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& 完虐人类 揭秘：阿尔法狗是如何学围棋的
完虐人类 揭秘：阿尔法狗是如何学围棋的
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用合作网站帐户直接登录党斐：象棋未来也会有阿尔法狗 明年有望成现实
来源：信息时报
　　李世石与谷歌阿尔法围棋的人机大战在全世界范围内引起广泛的关注，归根结底是因为围棋软件此前从未有过战胜人类顶尖高手的经历。而在中国象棋领域，象棋软件已经远远抛离人类，用象棋名手开发者蒋志敏的话说：“现在象软装在笔记本电脑，就可以击败所有的特级大师。”由于人机差距悬殊，象棋软件只能相互作为对手，一场象软的“华山论剑”――亚洲象棋人工智能邀请赛就在河南荥阳上演，最终象棋名手夺得冠军，但象棋软件“计算有余、智能不足”的问题也引发了行业的思考。
　　象软“攻克”
　　人类已十年
　　关于围棋和象棋变化量的差距，围棋程序“本手”的开发者、北京邮电大学的刘知青教授曾经给时报记者做过一个形象的类比：“围棋的变化超出象棋的变化10的122次方倍，用简单一点的语言来描述，那就是比整个太阳系相对单个原子核更庞大、更复杂。”正因为如此，早在2006年，象棋旋风、象棋名手等象棋软件就借助超级电脑“浪潮天梭”击败了五位象棋大师，而随着这十年来计算机硬件计算能力的突飞猛进，象棋软件也进一步将人类远远抛离在身后。
　　象棋名手的开发者蒋志敏说，象棋软件可以搜索四十层以上，即可以计算五六十步，而特级大师最多只能算二十步，还不能保证准确性。这意味着在中国象棋领域，人类再也无法与机器匹敌。更重要的是，象棋软件是会随着计算机能力的提升而进步的，现在的象棋软件已经可以让2006年的软件一个马，而它还会继续提高，所以人与机器的差距只会越来越大。
　　计算有余 智能不足
　　虽说经过十年的发展，象棋软件已经具备了很高的水准，但在这次象棋软件的“华山论剑”中，它们还是暴露出了自己“智能不足”的弱点。为了避免比赛变成“摆棋谱”，这次象棋人工智能对决邀请赛采用了“八步脱库”的方法，即开局只调用棋谱库前八步，然后脱离数据库纯比拼计算，比赛电脑全部采取24核CPU、32G内存、3T存储容量配置的主机。平日面对人类棋手不可一世的象棋软件，在脱离数据库彼此交锋时终于暴露出了短板，特别是进入残局之后，很直观的和棋或胜负局面，象软却无谓地走废着，以至于发起本次赛事的中国特级大师党斐不得不多次到比赛室劝降或劝和。
　　在天启和UFX的比赛中出现了很喜感的一幕，天启只顾吃子而对绝杀手段视而不见，而UFX则是在即将被将死时干脆当机选择“玉碎”，令人忍俊不禁。单从这次比赛就不难看出象棋软件的“智能不足”。党斐在赛后说，象软虽然计算能力超强，但处理不了直观的局面，这一部分只靠老算法是根本解决不了的。而行业意义的算法突破智能靠团队和资金的投入，1997年的“深蓝”和今年的“阿尔法狗”都是在企业介入后取得了革命性的突破。在“阿尔法狗”开启人工智能时代之后，象软也可以结合“神经网络”、“深度学习”，真正走向智能化。“我们将力争打造一款世界顶级的象棋人工智能软件，”党斐说，“或许在明年，‘中原象’大战‘阿尔法象’就会成为现实。”
　　人机结合 服务人类
