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谷歌人工智能首次破解围棋比赛：完胜欧洲冠军
&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp东方网1月28日消息：计算机已经学会下西洋双陆旗、国际象棋等棋类游戏，但在一种棋类游戏方面还有所欠缺，那就是发明于逾2500年前的中国围棋。但谷歌最近在计算机下围棋方面取得了突破。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp《自然》杂志周三刊文称，谷歌已经开发出首款会下围棋的人工智能软件AlphaGo，目前能击败部分职业棋手。去年10月，AlphaGo在与欧洲围棋冠军樊麾(Fan Hui)的对垒中，五战五胜。负责该项目的Google DeepMind计划3月份让这款软件在韩国首尔迎战世界上水平最高的围棋棋手。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这一人机大战与1996年IBM的深蓝计算机击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫相似。Google DeepMind联合创始人德米斯?哈萨比斯(Demis Hassabis)表示，但围棋是一种更为复杂的棋类游戏，国际象棋每步棋有约20种选项，围棋则有约200种选项，“这次人机大战还存在大量不确定性”。IBM展示了现代计算机的强大运算能力，DeepMind将突显现代计算机的“思考”方式更多地向人类靠拢。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp多年来，计算机科学家一直在尝试教会计算机下围棋。Facebook在利用与谷歌同样的神经网络和搜索技术开发类似项目。Facebook当地时间周二表示，软件总是能战胜人类。根据两家公司的数据，谷歌AlphaGo围棋软件的表现要好于Facebook同类产品。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这一研究的意义不仅仅局限于围棋。Facebook和谷歌的系统不是利用传统计算机编程语言或明确的规则编写的，它们能够自学。哈萨比斯说，这些技术适用于下述问题：需要从大量已有数据中寻找规律。Facebook发言人表示，该公司的围棋研究将被用来改进Facebook M虚拟助手。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp英国围棋协会主席乔恩?戴蒙德(Jon Diamond)说，计算机下围棋研究的进展比其预期提前5-10年，“这是一个巨大的飞跃，其棋力远高于迄今为止的其他围棋软件”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp通过“观察”棋手下棋，然后模拟自己跟自己下棋，AlphaGo的棋力达到了名家水平，甚至能击败最棒的传统围棋软件。去年10月，AlphaGo在与欧洲围棋冠军樊麾(Fan Hui)的对垒中，五战五胜。&nbsp&nbsp&nbsp&nbspGoogle DeepMind部门有逾200名人工智能研究人员和工程师。哈萨比斯表示，AlphaGo开发历时18个月左右，团队规模由最初的2、3人增加到15人，“对我们来说AlphaGo是一个相当大的项目”。 DeepMind最近吸引英国研究人员马太?莱(Matthew Lai)加盟。马太?莱曾开发了一个能与国际象棋大师对垒的系统，他的软件能以与人相似的方式进行推理，比IBM采用的方法效率更高。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp哈萨比斯表示，谷歌可能效仿Facebook，把其围棋软件放到网上供用户使用。谷歌需要首先全力备战在首尔的人机大战，AlphaGo的对手是李世石(Lee Sedol)，胜者将获得100万美元奖金。
