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第二場AlphaGo2:0李世石 李世石回天乏術(shù)
關(guān)鍵字: 阿爾法狗李世石圍棋alpha go圍棋人機大戰(zhàn)李世石又輸了。
“輸?shù)教焐先チ耍 笨聺嵲诮庹f時表示:“不可思議,(李世石)不打劫,不拼搏,(看上去像)消極比賽”。
3月10日,韓國世界冠軍李世石九段與谷歌AlphaGo對抗賽第二局在韓國的四季酒店打響。以上為比賽圖片。
北京時間3月10日下午消息,谷歌人工智能AlphaGo與韓國棋手的第二局較量在首爾四季酒店舉行,在此次較量中雙方互換黑白,由AlphaGo執(zhí)黑對戰(zhàn)李世石。最終,AlphaGo再下一城,以總比分2:0領(lǐng)先李世石。
比賽采用5局3勝制,最終比賽獲勝方將獲得獎金100萬美元。李世石在本輪戰(zhàn)敗后,只有剩下3局全部獲勝才能以3:2總比分戰(zhàn)勝AlphaGo,而AlphaGo下一局只需獲勝即可宣布戰(zhàn)勝李世石。因此,3月12日(本周六)的比賽將成為世界關(guān)注的焦點。無論戰(zhàn)果如何,是否存在提前勝利的情況,雙方都將賽完剩余全部比賽。剩余3場比賽將分別在3月12日(周六)、13日(周日)、15日 (周二)的北京時間中午12點進行。
本輪比賽由韓國棋手徐奉洙幫助谷歌AlphaGo落子,昨天負責落子的是AlphaGo論文作者之一黃士杰。
在今天的比賽中,雙方互換黑白子,AlphaGo執(zhí)黑對戰(zhàn)李世石。李世石今天明顯調(diào)整了部署,下得比較平穩(wěn)。AlphaGo黑棋在開局形成中國流布局。
在比賽中盤,白棋下出一步罕見的尖沖,令圍棋專家不解。李世石也被這一手驚到,陷入“長考”。李世石在應對AlphaGo這一步時花費了十多分鐘的時間。
AlphaGo下法很積極,一直在四處求戰(zhàn),李世石一直在避戰(zhàn)。雙方戰(zhàn)斗進入膠著狀態(tài)。
在比賽進行到三個半小時后,李世石的2個小時計時全部用完,進入讀秒階段,每一手需要在1分鐘內(nèi)落子。
最終在比賽進行到四個半小時后,211手AlphaGo執(zhí)黑中盤勝,李世石宣布認輸。
相關(guān)圍棋專家在賽后表示,除了劫以外,AlphaGo確實展現(xiàn)超強的大局觀,以及對圍棋的全新理解。
人類對人工智能的擔憂
昨日AlphaGo在戰(zhàn)勝李世石,引發(fā)了大眾對人工智能威脅人類的擔憂。諸如特斯拉CEO馬斯克、理論物理學家霍金等科技界的名人都對人工智能的發(fā)展持消極態(tài)度。
而DeepMind(AlphaGo的研究公司)創(chuàng)始人哈薩比斯說:公眾對人工智能的警示掩蓋了人工智能帶來的幫助。距離人腦水平的人工智能仍然相當遙遠,可能還需要幾十年。在前天的賽前發(fā)布會上,谷歌董事長施密特表示,輸贏都是人類的勝利。因為正是人類的努力才讓人工智能有了現(xiàn)在的突破。
AlphaGo不僅僅是一款圍棋游戲
圍棋棋盤橫豎各有19條線,共有361個落子點,雙方交替落子,這意味著圍棋總共可能有10^171(1后面有171個零)種可能性。而宇宙中的原子總數(shù)是10^80(1后面80個零),即使窮盡整個宇宙的物質(zhì)也不能存下圍棋的所有可能性。
AlphaGo在與人的對弈中用了“兩個大腦”來解決問題:“決策網(wǎng)絡”和“值網(wǎng)絡”。通俗來說就是,一個大腦用來決策當前應該如何落子,另一個大腦來預測比賽最終的勝利方。與此同時,AlphaGo也自行研究新戰(zhàn)略,在它的神經(jīng)網(wǎng)絡之間運行了數(shù)千局圍棋,利用反復試驗調(diào)整連接點,這個流程也稱為鞏固學習,通過廣泛使用Google云平臺,完成了大量研究工作。
如果解決了圍棋這種復雜問題,谷歌希望能把這套人工智能算法用于災害預測、風險控制、醫(yī)療健康和機器人等復雜領(lǐng)域。
- 責任編輯:孫武
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