　　在李世石1∶4负于阿尔法围棋之后，不少人因为“人类智慧最后的堡垒”被攻克而感慨，其实象棋软件的发展或许能给人们一些参考。虽然人类已经被“攻克”十年、而且再也不可能赶上机器，但中国象棋并未因此而式微，反而是象棋技术在过去十年里得到了长足的进步。
　　据悉，现在各省队都配备了24核的超级电脑，平时训练就是和机器拆招，蒋志敏就自豪地透露，很多大师都是他的客户，而且对他的软件都非常满意。
　　除了帮助顶尖高手提高水平，象棋软件还能在其他领域发挥作用。“象棋软件目前已经达到很高的阶段，当然再往上还有一定的提高空间，但棋力的提升不是唯一的方向，”蒋志敏说，“其实我们可以向少儿象棋教育、象棋启蒙教育这块发展。现在象棋软件已经具备很高的棋力，要是能加入一些趣味性、去掉一些专业性，可以提供少儿象棋启蒙，对推广象棋很有益处。”
(责任编辑：王立欧 US006)
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客服邮箱：小弟不才，想给jrs们说下阿尔法狗下棋的原理
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最近街上关注人机大战的jrs很多，本jr感受到了很深的共鸣。虽然我一点都不懂围棋，但是从阿尔法狗横空出世以来，它的每条新闻我都会密切关注，曾经花过一些时间去研读谷歌发表在Nature的论文，以及其他优秀的中文原理科普，想在步行街也给家人们讲讲这条狗是如何下棋的。小弟只是某985在读的一个普通计算机系本科生，不是什么大牛，只是对这个领域有很强的兴趣，如果讲的有纰漏或者错误，还请各位不吝赐教，接受任何批评，但是请各位不要人身攻击哈。本文意在科普，所以会尽量不涉及专业术语，街上有很多和我一样的大学生或者高中生，如果能激发更多人对机器学习等领域的兴趣就最好了，看懂这篇文章不需要任何围棋基础，可能会需要一点点点点点的数理基础。首先说几个题外话....1. 虽然阿尔法狗的成就有目共睹，大家完全不用担心什么“AI统治人类”之类的东西，因为现在存在的人工智能都只是”弱人工智能“，即在某项领域比人类强，在所有领域都强于人类的（所谓的”更高级生物“）的AI还差了十万八千里。2. 谷歌在深度学习领域的成就全世界都会承认，但上次看到街上有些亮评借谷歌贬低百度的，比如”百度只会卖假药“之类的，虽然我也不喜欢百度，我日常几乎从没用过，也对它的那些丑闻深恶痛绝，但是实际上百度的人工智能水平也可以说是世界前列了，以偏概全一向是街上的风气，只是希望能有更多人客观一些.....进入正题：1.首先，先说一下阿尔法狗在围棋领域能赢下最强人类的意义吧。任何博弈类游戏，对于机器来说，想赢下人类都有一个极其简单的方法，就是遍历所有可能性，比如五子棋，机器可以计算出所有的可能结果，这样每一步都可以下出最优的落子。但是为什么围棋又不行呢？因为围棋的可能性实在是太多了！！！比宇宙中所有的原子加起来还多，即使是世界上最快的计算机也没法全部遍历，所以在围棋上，只有借助人工智能的方法，让机器学会”下棋“，才有可能打败人类。一直以来，围棋AI都没有能战胜过职业棋手，所以围棋一直被称为”人类最难的游戏“，”人类智慧最后一个堡垒“之类的......而阿尔法狗的横空出世改变了这个格局。那它是怎么学会”下棋“的？2. 让我们从头开始，现在你是一个围棋菜鸡，对于围棋一无所知，你甚至看不懂围棋的规则，但是你有无与伦比的记忆力。