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谷歌人工智能首次破解围棋比赛：完胜欧洲冠军
日 18:49 来源:东方网
&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp东方网1月28日消息：计算机已经学会下西洋双陆旗、国际象棋等棋类游戏，但在一种棋类游戏方面还有所欠缺，那就是发明于逾2500年前的中国围棋。但谷歌最近在计算机下围棋方面取得了突破。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp《自然》杂志周三刊文称，谷歌已经开发出首款会下围棋的人工智能软件AlphaGo，目前能击败部分职业棋手。去年10月，AlphaGo在与欧洲围棋冠军樊麾(Fan Hui)的对垒中，五战五胜。负责该项目的Google DeepMind计划3月份让这款软件在韩国首尔迎战世界上水平最高的围棋棋手。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这一人机大战与1996年IBM的深蓝计算机击败国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫相似。Google DeepMind联合创始人德米斯?哈萨比斯(Demis Hassabis)表示，但围棋是一种更为复杂的棋类游戏，国际象棋每步棋有约20种选项，围棋则有约200种选项，“这次人机大战还存在大量不确定性”。IBM展示了现代计算机的强大运算能力，DeepMind将突显现代计算机的“思考”方式更多地向人类靠拢。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp多年来，计算机科学家一直在尝试教会计算机下围棋。Facebook在利用与谷歌同样的神经网络和搜索技术开发类似项目。Facebook当地时间周二表示，软件总是能战胜人类。根据两家公司的数据，谷歌AlphaGo围棋软件的表现要好于Facebook同类产品。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp这一研究的意义不仅仅局限于围棋。Facebook和谷歌的系统不是利用传统计算机编程语言或明确的规则编写的，它们能够自学。哈萨比斯说，这些技术适用于下述问题：需要从大量已有数据中寻找规律。Facebook发言人表示，该公司的围棋研究将被用来改进Facebook M虚拟助手。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp英国围棋协会主席乔恩?戴蒙德(Jon Diamond)说，计算机下围棋研究的进展比其预期提前5-10年，“这是一个巨大的飞跃，其棋力远高于迄今为止的其他围棋软件”。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp通过“观察”棋手下棋，然后模拟自己跟自己下棋，AlphaGo的棋力达到了名家水平，甚至能击败最棒的传统围棋软件。去年10月，AlphaGo在与欧洲围棋冠军樊麾(Fan Hui)的对垒中，五战五胜。&nbsp&nbsp&nbsp&nbspGoogle DeepMind部门有逾200名人工智能研究人员和工程师。哈萨比斯表示，AlphaGo开发历时18个月左右，团队规模由最初的2、3人增加到15人，“对我们来说AlphaGo是一个相当大的项目”。 DeepMind最近吸引英国研究人员马太?莱(Matthew Lai)加盟。马太?莱曾开发了一个能与国际象棋大师对垒的系统，他的软件能以与人相似的方式进行推理，比IBM采用的方法效率更高。&nbsp&nbsp&nbsp&nbsp哈萨比斯表示，谷歌可能效仿Facebook，把其围棋软件放到网上供用户使用。谷歌需要首先全力备战在首尔的人机大战，AlphaGo的对手是李世石(Lee Sedol)，胜者将获得100万美元奖金。人工智能主题周报2017第31期:谷歌AlphaGo Zero围棋可自学成才,AI技术层持续突破
上周行情回顾:上周上涨0.15%,下跌2.38%,人工智能指数下跌4.26%,跑输创业板指1.88%。人工智能板块整体下跌。上周,人工智能涨幅靠前的细分行业分别为智能物流(+2.16%),虚拟现实(-2.47%),智能电视(-2.63%)。上周,人工智能涨幅靠后的细分行业分别为无人机(-5.4%)、云计算(-5.02%)、(-4.77%)。上周成交量下降4810.58万手。个股方面,(+2.79%)、(+2.43%)、(+1.19%)涨幅靠前;(-17.48%)、(-16.18%)、(-11.5%)跌幅靠前。
本周投资观点:本周我们建议投资者从以下5条主线布局中小市值标的:1)强烈推荐(300193.SZ):市值40亿,账上现金16亿,16/17年业绩1/1.2亿,扣除现金后,市盈率仅为20倍,PB仅有不到2倍,第三大股东以5.8亿买入第一大和第二大股东的全部流通市值8.85%的股份,合13元/股,公司主业是焊接机械,40%都是出口,基本面质地较好,未来看产业升级并购。相似的逻辑还可以关注,焊接设备领域,国际高端焊接设备市场大多被ESAB、Linclon、Miller垄断,国内焊接设备集中度较低,随着行业洗牌加剧,未来市场份额将向优势企业集中,国内有望诞生一两家焊接设备龙头公司。2)相比海外发达国家,“保有量及“每万辆车辆拥有的检测机构”存在明显差距,随着国内放开机动车检测站收费,下游“检测站”资金充足,且拥有较强的检测设备购置需求。预计未来5年,国内机动车检测市场将维持25%以上的增速,建议关注国内机动车检测领域龙头:安车检测(300572.SZ)。3)随着反恐和社会治安等需求增长,及“平安&智慧城市、雪亮工程”等项目推进,安防业未来5年增速为10%。当前,整体解决方案成为安防核心竞争力,“AI+安防”等智能化产品为行业发展重点,龙头企业的市场份额还将扩张。建议关注“全产品系列、AI实力突出”的国内领先的视频监控管理产品与解决方案提供商:(300367.SZ)。4)人工智能领域,海外科技巨头(、)在基础层(AI芯片、云计算)的业务已经爆发,建议关注AI基础层标的:(300474.SZ、GPU芯片)、富瀚微(300613.SZ、安防IPC芯片)、汇顶科技(603160.SH、手机电容式触控芯片、指纹识别芯片)、兆易创新(603986.SH、闪存芯片)及中科创达(300496.SZ、智能车载及硬件);考虑AI产业链传导效应,我们认为,未来AI产业盈利亮点还将传导至应用层,建议关注AI应用层标的:(002415.SZ,AI+安防)、熙菱信息(300588.SZ、AI+安防)、汇纳科技(300609.SZ、AI+大数据+零售)、(002230.SZ、AI+语音输入+智能教育)。5)建议关注(000816.SZ)。公司土地曾被市政府收储,处置将带来可观现金流入。公司柴油机产品的市场占有率高,以2亿元增资旗瀚科技获10%股权,介入快速发展的智能服务产业。中国农业的自动化、智能化程度不高,增资后,智慧农业的农机产品有望向智能化、自动化等高端领域发展,抢占竞争高点。
人工智能可分为基础层、技术层和应用层,基础层为算力支撑(AI芯片、云计算),技术层为算法平台,应用层是AI向各传统行业渗透应用。技术层方面,带来了新的突破。上周,谷歌人工智能公司DeepMind团队在国际学术期刊《自然》(Nature)上发表的一篇研究论文中,讲述了新版程序AlphaGoZero:从空白状态学起,在无任何人类输入的条件下,它能够迅速自学围棋,并以100:0的战绩击败“前辈”AlphaGo。仅三天时间,AlphaGoZero自行掌握了围棋的下法,还发明了更好的棋步。仅仅40天后,AlphaGoZero已经可以在与所有其它版本的AlphaGo对弈中获得90%的胜率。这期间,除了被告知围棋的基本规则,它摆脱了人为的大数据,未获得人类帮助或人类棋谱。AlphaGoZero还非常“低碳”,只用到了一台机器和4个TPU,极大地节省了资源。