侵权投诉
焊接机器人 喷涂机器人 搬运机器人 装配机器人 切割机器人 其他机器人
当前位置:

OFweek机器人网

其它

正文

准备好了吗?人工智能将挑战韩国围棋大师

导读: 3月9日围棋名将李世石将在韩国首尔面对人工智能对手的挑战。这将是一场重量级比赛,被认为堪比1997年国际象棋大师卡斯帕罗夫与IBM超级计算机“深蓝”之间的对抗。

  3月9日围棋名将李世石将在韩国首尔面对人工智能对手的挑战。这将是一场重量级比赛,被认为堪比1997年国际象棋大师卡斯帕罗夫与IBM超级计算机“深蓝”之间的对抗。当时,“深蓝”在5盘比赛中以3比2取胜。这也被认为是科技发展史上的里程碑事件。这意味着,对于最重要的智力游戏之一,超级计算机已经有能力胜过人类。

  从许多方面来看,此次围棋比赛将更有意义。

  一方面,围棋是一种来自中国、有着2500年历史的棋类游戏,从数学上来看比国际象棋更复杂,而复杂程度要高出多个数量级。此外,这也被认为是全球最古老、最困难的棋类游戏。

  另一方面,谷歌DeepMind团队开发的人工智能系统AlphaGo通过自学掌握了围棋技巧。通过深度学习和人工神经网络技术,AlphaGo是21世纪的“数字自学者”。与IBM“深蓝”不同,计算机专家并没有为AlphaGo开发专门的程序。从本质上来看,AlphaGo在自我编程。

  为了学习围棋,人工智能专家向AlphaGo输入了来自人类高手的大量棋谱数据,其中包括3000万步走法。这一数据库看起来很庞大,但在围棋所有可能的走法中,3000万步只是沧海一粟。

  随后,计算机开始与自己对弈,直到人工智能系统掌握围棋的高端技巧。

  谷歌的研究人员德米斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)在此前的一篇博文中表示:“传统人工智能方法为所有可能位置建立搜索树。对围棋来说,这种方法行不通。因此,当我们试图打破围棋的难题时,我们采取了不同的方法。我们开发的系统将高级搜索树与深度神经网络结合在一起。这些神经网络以围棋棋盘描述作为输入,并通过包含数百万个类神经元连接的12个不同网络层次进行处理。”

  这一突破意义重大,而到来得也很突然。在几十年时间里,围棋软件被认为无法突破人类的初级水平。在与计算机对弈时,人类高手有着巨大的优势。

  然而,AlphaGo的横空出世改变了这一点。谷歌此前曾让AlphaGo与其他围棋人工智能系统进行了500盘对弈,而AlphaGo取得了499胜1败的成绩。去年底,AlphaGo甚至在五番棋较量中以5比0完败欧洲围棋冠军樊麾。这是计算机首次击败围棋职业选手。

  3月份与李世石的比赛被认为是对AlphaGo的终极考验。李世石是公认的过去10年全球最优秀的围棋棋手之一。3月份的比赛将会直播,而胜者将获得100万美元的奖金。

声明: 本文由入驻OFweek公众平台的作者撰写,观点仅代表作者本人,不代表OFweek立场。如有侵权或其他问题,请联系举报。

我来说两句

(共0条评论,0人参与)

请输入评论

请输入评论/评论长度6~500个字

您提交的评论过于频繁,请输入验证码继续

暂无评论

暂无评论

OFweek品牌展厅

365天全天候线上展厅

我要展示 >
  • 机器人
  • 机器视觉
  • 伺服
  • 猎头职位
更多
文章纠错
x
*文字标题:
*纠错内容:
联系邮箱:
*验 证 码: