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    AlphaGo
    博主:梅兰竹菊  发表时间:2017-01-05 09:14:11  
                   AlphaGo     原创
          阿狗隐身出江湖     团灭棋坛如卷席 

          深度学习源于易     华夏智慧全无敌


    61战不败 神秘“大师”横扫人类围棋大师

    61战不败 神秘“大师”横扫人类围棋大师

    聂卫平

    商报记者 廖宇翔

    昨日,横扫多个世界冠军的神秘围棋高手Master(大师)继续迎战来前来挑战的各路职业棋手。截止昨晚10:30,Master的战绩变为61战60胜1和,唯一一盘没能赢下的原因竟然是陈耀烨掉线了,这盘棋被系统“判和”。眼见古力、檀啸等新老弟子一个个倒在Master剑下毫无机会,64岁的棋圣聂卫平也亲自上阵,结果仍是落败。横扫网络的神秘棋手“Master”昨晚公布了自己的真实身份,他就是AlphaGo团队的黄士杰博士。

    吊打人类围棋大师

    近日来,网名为Master的神秘“网络棋手”在网络上已经把中日韩顶级高手虐了个遍。在柯洁、朴廷桓、唐韦星、陈耀烨、范廷珏、芈昱廷、古力、时越、朴永训、金志锡、姜东润、井山裕太等名将纷纷落败后,昨日又有一波棋手向Master发起挑战,包括聂卫平、常昊、周俊勳、范廷钰、黄云嵩、申真谞等,但仍然无人能够打破Master的不败金身。

    Master的名字可以译成“大师”,但其开发者是谁尚未得知。在众多高手和棋迷看来,这位Master极有可能就是去年人机大战中大胜李世石的“阿尔法狗”。此次Master横扫一流高手都是下的20秒或30秒3次的超快棋,这也是外界坚信这位神秘高手是阿尔法狗的另一个原因,毕竟人工智能的计算速度是非常惊人的。中国围棋队总教练俞斌说,不排除Master就是“阿尔法狗”,也可能是新研发的围棋人工智能程序。

    聂卫平心服口服

    李世石与“阿尔法狗”人机大战之前,聂卫平非常坚定地认为电脑赢人类顶尖棋手还需50年,然而昨天亲自体验过后,聂卫平认为电脑在大局观和判断方面,已经明显高于人类棋手。至于今后是否搞Master与人类棋手面对面的人机战,聂卫平说:“建议不要搞,因为差距太大了,没有意义,就像让中国足球与巴西队、德国队踢比赛一样。”

    聂卫平也认为,人工智能的兴起对围棋的发展是非常好的事情:“Master技术全面,从不犯错,是其最大优势,人类要打败它的话,必须在前半盘领先,然后中盘和官子也不出错,这样固然很难,但客观上也促进了人类在围棋技术上的提高。”聂卫平说,围棋本身的魅力不会因此受到影响,人类顶尖棋手依然会在今后深受棋迷们的喜爱。“这50多盘棋就像武功秘籍,会给人类棋手带来很大的启迪。”

         

    2006年,第10届三星杯决赛决胜局,罗洗河执黑5.5目胜李昌镐。见链接

    被天才终结的王朝 山河如梦 了断恩仇


                 人机对弈     原创 
         尧造围棋源于易      八卦算术二进制 

         模仿人脑开新宇       阿狗完败李世石 

       发表时间:2016-03-12 15:14:55 


    举世瞩目的围棋“人机大战”在韩国首尔上演,比赛一方为谷歌公司研制的人工智能程序AlphaGo,另一方则是围棋世界冠军、韩国名将李世石九段。双方将进行5盘较量,胜者将赢得100万美元的奖金。

      


    易经八卦与二进制数十进制数互换表
    博主:梅兰竹菊  发表时间:2011-02-05 09:39:59  

        易经的数,又叫易数,,易象,像数,阴阳,大易,简称易,易数所用的数是二进制数。0叫阴,也叫断,用符号- -表示。1叫阳,也叫连,用符号---表示。人类的观念《概念。》是由非常小的数目的简单观念复合而成。易经八卦二进制数是基础。下面是八卦与二进制数,十进制数互换;-