深度残差网络(ResNet)作者之一,Face++的孙剑表示,AlphaGoZero的核心在于化繁为简:把原来的策略网络和价值网络合并成一个网络,简化了搜索过程;用深度残差网络(ResNet)来对输入进行简化,以前需要人工设计棋盘的输入,体现“这个子下过几次、周围有几个黑子几个白子”这样的信息,而现在是“把黑白子二值的图直接送进来,相当于可以理解成对着棋盘拍照片,把照片送给神经网络,让神经网络看着棋盘照片做决策”。谷歌的这一项突破,还可以解决“其他结构性问题”如:蛋白质折叠、降低能耗、寻找革命性的新材料、新药发现、量子化学、粒子物理学等。此前AlphaGo已取得不凡成绩:到,Google围棋人工智能程序AlphaGo与世界围棋冠军李世石进行了5轮围棋大战,最终AlphaGo以4:1的优秀成绩轻松击败李世石,成为全世界关注焦点。2017年1月,作为AlphaGo升级版“Master”,以60连胜惊人战绩横扫“中日韩顶尖围棋选手”,且对弈几乎都采用“20秒3次”的超快棋方式。日,世界排名第一的柯洁以0:3完败AlphaGo。
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围棋人机对弈五十年:第一代围棋AI是中国教授发明
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（原标题：围棋人机对弈五十年）
AlphaGo2.0来到中国， “人机大战第二季”激战正酣。但事实上，AlphaGo已经是围棋人工智能的第三代。在开发围棋人工智能的道路上，人类已经艰难地探索了将近五十年。第一代围棋人工智能是中国教授发明围棋的英译名Go是日语的发音译来的，围棋在日语里写成“碁”(即Go的发音)，把围棋译成Go或者The game of
go大概是最蹩脚的翻译了，尤其是在互联网时代，把围棋译成Go非常不利于围棋的推广，但AlphaGo的出现或能改变这个事实。棋类游戏是对人类智能的挑战，自然也成了人工智能的标志之一。而围棋一直被认为是人工智能领域里的非常困难的挑战。二战还没结束，图灵就研究计算机下棋，他于1947年编了第一个国际象棋下棋程序，但直到1968年，最早的电脑围棋程序才被编写出来。它是由阿尔伯特·索伯特开发的，引入了一个评估函数对棋局进行分析，来估算双方占空的大小。然而，在相当长的一段时间里，业界的普遍观点是电脑围棋只能达到业余棋手的水准。真正意义上的第一代围棋AI(人工智能)——“手谈”，是由已故中山大学化学系教授陈志行研发的围棋程序，从1993年到2002年共10次获得电脑围棋世界冠军，而“手谈”这个名字也是围棋除“弈”之外的别称。陈志行教授原本研究的是量子化学，但同时也是围棋业余高手。在1991年退休后，他才开始潜心研发电脑围棋软件，虽然当时的电脑软件技术水平还非常低，而围棋棋盘大(19
19，一共有361点)，空间状态多，打劫、终局规则复杂，一般程序员至少需要设计一两年才可能让电脑学会下围棋。但量子化学专业出身的陈志行，使用速度快但不太常用的汇编程序语言搭建围棋框架和编写围棋对弈引擎，他潜心编写的“Alpha-Beta搜索引擎”速度非常快，在当时领先其他同行几个数量级，达到了13层搜索深度，也就是说“手谈”可以算清后面的13步棋，而其他程序通常只能算七八步。陈志行编写的“模式识别”专家系统在当时也是无人能及。陈志行潜心研发“手谈”3年后，终于在世界比赛中斩获首个围棋人工智能世界冠军。当时的“手谈”以战斗力超强著称，智能水平遥遥领先国际同行。之后“手谈”对弈水平不断进步，在国际性的电脑围棋对弈比赛上连续夺冠，夺得了该时期大部分世界比赛的冠军。当时个人电脑系统刚在世界范围内普及，许多围棋爱好者还专门购买电脑安装“手谈”软件，用作学习围棋和训练的工具，“手谈”软件在世界范围内销售量排名第一。可以说，“手谈”软件的成功在国内掀起了一波围棋人工智能研究的热潮。“蒙特卡洛树”算法开启二代围棋人工智能当如IBM深蓝那样的超级电脑，已经能够击败世界上最好的国际象棋棋手时，围棋软件却仍然无法击败业余围棋高手。