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人工智能里程碑,谷歌AlphaGo击败围棋冠军!

谷歌日前正式宣布程序AlphaGo打败了欧洲围棋职业选手,见证了人工智能的极大进步。 对此,谷歌的人工智能专家表示,这个壁垒很快就可以被打破了。AlphaGo在没有任何让子的情况下以5:0完胜法国围棋职业二段棋手樊麾,三月份即将对战韩国九段棋手李世乭。 2014年到2015年,Facebook、爱丁堡大学、DeepMind等人工智能研究团队一直将围棋作为人工智能突破的方向,能够让程序模仿人类的直觉是思维方式。 虽说Hassabiss会不断改善系统,但是等到AlphaGo韩国选手李世乭对战时,还会使用相同的配置,比赛当中系统需要连接网络,而且会“自己铺设光纤”。 但是这也是一件值得忧虑的事,就比如DeepMind的系统不仅可以自己学会下围棋,从人类提供的数学中学习,还可以自动生成数据,自己下棋学习。

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04:围棋

总时间限制: 1000ms内存限制: 65536kB描述围棋的棋盘上有19*19条线交织成的361个交点,黑棋和白棋可以下在交点上。我们称这些交点为“目”。 不用考虑某些棋子按照围棋规则实际上是死的,以及互相吃(打劫),双活等情况。

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    人工智能领域里程碑:AlphaGo战胜围棋9段选手

    3月9日消息,代表人类出战的李世石九段谷歌DeepMind人工智能程序“阿尔法围棋”之间历史性的人机大战3月9日在首尔四季酒店拉开序幕。首局谷歌AlphaGo战胜李世石。 可以说,AlphaGo是目前围棋人工智能领域最厉害的角色。 谷歌方面表示,为了全面强化AlphaGo的围棋能力,谷歌需要对围棋游戏的每一步棋路进行复杂的计算,而各种千变万化的下法汇总在一起,数量更是浩如烟海。 “之所以说人类始终是赢家,那是因为人类赢在了对人工智能的开发上,机器学习的不断进步,最终会让每个人受益。”施密特周二在首尔的记者会上这样表示。 在运算和存储都不是问题的今天,计算机学习的数据的规模和质量是人工智能成败的关键,这也是DeepMind思想的本质。得数据者得AI,得数据者得天下。那么围棋有多少种局面呢?

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    “阿尔法围棋”之父:人工智能仍有诸多哲学问题待解

    近日,被称为新一轮产业革命推动力的人工智能技术,正全方位、加速改变着人类生活。不过,英国领先的人工智能公司“深度思维”首席执行官德米什·哈萨比斯近日说,人工智能的发展仍然面临诸多哲学问题待解。 “深度思维”研发出了大名鼎鼎的人工智能程序“阿尔法围棋”。 据外媒报道,哈萨比斯日前在伦敦举行的一个“阿尔法围棋”纪录片放映会上说,人工智能带来了巨大的科学益处,但也带来了风险,这要看人类如何利用人工智能。 在问答环节,哈萨比斯说,人工智能是一个有助人类加速科学发现的出色工具,“它将是人类开发的最有用处的技术之一”。但与其他强大的技术一样,人工智能“也有风险”,结果好坏取决于人类决定如何利用它。 2016年,“阿尔法围棋”在围棋人机大战中击败了韩国九段棋手、世界冠军李世石,引发巨大关注。2016年也是人工智能发展备受关注的一年。 哈萨比斯介绍说,在“深度思维”公司,伦理问题是首要考虑的问题。

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    黑白世界 — 围棋

    近日浙江乌镇的 AlphaGo 人机围棋大战打的轰轰烈烈,AlphaGo 背后的蒙特卡罗树搜索算法也炒得沸沸扬扬。今天我们介绍几个跟围棋(Go)有关的 Wolfram 演示项目。 围棋起源于中国,迄今已有数千年历史,传说为 "尧帝" 所发明,在春秋战国时已有记载。后来,"琴棋书画" 被称为中国古代的 "四艺",其中的 "棋",就指围棋。 到了现代,围棋依然是重要的中国文化符号之一,也被认为是世界上 "最复杂的棋艺"。 迷宫 1:白子必须外围的白子相连。迷宫 2 和 3:白子必须从边框算起的第四条边上的白子相连才算赢。蛮有意思,小朋友也可以玩。 ? 小编在网上看到大家有讨论三维围棋和球面围棋,如果你们有源代码,也欢迎与我们共享噢! ?

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    黑白世界 — 围棋

    近日浙江乌镇的 AlphaGo 人机围棋大战打的轰轰烈烈,AlphaGo 背后的蒙特卡罗树搜索算法也炒得沸沸扬扬。今天我们介绍几个跟围棋(Go)有关的 Wolfram 演示项目。 围棋起源于中国,迄今已有数千年历史,传说为 "尧帝" 所发明,在春秋战国时已有记载。后来,"琴棋书画" 被称为中国古代的 "四艺",其中的 "棋",就指围棋。 到了现代,围棋依然是重要的中国文化符号之一,也被认为是世界上 "最复杂的棋艺"。 迷宫 1:白子必须外围的白子相连。迷宫 2 和 3:白子必须从边框算起的第四条边上的白子相连才算赢。蛮有意思,小朋友也可以玩。 ? 小编在网上看到大家有讨论三维围棋和球面围棋,如果你们有源代码,也欢迎与我们共享噢!

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    人工智能围棋上击败人类后,又要挑战赛车了

    你没听错,人工智能围棋上击败人类之后,今年又要挑战赛车运动了。不过这项名为Roborace的赛事并不打算让人工智能和人类车手同场竞技。 当然,作为FE的赛事主办方,多少也想利用人工智能的热点,让诞生不久的电动方程式也沾沾光。 再加上无法依赖人类驾驶员的直觉来取胜,参赛队伍必须利用人工智能技术来获得优势。 不过,对于有志于参赛的车队来说,英伟达公布的赛车计算机参数应该能帮上大忙:Drive PX 2超级计算机的体积跟饭盒差不多大,汽车的紧凑设计非常契合。 这台设备每秒能为人工智能应用进行24万亿次运算,可以媲美超级计算机,相当于150台MacBook Pro笔记本的运算能力。 但如果你不是人工智能方面的专家也没关系。

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    Let’s Go : 围棋的诱惑智力的边界

    所谓的“人机世纪大战”,谷歌的AlphaGo南韩李世石的对决即将上演,这不但让我想起差不多20年前IBM“深蓝”卡斯帕罗夫的国际象棋比赛,也被许多人称为是“人机世纪大战”,计算机终于胜了,但对人工智能的研究至今几乎没有产生什么的影响 因与国际象棋不同,中国围棋的机器化必须依靠人工智能方法。当下的人工智能之火太盛,接下来难以继续。 或许,将来计算机围棋比赛会成为所有人工智能公司的“标准广告赛”。 围棋的诱惑 围棋是对立统一的结晶!黑与白、浅深、易与难,简单复杂,全在19×19的361个方圆天地之间。 上世纪九十年代初,我Terry Triffet 和Herbert Green 两位老先生合作进行大脑的计算建模研究时,Green教授曾鼓动我他一起做人工智能围棋。 去年吴韧离开百度后,我们曾在硅谷计划合作举办围棋的人机大赛,我起的名字就叫Let’s Go ,就是想加快人工智能围棋的研发实践,让围棋在中国人手里输给计算机。

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    微信AI围棋绝杀同门师兄“绝艺”,国产AI围棋崛起

    Phoenix Go是微信翻译团队开发的人工智能围棋,算是“绝艺”的小弟,它们两个都出自腾讯,可谓“同根生”。 在昨天结束的世界人工智能围棋大赛上,腾讯AI Lab开发的“绝艺”意外输给了Phoenix Go,屈居第二。 Phoenix Go是微信翻译团队开发的人工智能围棋,算是“绝艺”的小弟,它们两个都出自腾讯,可谓“同根生”。 AlphaGo Zero 在其他方面也之前的版本有所不同: AlphaGo Zero 只使用围棋棋盘上的黑子和白子作为输入,而上一版本的 AlphaGo 的输入包含了少量人工设计的特征。 在世界人工智能围棋大赛半决赛,PhoenixGo和绝艺分别顺利击败Leela Zero和天算围棋,令决赛成为腾讯两兄弟的对决。

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    【AlphaGo Zero Nature围棋论文翻译笔记】不使用人类知识通过强化学习精通围棋

    摘要 长久以来,人工智能的目标是在富有挑战性的领域中学习出一种从无知幼儿到超级专家的算法。最近,AlphaGo成为了在围棋游戏中打败人类世界冠军的第一个程序。 所以人类棋手也不用伤心,这恰恰证明人类在过去的几千年里摸索出了围棋这一游戏的“自然规律”。而人工智能与人类棋手的对比就像是汽车和跑步。 AlphaGo Zero采用了新的强化学习方法,从一个不知道围棋游戏规则的神经网络开始,然后通过将这个神经网络强大的搜索算法结合,然后就可以实现自我对弈了。 Alpha Zero之前版本有如下不同: · AlphaGo Zero 只需要围棋棋盘中的黑子和白子作为输入,而前几个版本的 AlphaGo 还包括少量手工设计的特征。 但是,重要的是,在研究计算机解决围棋这一课题的过程中,DeepMind 的工程师在人工智能上产生了重要的突破。

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    【下载】深度学习围棋实战书籍《Deep Learning and the Game of Go》

    【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用 “深度学习”和“围棋游戏”开启了深度学习和人工智能的世界,教您如何打造自己的围棋机器。 您将探索像神经网络和强化学习这样的重要的深度学习想法,甚至可以将您的Go游戏提升一两个点。 AI专家和围棋爱好者Max Pumperla和Kevin Ferguson带领您一步步建立您的围棋机器人,把它从永远的失败者训练成强大的围棋手。 请关注专知公众号 后台回复“DLG” 就可以获取深度学习围棋实战 第一章 pdf下载 后台回复“DLGC” 就可以获取深度学习围棋实战 代码下载 ▌图书介绍 ---- 关于该技术 围棋(GO)是一个古老的战略游戏 参考链接: https://www.manning.com/books/deep-learning-and-the-game-of-go ▌详细目录 ---- ▌第一部分 人工智能围棋 ---- ?

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    【Nature重磅封面】Google人工智能击败欧洲围棋冠军,3月挑战世界冠军!

    围棋一直被视为人工智能最难破解的游戏。 AlphaGo樊麾的比赛结果 以编号形式展示了AlphaGo和樊麾进行围棋比赛时各自的落子顺序。棋盘下方成对放置的棋子表示了相同交叉点处的重复落子。 通过将策略和价值网络树搜索结合起来,AlphaGo终于达到了专业围棋水准,让我们看到了希望:在其他看起来无法完成的领域中,AI也可以达到人类级别的表现。 Google的AlphaGo在围棋比赛中以5:0打败了欧洲围棋冠军。下一次比赛:是在3月李世石九段的围棋比赛,为此谷歌拿出100万美元作为这次比赛的奖励。 陈雷 万同科技CEO,留德MBA,连续创业者,现致力于人工智能+围棋的互联网服务,围棋网络9段 对于人而言,围棋竞技是智力、心理和灵性三个维度的综合比拼。

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    想和围棋高手过招?火力更猛且开源的围棋AI来了...

    现在绝艺已经成为中国围棋队年轻棋手非常重要的训练工具,许多围棋讲解也会搬出绝艺作为助手。 最近,Facebook的人工智能研究所(FAIR)宣布开源自研的围棋AI训练模型和代码,名为ELF OpenGo。 和我们想象的不同,ELF OpenGo不使用人类棋谱累积的围棋知识,仅使用单一类神经网络从自我对弈中学习,可以说是一位“自学成才”的围棋天才。 Facebook披露,田渊栋等人开源的ELF OpenGo基于DeepMind著名人工智能围棋AlphaGo / AlphaGoZero,但无需使用谷歌 TPU 进行训练。 普通人无需了解任何人工智能知识,也能用上围棋AI。你懂的,由于不可描述的因素,这个程序需要访问外国网站才能下载。

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    百度表示:用于外卖的人工智能不比下围棋low

    谷歌围棋程序AlphaGo李世石九段今日将举行最后一场比赛,围绕人工智能的话题热度有增无减。 此前有网友调侃“谷歌人工智能赢世界冠军,百度用黑科技送外卖”,百度公司日前回应称:确实已将人工智能相关的技术应用到了百度外卖中。 具体而言是用人工智能、大数据和深度学习,帮助外卖骑士预知时间。 人工智能的作用在于智能物流系统的全自动精准计算。 “让机器人能够在棋盘下赢下棋局,或是帮助消费者吃到更热乎、更优质的饭菜,究竟哪一种人工智能更有价值?这或许是一个尚需讨论的话题。”百度相关人士如此评价道。

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    围棋AI让子棋首胜顶尖棋手 腾讯“绝艺”再探围棋边界

    腾讯科技讯 1月18日消息,腾讯AI Lab研发的围棋人工智能程序“绝艺”最强公开版本(即“绝艺”挑战赛版)于昨日晚间首次在野狐围棋柯洁九段和连笑九段的对弈中获胜,这是围棋AI在让子棋中首次战胜了最顶级职业棋手 “绝艺”是腾讯AI Lab于2016年初开始研发的围棋人工智能程序,2017年相继在“UEC杯”和“AI龙星战”等世界计算机围棋大赛上斩获冠军。 此次柯洁等职业棋手对弈的“绝艺”挑战赛版,参考了2017年10月公开的AlphaGo Zero论文,并在实践中做出了改进。 回顾“绝艺”从研发到成长过程中,始终柯洁、古力等世界棋坛高手密切交流切磋,还开发了指导棋、棋赛讲解等功能,不仅帮助提升棋力,也深受广大棋迷喜爱和关注。 未来,腾讯将继续加大对围棋AI的研究投入,打造世界级围棋AI能力推广,更在AI上推进深度学习等前沿AI科技的研究应用。

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    围棋之幸?围棋之悲?史上最年轻“五冠王”柯洁宣布再战AI

    今天,第一届“吴清源杯”世界女子围棋赛新闻发布会在中国棋院举行,借着人工智能的势头,主办方又打出了人工智能围棋赛这样吸睛的招牌,来为真正的比赛主体——女子围棋赛造势助威。 在女子围棋赛举行期间,一场同期举办的人工智能围棋大赛也会拉开帷幕。 新奥杯解说界面(天壤也可用作棋局分析) 谈及天壤,人们会把它称为“人工智能界冉冉升起的一颗新星”,它也在本届新奥杯世界围棋比赛上担任了解说,但这个曾在比赛中有过不俗表现的AI并没有收获与其成绩相称的关注度 和传统体育的没落一样,围棋的没落也许是这个时代的一个必然,人工智能在其中只是充当了催化剂的作用。为了挽救这个传承千年的文化游戏,我们能理解棋手们的苦心。 除了吸引更多人关注围棋外,这样的炒作也带来了行业生存之本——资金,无论是人才、比赛还是赛制,虽然许多人一直在批判近年来围棋行业的混乱浮躁,但饱汉怎知饿汉饥,这是围棋之幸?还是围棋之悲?

