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社区首页 >专栏 >首个围棋10段诞生!是10连胜柯洁的国产阿法狗(腾讯绝艺)

首个围棋10段诞生!是10连胜柯洁的国产阿法狗(腾讯绝艺)

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量子位
发布2018-03-21 16:43:41
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发布2018-03-21 16:43:41
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特别鸣谢量子位群友“::::::::::::::::::::::::::::::::” 量子位·QbitAI | 舒石 李林 发自 凹非寺

昨晚22:32。141手后,辜梓豪执白告负。

根据腾讯野狐围棋新设置的升段条件,执黑的绝艺,成为网络对弈平台第一个围棋10段。绝艺不是一个人,而是腾讯开发的围棋人工智能(AI),俗称:国产阿法狗。

这个周末,人工智能又立功了。

进击的绝艺

昨天中午,绝艺在野狐上线,先后击败:韩国棋手尹畯相(clover77)、范蕴若(北海的早晨)、古力(星宿老仙)、党毅飞(我想静静了)、陈耀烨(谜团)、连笑(剑过无声)、芈昱廷(末日)、胡耀宇(风清扬)、韩国棋手朴廷桓(maker)、辜梓豪(印城之霸)。

昨天这一波15胜2负,加上前一日晚间的三连胜,绝艺的最近20场,达到18胜2负,且取胜的对手全部为世界冠军或者全国冠军级别。

于是,按照野狐围棋的新规则,绝艺成为首个晋升10段的棋手。

有趣的是,当昨晚绝艺和辜梓豪的对弈,下到第137手的时候,大局已定,deepmind [9段]在直播房间中发出:“恭喜:)”。这个账号后面,应该还是正牌阿法狗团队的黄士杰博士。

目前在野狐排行榜上,绝艺力压一众金帽子,包括柯洁(潜伏)。这个榜单上,金帽子代表世界冠军,银帽子代表全国冠军或世界亚军。

在绝艺通往10段的道路上,没有看到柯洁的身影,是不是这个10段的道路难度略低?

其实不然,虽然最后冲击10段的对手没有柯洁,但是在最近的几次交锋中,柯洁已经全面落于下风。

从2月14日到2月24日,柯洁总共和绝艺交手十次,无一胜绩。双方最长的一次博弈,发生在2月14日,来回共计211手。最短的一次交锋,只下了58手,执黑的柯洁便投子认负。

昨天绝艺加冕10段时,柯洁正在新浪微博上玩付费问答。

量子位群友“::::::::::::::::::::::::::::::::”表示,下快棋时人类有用时和思考上的劣势,所以柯洁即便近期出现连输,也不算特别奇怪。而某门户围棋主编则认为,现在绝艺的能力,依旧略逊于去年与李世乭对阵时的AlphaGo。

需要说明的是,新版AlphaGo年初豪取60连胜之时,还没有10段的设置。

摇摆的绝艺

与AlphaGo相比,绝艺的稳定性还有差距。

野狐围棋在一篇文章中表示,“绝艺每隔一段时间即闭关,修改程序漏洞,提升自身功力,因此,但凡“绝艺”一旦闭关数日复出,其原有的漏洞即自行消除,功力更胜一筹”。量子位带您大致回顾下这个过程。

第一阶段

2月10日,绝艺被人类棋手发现Bug:不擅长处理超过“棋长一尺”的大规模对杀,先后不敌柯洁、连笑、范廷钰、范蕴若。人类棋手的招数是,围出一个大模样,静候绝艺深打入,而后强杀其孤棋,随后绝艺渐渐地搞不清大龙死活,直至超级大龙被杀认输。

于是绝艺闭关修炼。

第二阶段

2月14日,绝艺复出,如上面所述,达成对柯洁的十连胜。2月27-28日,绝艺连胜芈昱廷、连笑、檀啸、范蕴若等年轻高手。在连胜19局之后,绝艺分别败给孙腾宇、陈耀烨。

绝艺再次闭关修炼。

第三阶段

3月2日晚间,绝艺闭关一天后复出。对阵尹畯相,认输时落后近20目。随后赢下古灵益,但连败给李钦诚和连笑。闭关复出后,绝艺六盘只取胜三盘。尤其在对阵连笑的一局中,虽然绝艺获胜,但没有认出右下角简单的打劫,一度令群情激动。

然而也就是从这天晚上最后三局开始,绝艺走上了10段之路。

绝艺的不断进步提升,让外界对AlphaGo更加期待。有知情人士对量子位透露,AlphaGo和柯洁的人机大战,或在下个月举行。目前场地等问题正在磋商之中。

静候佳音吧~

幕后解因

对于绝艺此前被发现的Bug,禀临科技联合创始人彭博曾在知乎上,将此解读为深度卷积网络的一个有趣缺陷:信息传递困难症。

第一,AlphaGo v13 的网络层数实际是不够的。如果按照 AlphaGo v13 的架构,5x5往上面长11层3x3,相当于27x27,看上去够大了吧?错,这样的半径只有14。因此,如果大龙的长或宽超出14,那么它的尾就和头没有任何直接联系了。实际上,卷积核要至少长到37x37才保险,也就是16层3x3才够。 第二,由于网络的结构是往上一层层生长,如果只长几层,一般不会丢失重要信息,但如果一直长上去,就会越来越容易出现问题。所以,大龙甚至都不用长到14,电脑就已经不一定”知道”自己的大龙是一条联通的大龙了。

白棋的大龙从右下被黑棋紧盯着杀到中腹,最后竟然做不出两眼,郁郁而亡。其余几盘也均是以电脑大龙被杀告终。

彭博认为网络实际并没有清晰的眼位概念,以及目前的深度卷积网络并不擅长学会拓扑概念:细长的大龙、分叉的大龙、卷曲的大龙,会尤其是它的弱点。

以上。祝大家周末愉快~

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原始发表:2017-03-04,如有侵权请联系 cloudcommunity@tencent.com 删除

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