好了别懵逼了比赛现在开始！这时候除了五彩懵逼，你还会做什么？唯有在棋盘上随便找个位置XJB下了，幸运的是，对面的人也菜的抠脚，你俩下了三天三夜之后你居然侥幸赢了，喜大普奔！庆祝喝香槟之余，别忘了你最终的目的是要学会下棋，是要成为打败柯洁的男人！你开始镇静下来，思考刚才那盘棋，由于你的超强记忆力，你可以清楚地记住你在每一个局面下的每一个落子，由于你只下过这一盘棋，而且赢了，所以你只能认为你上一盘中，所有的落子都是“好的”，你可以给这些落子标记为（Si,Ai）即在标记为Si的棋局下，你选择下了Ai这一步，并给这些选择打打分，让他们有个所谓的“分数”，因此当你再次面对似曾相识的局面时，你会倾向于选择那些“好的”落子，即“分数”高的落子，而对于没出现过的局面，很简单还是xjb下。当你下了一百万盘棋局之后，这时候你已经是老司机了，下第一百万零一局的时候，由于你超强的记忆力，你完全可以在脑海中模拟出那一百万盘棋的所有场景，并选择“分数”高的落子！随着你下的越来越多，那些看起来有前途的方案就越来越多......3. 上面的所谓的脑海中模拟一百万棋局的算法，就是蒙特卡洛搜索树，阿尔法狗的主要框架，然而这个算法和它名字一样，主要靠蒙，我们就称为“蒙树”好了，面对没碰到过的情况只能蒙，而且就算你下了一亿局，也是自己按照这个规则xjb下的而已，不从大师那里汲取经验，又怎么打败他们呢？围棋的情况浩如烟海，一百万盘棋局是远远不够的，所以我们要给狗加上“大脑”，而且还是两个。4. 所谓的“大脑”就是深度学习领域里的卷积神经网络，当然我们就用大脑来指代。对于第一个大脑，谷歌从国外的围棋对战平台中选取了三千万张棋局，每一张都是智慧的结晶，交给机器去训练，那我们要得到什么呢？要得到的就是面对一个棋局的某个情况，那些人类高手会怎么下，像这个图一样，这个图的意思就是，面对这个局面，那些3000万个棋谱中的人类高手有60%的可能下标记60的那一步，有35%的可能下35那一步......这就是大脑一号的训练，这样训练之后，起码不会只xjb蒙了，向人类高手学习一个，学习面对某些局面的落子。
5.接下来就是第二个大脑，第一个大脑用来选择落子，第二个呢？用来评估局面，是对整个棋局的输赢概率进行评判，比如这个图，颜色越深就代表赢的可能性越大，而要训练这个大脑，人类的棋谱的数量已经无法胜任了，大家都知道金庸里的神功“左右互搏”，就是它了，阿尔法狗会自己和自己下棋，不断产生新的棋局，每一次自我对弈就是对两个大脑的一次训练，一次自我进化...........有了蒙树和两个大脑，终于成就了现在的阿尔法狗.......总结一下阿尔法狗下棋的流程：（1）通过第一个大脑，找出下一步棋的数个备选走法（人类高手会怎么走）（2）通过“蒙树”不断模拟走下去的情况，找出个相对最优的走法（3）通过第二个大脑，对整个棋局局势进行评估，进一步影响下一步走法（4）两个大脑结合，反复模拟直到最深处，找出最终的走法.....这就是阿尔法狗走一步棋的思考过程后记：心血来潮写了这篇.....写的不好大家多多宽容，参考的文章除了谷歌那篇nature还有知乎上的一些文章，大家有兴趣也可以看看.....