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    我博客上的围棋js程序

    http://www.cnblogs.com/Colin-Cai/p/8506691.html   作者:窗户   QQ:6679072   E-mail:6679072@qq.com   作为一个围棋爱好者 ,就决定在博客里加个围棋js程序。 围棋里,设计好基本的数据结构: //a是19X19数组,用来存放围棋,每个位置0为空,1为黑,2为白 //b是检测禁手、提子时临时使用 var a = new Array(19); var b = new ())%qa.length; //所有的棋谱,这个数据结构是本文重点,后面讲 var qa;   画图用canvas,之前并未接触,一样,baidu上搜搜,知道了画圆、画线、画方块的办法,OK了,我画围棋说白了就是圆 围棋的规则也没什么问题,我有篇文章(《围棋规则的计算机实现》)里专门讲围棋的规则可以看成是一个连通图遍历,如此可以判断有没有气,从而禁手、提子、打劫,乃至后面点掉死子、数子计算胜负都可以归结于连通图遍历

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    纪录片解密:被人工智能打败的围棋手,如何看待 AI 与人类的关系?

    著名科幻作家、南方科技大学教授吴岩参加了首映会,并与周浩就AI之后人机器的关系展开了深入的讨论,碰撞出无数火花。 后来我也访问过很多围棋高手,我问柯洁:”你大概知道多少?”柯洁说:“大概5%、6%吧。” 现在一般人认为AI围棋应该已经是围棋上帝了,但很多棋手并不认为AI已经穷尽了围棋的道理。 围棋胜负是很重要的事情,但是棋手会冷静地看待胜负,比如古力。其实对大多数棋手而言,围棋是一种修行,是让你在围棋中感悟人生。 我觉得未来人工智能对人类的影响,可能反而不是在人工智能本身,因为人工智能还是一种工具,危险一定是来自于那些使用这个工具的人。就是当人的恶和这个机器进行完美结合,也许人类的某种灾难会降临。 吴岩:我同意现在的人工智能,基于深度学习的人工智能还是比较“傻”的人工智能,虽然已经可以解决很多问题了,但还是很简单的。

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    围棋规则的计算机实现

    提到这个名字,很多人会想到前段时间让全世界振奋的围棋人工智能Alphago,想曾经我也了解过一些围棋的AI。 我也正想花点时间说说alphago相关的东西,包括alphago的架构以及模型引申等,不过这篇文章里我只说围棋规则的实现,和人工智能无关。 规则   说到围棋规则的实现不得不先说围棋规则,一般来说,至少有三种围棋规则:中国规则,日本规则,应氏规则。其实还有中国古代规则,和这三种规则都有一点差别。 A,B)在S内,坐标(C,D)(A,B)相邻,并且(C,D)坐标上有棋子且棋子颜色和(A,B)一致,那么(C,D)也在S内。    这样就可以遍历死子,确定一个死子坐标,就可以扫掉所有之“相连”的死子。   点掉所有死子之后数空定胜负。数空还是利用连通图,只是这里连同图指的是空格。

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    试试这款围棋AI

    作为一名围棋渣渣,时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深,非常惭愧,虽然在下棋上花的时间很多,但一直处在菜鸟阶段,长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。 腾讯野狐围棋上经常有直播讲解,和电视节目讲解有所不同,解说会搬出绝艺(腾讯出品的围棋AI软件),对一些关键步骤,给出几种推荐的选点,以及随后几步的变化。 我之前也研究过一些围棋AI软件,比如Leela、ELF OpenGo,请参考我之前的一篇文章: 想和围棋高手过招?火力更猛且开源的围棋AI来了… 带着AI,能够在网上大杀四方,但那又有什么意义呢? 我还是希望能够提升一下自身的围棋水平,之前尝试的几款围棋AI软件,并没有绝艺那样的复盘功能。 到此,即使没有绝艺,我也可以自行构建出类似绝艺的围棋AI。

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