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柯洁对战阿尔法狗直播地址

2017-05-27 10:14:45

编辑:学良

来源:公众娱乐网

5月23日,中国棋手柯洁将对战人工智能围棋阿尔法狗,并且在接下来的五天进行三番对弈。柯洁对战阿尔法狗完整版视频在哪看?以下是小编为你整理的柯洁对战阿尔法狗直播地址,希望能帮到你。 柯洁对战阿尔法狗比赛时间 用时规则: (一)5月23,25,27日 柯

  5月23日,中国棋手柯洁将对战人工智能围棋阿尔法狗,并且在接下来的五天进行三番对弈。柯洁对战阿尔法狗完整版视频在哪看?以下是小编为你整理的柯洁对战阿尔法狗直播地址,希望能帮到你。

 

  柯洁对战阿尔法狗比赛时间

 

  用时规则:

  (一)5月23,25,27日 柯洁与AlphaGo三番棋:每方3小时,5次1分钟读秒;

  (二)5月26日 配对赛:每方1小时,1次1分钟读秒;

  (三)5月26日 团队赛:每方2小时30分,保留3次1分钟读秒;

  团队赛中,时越、芈昱廷、唐韦星、陈耀烨和周睿羊5位世界冠军将合力对抗AlphaGo,建立棋手“神经网络”,降低心理因素影响,从而做出更加客观的判断。配对赛中,古力与连笑将分别搭配AlphaGo组队,挑战棋手如何去理解AlphaGo的独特风格并与之合作。

  柯洁对战阿尔法狗相关介绍

  在人类进程中,最不想面对的莫过于倒在了由人类造出的机器下,人工智能的能力究竟有多强,在人们都还没有概念时,AlphaGo一举击败顶尖棋手李世石,并以让人惊讶的4:1大比分获胜,让人类在智力游戏上的自信开始崩塌。不久前AlphaGo再次化身神秘的Master,在网上面对各路职业棋手赢得了60连胜的骇人战绩,彻底击碎人类对人工智能的最后一座堡垒。在围棋界,面对人工智能,人类还能否绝地反击,这一战留给了柯洁。

  之前化名为Master的AlphaGo虽然在网络上大杀特杀,但它有一个让人在意的细节,那就是只接受快棋赛邀请。这些事实让人不禁浮想联翩,是不是AlphaGo自知它的弱点就是慢棋?尽管事实可能并非如此,但是值得一试。从去年李世石和 AlphaGo 的对决说起。众所周知李世石在五局对决中唯一只赢了第四局,而那一局正是慢棋赛。当时面对李世石精彩的逆转手,AlphaGo接连出现了“人工智能式”的低级失误,最终落败。

  事实上,AlphaGo的“头脑”中本身就储存了数以百万计的棋谱,再加上它能够凭借强大的机能不断进行左右互搏式的自我对弈,并通过深度学习技术过滤及记住那些胜率低的落子选项,从而实现了类似人类一样的最优选择思考。而且,职业棋手的计算能力再强,他也会受到状态和疲劳的影响,也可能会因为时间的紧迫来不及思考出最优选项。碰上了计算更快,且始终表现稳定的 AlphaGo,时间确实不够。在这次看起来略不公平的比赛中,背后也有人们想探究人类是否还有机会赢得人工智能。这一答案,只有柯洁能给出。

  柯洁对战阿尔法狗胜算几何

  5月23日,中国乌镇围棋峰会在浙江乌镇拉开了序幕,在未来的5天时间里,世界排名第一的柯洁九段将在23日、25日、27日迎战人工智能棋手——AlphaGo。双方第一场对弈将于今天上午10点半开始。

  据了解,本次峰会预计有5场比赛,除去柯洁大战AlphaGo,还有一场人机配对赛和一场团队人机赛,这两场比赛将在5月26日进行。

  公司Alphabet埃里克·施密特上台发表讲话时提到,这一次围棋比赛不是人机之间的对弈,而是用电脑来帮助人类。DeepMind去年和李世石的比赛开创了很多围棋新的打法。人工智能还能帮助让人类的生活更美好,科学家可以利用AI去做到人类做不到的事情。这次围棋比赛是人机合作解决问题时代的开始。

  职业九段时越认为,AlphaGo去年对李世石九段的那几局棋,可以说整个颠覆了棋手们对围棋的认知,AlphaGo所展现出来的实力大大超出我们的预期,并且给围棋带来了很多新的思路。

  柯洁昨晚在新浪微博发表《最后的对决》一文,字里行间流露出坚定和无奈,“无论输赢,这都将是我与人工智能最后的三盘对局。”柯洁还表示,无论AlphaGo如何强大,它始终都是冷冰冰的机器,与人类相比,感觉不到它对围棋的热情和热爱。不过,他也承认,未来属于人工智能。

  赛前不少人都一边倒地认为AlphaGo太过强大,柯洁难求一胜,不过中国围棋队总教练俞斌认为仍存在弱点,俞斌称AlphaGo在对李世石第四盘中所表现出来的“无中生有”的失误,他将这种失误称为“开放性计算的误算”。这种误算在AlphaGo对李世石第五局的角上计算也出现过,如果这次升级版后的AlphaGo2.0没有克服这类无算,那柯洁还是有一定胜算的。

  近期,Alphago的升级版本以“Master”的称谓与世界顶级围棋选手在线上对决60场,并取得了全胜的战绩。

  一直以来,围棋被认为是传统游戏中对人工智能最具挑战的项目,不仅因为围棋包含庞大的搜索空间,更因为对落子位置的评估难度远超简单的启发式算法。

  Alphago采用了机器学习技术,通过训练形成一个策略网络,将棋盘上的局势作为输入信息,并对所有可行的落子位置生成一个概率分布。然后训练出一个价值网络对自我对弈进行预测,以-1(对手的胜利)到1(Alphago的绝对胜利)的标准,预测所有可行的落子位置结果。Alphago将这两种网络整合进基于概率的蒙特卡罗树搜索中,实现它真正的优势。最后,新版的Alphago产生大量自我对弈棋局为下一代版本提供了训练数据,此过程循环往复。

 

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