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柯潔大戰AlphaGo,勝算幾何?|新京報財訊
(新京報快訊 記者 馬婧)5月23日,中國烏鎮圍棋峰會在浙江烏鎮拉開瞭序幕,在未來的5天時間裡,世界排名第一的柯潔九段將在23日、25日、27日迎戰人工智能棋手 AlphaGo。雙方第一場對弈將於今天上午10點半開始。
據瞭解,本次峰會預計有5場比賽,除去柯潔大戰AlphaGo,還有一場人機配對賽和一場團隊人機賽,這兩場比賽將在5月26日進行。
公司Alphabet董事長埃裡克 施密特上臺發表講話時提到,這一次圍棋比賽不是人機之間的對弈,而是用電腦來幫助人類。DeepMind去年和李世石的比賽開創瞭很多圍棋新的打法。人工智能還能幫助讓人類的生活更美好,科學傢可以利用AI去做到人類做不到的事情。這次圍棋比賽是人機合作解決問題時代的開始。
職業九段時越認為,AlphaGo去年對李世石九段的那幾局棋,可以說整個顛覆瞭棋手們對圍棋的認知,AlphaGo所展現出來的實力大大超出我們的預期,並且給圍棋帶來瞭很台中清化糞池多新的思路。
柯潔昨晚在新浪微博發表《最後的對決》一文,字裡行間流露出堅定和無奈, 無論輸贏,這都將是我與人工智能最後的三盤對局。 柯潔還表示,無論AlphaGo如何強大,它始終都是冷冰冰的機器,與人類相比,感覺不到它對圍棋的熱情和熱愛。不過,他也承認,未來屬於人工智能。
賽前不少人都一邊倒地認為AlphaGo太過強大,柯潔難求一勝,不過中國圍棋隊總教練俞斌認為仍存在弱點,俞斌稱AlphaGo在對李世石第四盤中所表現出來的 無中生有 的失誤,他將這種失誤稱為 開放性計算的誤算 。這種誤算在AlphaGo對李世石第五局的角上計算也出現過,如果這次升級版後的AlphaGo2.0沒有克服這類無算,那柯潔還是有一定勝算的。
近期,Alphago的升級版本以 Master 的稱謂與世界頂級圍棋選手在線上對決60場,並取得瞭全勝的戰績。
一直以來,圍棋被認為是傳統遊戲中對人工智能最具挑戰的項目社區公寓大廈抽肥,不僅因為圍棋包含龐大的搜索空間,更因為對落子位置的評估難度遠超簡單的啟發式算法。
Alphago采用瞭機器學習技術,通過訓練形成一個策略網絡,將棋盤上的局勢作為輸入信息,並對所有可行的落子位置生成一個概率分佈。然後訓練出一個價值網絡對自我對弈進行預測,以-1(對手的勝利)到1(Alphago的絕對勝利)的標準,預測所有可行的落子位置結果。Alphago將這兩種網絡整合進基於概率的蒙特卡羅樹搜索中,實現它真正的優勢。最後,新版的Alphago產生大量自我對弈棋局為下一代版本提供瞭訓練數據,此過程循環往復。
編輯:倪雪瑩校對:郭利琴
一般家庭抽肥
(原標題:柯潔大戰AlphaGo,勝算幾何?|新京報財訊)
本文來源:新京報即時新聞
責任編輯:王曉易_NE0011
(新京報快訊 記者 馬婧)5月23日,中國烏鎮圍棋峰會在浙江烏鎮拉開瞭序幕,在未來的5天時間裡,世界排名第一的柯潔九段將在23日、25日、27日迎戰人工智能棋手 AlphaGo。雙方第一場對弈將於今天上午10點半開始。
據瞭解,本次峰會預計有5場比賽,除去柯潔大戰AlphaGo,還有一場人機配對賽和一場團隊人機賽,這兩場比賽將在5月26日進行。
公司Alphabet董事長埃裡克 施密特上臺發表講話時提到,這一次圍棋比賽不是人機之間的對弈,而是用電腦來幫助人類。DeepMind去年和李世石的比賽開創瞭很多圍棋新的打法。人工智能還能幫助讓人類的生活更美好,科學傢可以利用AI去做到人類做不到的事情。這次圍棋比賽是人機合作解決問題時代的開始。
職業九段時越認為,AlphaGo去年對李世石九段的那幾局棋,可以說整個顛覆瞭棋手們對圍棋的認知,AlphaGo所展現出來的實力大大超出我們的預期,並且給圍棋帶來瞭很台中清化糞池多新的思路。
柯潔昨晚在新浪微博發表《最後的對決》一文,字裡行間流露出堅定和無奈, 無論輸贏,這都將是我與人工智能最後的三盤對局。 柯潔還表示,無論AlphaGo如何強大,它始終都是冷冰冰的機器,與人類相比,感覺不到它對圍棋的熱情和熱愛。不過,他也承認,未來屬於人工智能。
賽前不少人都一邊倒地認為AlphaGo太過強大,柯潔難求一勝,不過中國圍棋隊總教練俞斌認為仍存在弱點,俞斌稱AlphaGo在對李世石第四盤中所表現出來的 無中生有 的失誤,他將這種失誤稱為 開放性計算的誤算 。這種誤算在AlphaGo對李世石第五局的角上計算也出現過,如果這次升級版後的AlphaGo2.0沒有克服這類無算,那柯潔還是有一定勝算的。
近期,Alphago的升級版本以 Master 的稱謂與世界頂級圍棋選手在線上對決60場,並取得瞭全勝的戰績。
一直以來,圍棋被認為是傳統遊戲中對人工智能最具挑戰的項目社區公寓大廈抽肥,不僅因為圍棋包含龐大的搜索空間,更因為對落子位置的評估難度遠超簡單的啟發式算法。
Alphago采用瞭機器學習技術,通過訓練形成一個策略網絡,將棋盤上的局勢作為輸入信息,並對所有可行的落子位置生成一個概率分佈。然後訓練出一個價值網絡對自我對弈進行預測,以-1(對手的勝利)到1(Alphago的絕對勝利)的標準,預測所有可行的落子位置結果。Alphago將這兩種網絡整合進基於概率的蒙特卡羅樹搜索中,實現它真正的優勢。最後,新版的Alphago產生大量自我對弈棋局為下一代版本提供瞭訓練數據,此過程循環往復。
編輯:倪雪瑩校對:郭利琴
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(原標題:柯潔大戰AlphaGo,勝算幾何?|新京報財訊)
本文來源:新京報即時新聞
責任編輯:王曉易_NE0011
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