     



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    [7楼]博客日报 美国 网友 2017-01-27 17:58
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    谷歌推出真正2.0版本AlphaGo 摈弃人类棋谱 2017年01月26日 19:03 来源:东方网 1月26日消息,谷歌Deep Mind公司CEO哈萨比斯在17日出席德国慕尼黑举行的DLD(数字、生活、设计)创新大会,宣布推出真正2.0版本的AlphaGo。新版AlphaGo的特点是摈弃了人类棋谱,只靠深度学习的方式成长起来挑战围棋的极限。哈萨比斯还说:新的尝试会给人类带来新的挑战课题,即“理解AlphaGo的手法,探索‘深度学习’方式的极限,臻至‘围棋之神’的境界”。 “新版”AlphaGo蒙面出现在中韩对弈网络,对人类顶尖职业棋手取得了60比0的全胜战绩,但此版本的AlphaGo还不是2.0版本。1.0版本的AlphaGo是“深度学习”人类棋谱得出围棋手数的估值,但1.0版本的AlphaGo所走招法其实并不脱人类理解,而且也是人类棋手曾下过的棋。如果1.0版本的AlphaGo完善了,就意味着得出了接近完美的围棋手数估值函数,而2.0版本AlphaGo就利用这个估值函数自我对局和“深度学习”,不再受人类棋谱的局限,下出真正属于“人工智能”的围棋。
    [6楼]梅兰竹菊 2017-01-26 18:51
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    人工智能有多“危险”? 阿尔法狗是怎样炼成的? 2017年01月26日 17:46 来源:南方周末 AlphaGo的训练模式之一就是尽可能多地“吃掉”人类棋手的棋谱。据有关报道,2015年10月阿尔法狗对阵樊麾时,“吃过”的棋谱是3000万个,但到了挑战世界棋坛16冠王李世石的时候,嚼进肚子里的棋谱已经达到1亿。 围棋游戏,共有361个落子点(而国际象棋仅有64个),围棋每一颗棋子的下法可能性大概有2的360次方,比宇宙的原子数还要多。如此庞大繁多的可能,对计算机的算力、算法和分析是极大的挑战,它无法像对待象棋一样,通过蛮力计算而得出结果。 就连AlphaGo所在团队Deep Mind的创始人哈萨比斯(Demis Hassabis)都曾对媒体说,“写出围棋的评估函数是一件不可能的事情”。因为更多时候,围棋与棋手的一些类似于“直觉”的东西有关。这也是为何哈萨比斯要说,“围棋游戏更像是艺术,而非科学”。 “我们需要十分小心人工智能,它可能比核武器更危险。”
    [5楼]梅兰竹菊 2017-01-19 15:12
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    柯洁第一 “阿尔法”第二 金羊网 2017-01-19 14:21 世界职业围棋排名网(Gorating)日前更新了截至1月15日的世界围棋排名,中国柯洁九段以3628分继续稳居榜首,著名人工智能围棋软件“阿尔法围棋”(AlphaGo)以3600分排名第二。 以下是排名第三至第十五位的棋手:韩国朴廷桓(3588分)、中国芈昱廷(3564分)、中国周睿羊(3553分)、中国时越(3528分)、韩国李世石(3524分)、中国柁嘉熹(3521分)、日本井山裕太(3518分)、韩国申真谞(3515分)、中国连笑(3499分)、中国陈耀烨(3495分)、韩国金志锡(3492分)、韩国朴永训(3486分)、韩国崔哲翰(3485分)。
    [4楼]梅兰竹菊 2017-01-17 18:32