总而言之阿尔法狗其实没有创新的算法（当然这些结合以及各种优化也是谷歌天才们的杰出表现），量变产生质变，大量训练，自我进化，终于成了现在的无敌阿尔法狗，我相信谷歌花费了大量的财力和人力来对它进行训练，其实是一件挺劳民伤财的事情，但这件里程碑式的作品注定被历史铭记.....PS: 居然有那么多jr支持，万分感谢，受宠若惊，再次谢谢了！！！步行街福利多，故事多，偶尔也说点其他东西和jr们分享一下，感觉很温暖！！PPS：说明一下，这篇帖子说的是1.0版本的Alpha Go，即战胜李世乭的版本，一些Jr指出在2.0版本中放弃了监督学习和蒙特卡洛搜索树，有兴趣的jr可以参考一下，我打算明天看看，哈哈。 还有这只是科普向的，比较浅显，如果有计算机专业的同学想深入了解，还是建议读论文哈。PPPS：很多jr看我的ID以为我是湖北人。。。其实我虽然在湖北上大学，并不是湖北人，这个ID完全是因为李白那首诗“且就洞庭赊月色，将船买酒白云边”hh，和那个牌子的酒没有关系~PPPPS：是在没想帖子会那么火.....受宠若惊，回复速度增长实在是太快..虽然已经尽力，但实在没法一一回复 ，没想到这个帖子还惊动了其它高人，有个top2的博士师兄另开一贴，进一步说明了阿尔法狗的算法，通俗有趣！@ 链接在这： 水平比我高出太多，要向他看齐hh，希望大家支持下哈GMT檢測語言阿尔巴尼亚语阿拉伯语阿塞拜疆语爱尔兰语爱沙尼亚语巴斯克语白俄罗斯语保加利亚语冰岛语波兰语波斯尼亚语波斯语布尔语(南非荷兰语)丹麦语德语俄语法语菲律宾语芬兰语高棉语格鲁吉亚语古吉拉特语哈萨克语海地克里奥尔语韩语豪萨语荷兰语加利西亚语加泰罗尼亚语捷克语卡纳达语克罗地亚语拉丁语拉脱维亚语老挝语立陶宛语罗马尼亚语马尔加什语马耳他语马拉地语马拉雅拉姆语马来语马其顿语毛利语蒙古语孟加拉语缅甸语苗语南非祖鲁语尼泊尔语挪威语旁遮普语葡萄牙语齐切瓦语日语瑞典语塞尔维亚语塞索托语僧伽罗语世界语斯洛伐克语斯洛文尼亚语斯瓦希里语宿务语索马里语塔吉克语泰卢固语泰米尔语泰语土耳其语威尔士语乌尔都语乌克兰语乌兹别克语希伯来语希腊语西班牙语匈牙利语亚美尼亚语伊博语意大利语意第绪语印地语印尼巽他语印尼语印尼爪哇语英语约鲁巴语越南语中文简体中文繁体阿尔巴尼亚语阿拉伯语阿塞拜疆语爱尔兰语爱沙尼亚语巴斯克语白俄罗斯语保加利亚语冰岛语波兰语波斯尼亚语波斯语布尔语(南非荷兰语)丹麦语德语俄语法语菲律宾语芬兰语高棉语格鲁吉亚语古吉拉特语哈萨克语海地克里奥尔语韩语豪萨语荷兰语加利西亚语加泰罗尼亚语捷克语卡纳达语克罗地亚语拉丁语拉脱维亚语老挝语立陶宛语罗马尼亚语马尔加什语马耳他语马拉地语马拉雅拉姆语马来语马其顿语毛利语蒙古语孟加拉语缅甸语苗语南非祖鲁语尼泊尔语挪威语旁遮普语葡萄牙语齐切瓦语日语瑞典语塞尔维亚语塞索托语僧伽罗语世界语斯洛伐克语斯洛文尼亚语斯瓦希里语宿务语索马里语塔吉克语泰卢固语泰米尔语泰语土耳其语威尔士语乌尔都语乌克兰语乌兹别克语希伯来语希腊语西班牙语匈牙利语亚美尼亚语伊博语意大利语意第绪语印地语印尼巽他语印尼语印尼爪哇语英语约鲁巴语越南语中文简体中文繁体
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这些回帖亮了
引用6楼 @ 发表的:但是如果是这样的话，alphago的选择项的前提是以前的人类高手走过这步，alphago怎么会走出很多高手认为不可能下的棋？我提到了，阿尔法狗在用人类的棋谱训练完后，又自我对弈了很多很多局，产生了很多新的棋谱，自我进化才是它最可怕的地方....
