100万美元的奖金。 然而,计划于周日和周二举行的系列赛的剩余两场比赛仍将进行。

据信,Go在近2500年前就已在中国发明。 它是通过将黑色或白色宝石放在方格上来实现的。 当玩家围绕他的任何对手的棋子时,他们就会被抓获。 该游戏的目标是控制至少50%的董事会。

虽然游戏规则比国际象棋简单,但整体复杂程度要高得多,用DeepMind联合创始人Demis Hassabis的话来说,这是一个更加“直观”的游戏。

“Go是一款极其复杂的游戏,”Hassabis最近在博客中写道。 “这种复杂性使得Go难以让计算机发挥作用,因此对人工智能研究人员来说是一个不可抗拒的挑战,他们使用游戏作为试验场来发明智能,灵活的算法,可以解决问题,有时候的方式类似于人类。”

正如DeepMind的AI研究人员 ,虽然国际象棋每次移动提供了20种可能的选择,但Go大约有200种。换句话说,游戏提供的选项比宇宙中的原子更多。

DeepMind利用两种深度学习算法,即“策略网络”,通过观看数百万个游戏来训练模仿人类游戏,以及“价值网络”,评估每个动作的强度。

最终,DeepMind的研究人员旨在创建一个充满人工智能的机器 - 其范围比IBM的Deep Blue更广泛 - 这在机器人,智能手机辅助系统,医疗保健和气候建模中非常有用。


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(责任编辑:查懂)
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