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    全球半导体公司为跟上深度学习的发展求新求变  中国电子报、电子信息产业网 发布时间:2017-01-13 在规模达3,350亿美元的全球半导体行业中,大大小小的公司都在努力研发新的芯片设计、材料和制造工艺。其中一个原因是,名为深度学习的人工智能技术正越来越广泛地被应用于图片分类、语音翻译和自动驾驶等任务,这些任务获益于新的计算机技术。   其中一些新的开发努力直接以颠覆英特尔(Intel Co., INTC)等地位稳固的老牌公司为目标,英特尔已通过调整其某些久经检验的战略作出回应。   国际商业机器公司(简称IBM)首席科学家Dharmendra Modha称,这既是最好的时代也是最坏的时代。他目前正带领一个不寻常的项目,开发模拟人脑的芯片。 深度学习系统通常同时使用英特尔处理器和英伟达(Nvidia Corp., NVDA)或Advanced Micro Devices Inc. (AMD)的芯片,后两家公司的芯片最初是为呈现视频游戏画面而设计的。这些芯片包含成百上千能够同时进行运算的简单处理器,而英特尔高端芯片包含的是数十个复杂的计算核。  
    [3楼]梅兰竹菊 2017-01-07 14:19
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    阿尔法狗横扫围棋界 人工智能或将进军金融业 2017-01-07 13:26:58未来网 围棋被视为人类智慧最后的堡垒,原因是围棋的变化极为复杂,即便是算力无双的计算机,也无法穷尽黑白两子在棋盘里361个点位上的所有变化。“阿尔法狗”血洗顶尖围棋国手给人们带来的震撼。 股市比围棋更简单。股票市场里的变量和涉及的算法,就程序本身而言,可能还没有人类智慧巅峰的“围棋”复杂。而实际上,人工智能的种子也早已播撒在了金融证券领域。尤其在证券领域里,“炒股狗”的介入恐怕已经超过我们普通人的想象。 去年上半年,国外就有创业公司将他们管理的对冲基金里所有的股票交易完全交给人工智能来完成,期间没有任何人类干扰行为。更令人震撼的是,据说负责各个不同交易系统的人工智能引擎不仅可以分析数据、研究报表,甚至还可以“聚在一起”做市场预测,然后“投票选出”最佳市场决策。从这个意义来说,人工智能在证券领域内的应用,早已不是人们所熟悉的那些量化建模、高频交易等简单操作。
    [2楼]梅兰竹菊 2017-01-06 19:22
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    颠覆围棋后,DeepMind还想进军医疗、游戏领域 2017年01月06日 06:54 澎湃新闻网 《经济学人》曾发文对AlphaGo的算法进行解释,认为它得意的地方在于用新的方法,试着让电脑发展出如何下棋的直觉——能自己发现人类选手理解却无法解释的原则。它采用深度学习的技术,通过重复地复杂统计,让电脑从巨大的无用数据中提取出通用的原则。 深度学习需要两个东西:足够多的处理单元及足够多的可供学习的数据。DeepMind用了3000万棋谱样本来训练机器,这些棋谱来自业余和职业选手聚集下棋的在线服务器。另外AlphaGo还通过和自己对弈,进行微调,从而能快速产生更多的训练数据。 这些数据需要经过深度学习的两种算法处理。一是所谓的策略网络,用来训练模仿人类行为。 第二个算法叫做价值网络,用来评估一个步数的致胜概率。机器会根据策略网络的建议,评估数以千计的走法。策略网络和价值网络结合起来构成了人类棋手需要通过几年实践才能累积的围棋智慧。
    [1楼]博客日报 美国 网友 2017-01-05 19:28
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    胡耀宇:希望AlphaGo公布后台数据 跟人类复盘 原创 棋牌新闻 2017-01-05 17:32 “准备学习AlphaGo的棋谱。但是有个问题,AlphaGo的很多招如果都是基于深度计算而下出的,我们是算不到那么深的,那怎么去理解它每一招背后的用意呢? 既 然Dm的推特说:“人工智能和人类携手探索围棋的秘密”,那我提议:谷歌能不能公布一些有利于“探索围棋秘密”的数据?比如从这次AlphaGo下的60 盘棋局中拿出几盘来,将这几盘棋的后台技术数据让我们看看,比如AlphaGo每一步的胜率判断是多少?每一步是如何计算的? 围棋手 谈结束后,双方会进行复盘,交流一些自己的想法,从而有利与各自的进步。我们人类的思维方式是透明的,因此AlphaGo知道我们的思维方式,但我们对 AlphaGo的思维方式是基本未知的。所以也请谷歌将AlphaGo的想法(后台技术数据)跟我们复盘交流一下。不然信息不对称,不利于我们一起“探索 围棋的秘密”。”
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