引用26楼 @ 发表的:楼主。。。机器有可能在你画我猜上战胜人类吗TX哈哈哈你这个问题问的太好了，实际上“看懂图片”也是人工智能一个重要方向，对于一张小猫的图片，人类肯定能直接认出来是猫，而对机器来说图片就是一个个像素点，所以怎么提取特征....怎么识别又是一门学问，但以现在的发展情况看，“你画我猜”我妥妥赌人类赢
很好的科普文。不是搞这个的，对错不知，但自圆其说，并且生动易懂。赞。发自手机虎扑
引用36楼 @ 发表的:请问围棋一共有多少种肯定性的棋局，为什么不能穷举呢？兄弟，围棋的可能性大约是10的360次方个，比宇宙中所有的原子加起来还要多
引用19楼 @ 发表的:看完了，对于懂一点围棋不懂计算机的人而言……发现这个步骤……和人类学棋步骤很像啊……只不过人类无法左右互博和超强计算和超强记忆……其实按这个思路的话，狗比人还要“笨”一些，因为狗的强大是因为训练的数据量实在是太大，而人类可能会从一个棋谱中悟出很多其他东西（其实我不懂围棋hhh）
估计发知乎能火，但在步行街我还是要帮顶。
引用1楼 @ 发表的:楼主你好啊你好....估计是写的太长了没人看233
楼主你好啊
楼主。。。机器有可能在你画我猜上战胜人类吗TX
围棋以变化多端为明，阿尔法狗所带来的影响不止对于围棋。而是预示着现在大数据计算跟之前比发生了巨大的进步！打个例子，国际象棋在80年代就被ibm的深蓝给统治了一样。在那个时候深蓝代表着当时的数据计算的巅峰。未来肯定会应用到其他行业和应用中！
但是如果是这样的话，alphago的选择项的前提是以前的人类高手走过这步，alphago怎么会走出很多高手认为不可能下的棋？
楼主你好啊
引用1楼 @ 发表的:楼主你好啊你好....估计是写的太长了没人看233
顶楼主一下
顶楼主，不错不错。我是除楼主外的的沙发么？
很专业，看不懂，哈哈发自手机虎扑
但是如果是这样的话，alphago的选择项的前提是以前的人类高手走过这步，alphago怎么会走出很多高手认为不可能下的棋？
引用内容由于违规已被删除哈哈有道理.....不过谢谢！
引用3楼 @ 发表的:顶楼主一下谢谢谢谢谢！
引用6楼 @ 发表的:但是如果是这样的话，alphago的选择项的前提是以前的人类高手走过这步，alphago怎么会走出很多高手认为不可能下的棋？我提到了，阿尔法狗在用人类的棋谱训练完后，又自我对弈了很多很多局，产生了很多新的棋谱，自我进化才是它最可怕的地方....
很好的科普文。不是搞这个的，对错不知，但自圆其说，并且生动易懂。赞。发自手机虎扑
感谢楼主科普
DDDDDD 国外计算机专业在读
支持普及贴
引用10楼 @ 发表的:很好的科普文。不是搞这个的，对错不知，但自圆其说，并且生动易懂。赞。哈哈哈谢谢！希望推荐一下哈
引用11楼 @ 发表的:感谢楼主科普谢谢！喜欢就推荐一下吧！
引用13楼 @ 发表的:支持普及贴谢谢，希望能推荐一下么么哒
技术贴，顶一个！
狗估计已经放弃了蒙了，这次的是单机版
看完了，对于懂一点围棋不懂计算机的人而言……发现这个步骤……和人类学棋步骤很像啊……只不过人类无法左右互博和超强计算和超强记忆……
围棋以变化多端为明，阿尔法狗所带来的影响不止对于围棋。而是预示着现在大数据计算跟之前比发生了巨大的进步！打个例子，国际象棋在80年代就被ibm的深蓝给统治了一样。在那个时候深蓝代表着当时的数据计算的巅峰。未来肯定会应用到其他行业和应用中！
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