但是，从2006年开始，随着应用蒙特卡洛方法的树搜索即蒙特卡洛树搜索和机器学习在围棋上的应用，电脑围棋水平有了突飞猛进的增长，棋力普遍提升到业余高段的水准。围棋的棋子多，组合可能性也多。蒙特卡洛算法是一种基于“随机数”的计算方法，这一方法源于美国在二战中研制原子弹的“曼哈顿计划”。频率决定概率，围棋对弈软件将最常见的对弈定式及棋形输入其中，从而达到较短时间提高棋力的功效。用通俗的语言解释这种算法：“简单来说，人脑下围棋靠的是逻辑思维，而蒙特卡洛算法就是一个抽样调查的方法。其实就是一个赌博概率式的方法，如果电脑下100盘棋，用这种下法赢了60盘，用另一种下法只赢了50盘，那么，它就会认定第一种下法，而淘汰另一种下法。”蒙特卡洛树搜索算法的出现，可以看作是人工智能取得突破性进展的标志：计算机的思考方式，已经有点接近人类的思维方式了。目前使用蒙特卡洛树搜索的围棋对弈软件有疯石围棋(CrazyStone)、银星围棋(SilverStar)、天顶围棋(ZEN)等，都取得了不错的成绩。2011年8月欧洲围棋大会，电脑围棋软件ZEN在19路盘上被让五子击败日本职业棋手林耕三六段。2012年3月，ZEN被让四子击败了日本超一流棋手武宫正树九段，这是围棋程序首次在被让四子的情况下战胜第一流职业选手。2013年，CrazyStone被让四子击败日本石田芳夫九段，2014年，CrazyStone被让四子击败日本依田纪基九段。可见围棋软件进步迅速，至少比起十年前对弈水平已经提高一大截，受让四子优势明显。2015年10月，同样基于蒙特卡洛树搜索的Google旗下人工智能公司DeepMind开发的AlphaGo，在没有任何让子的情况下，以五战全胜的成绩击败了欧洲围棋冠军、职业围棋二段樊麾，这也是电脑围棋程序首次击败围棋职业棋手，当然也意味着围棋AI新时代的来临。AlphaGo、绝艺以及人机协作围棋AI之难，难在这项运动本身的多重复杂性——“最简单的规则，最复杂的变化”。在AlphaGo及其开发团队DeepMind出现之前，几乎所有研究者都认为在十年内人工智能战胜围棋大师的机会是渺茫的。而在它出现以后，几乎所有人都在惊呼人工智能已破解了围棋这一历史难题，甚至在极短的时间内两次让研究成果上了《自然》杂志的封面。据AlphaGo官方介绍，AlphaGo采用了一种更加“通用”的人工智能方法，即采用将改进的蒙特卡洛决策树算法与深度神经网络算法相结合的方法构建最终的学习系统。其包括两个部分：策略网络与价值网络。策略网络在当前给定的棋局中，负责预测下一步的走棋，并对下一步走棋的好坏进行打分，策略网络的作用好比“模仿”人类棋手的各种走法，以达到预测的效果。然而仅凭模仿无法击败最顶级的人类高手，AlphaGo又增加了价值网络来判断当前的局面到底对哪一方有利，但围棋程序的局势评估相当困难，只能通过深度学习网络之间自我训练的方法来达到良好的效果。2016年3月，AlphaGo以4:1战胜世界围棋名将李世石，AlphaGo的实力首次被世人真正认可。AlphaGo
2.0版本的升级亮点是——摒弃人类棋谱，即仅通过监督学习和强化学习，再度进化出新的“围棋机器人”。
事实上，除了AlphaGo，现在还有其他围棋AI程序也已被证明达到甚至超过了人类棋手的一流水平，比如腾讯AI
Lab(腾讯人工智能实验室)研发的围棋人工智能程序“绝艺”(Fine
Art)，它在今年首次参加UEC杯计算机围棋大赛，就以11连胜夺得了本届UEC杯冠军，在随后的人机大战中完胜日本先锋棋手一力辽。AI作为工具，被人类棋手“喂招”不断进化后，它也能“反哺”人类，棋手使用围棋AI开展人机协同，AI为人类棋手“蓄力”，1+1&2的进化成为了新看点。随着数据量的高速增长，AI可以分析总结、自我学习，人则可以通过善用AI、人机协作，开启智慧时代，改变现在以及未来的一切。(作者为《机器人产业》杂志副总编)
本文来源：北京日报
作者：姜姝姝
责任编辑：李天奕_NN7528
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