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  • Google Deepmind 发布 AlphaGo 教学工具教人类学围棋
来源:本站原创  作者:admin  更新时间:2019-04-15  浏览次数:

  Google的DeepMind子公司发布了一个工具,旨在帮助人们学习像超人AlphaGo一样学习玩围棋。这个名为AlphaGo Teach的系统让用户点击游戏的打开动作,查看AlphaGo对于不同动作获得预期胜出概率。

  这是一个互动的工具,用户可以看到程序如何对不同的游戏路线作出反应,以及它看到的是使用黑色棋子赢得比赛的几率。用户可以查看AlphaGo自己玩的线路,以及人类玩家在相同情况下所做的最流行的动作。

  这是DeepMind帮助围棋选手更好地理解AlphaGo的行为,今年早些时候AlphaGo与人类在两场单独的比赛中占据了领先位置,并在一系列的在线比赛中占据了领先位置。在激烈竞争的过程中,AlphaGo以其对人类棋手的统治地位而闻名,偶尔使用与传统智慧相反的非正统举动,但却赢得了胜利。

  AlphaGo Teach不会把围棋新手变成大师,但它可以帮助玩家更好地理解基于机器学习的程序在特定情况下所看到的东西。不熟悉围棋的人很可能不会发现这个工具对学习游戏很有用,因为它假定玩家对围棋的目标和游戏有一定的了解。

  这就是说,这将在人工智能的领域展现一个有趣的前沿 - 创造一个超人系统,然后可以继续教人类如何思考。反过来,这可以进一步推动人类​​的发展状态。

  消息传出后不久,DeepMind发表了一篇关于AlphaZero的论文,AlphaZero是一个基于AlphaGo的系统,它只使用自我游戏和游戏规则的知识,在围棋、象棋和shogi(一种日本象棋的相关棋子)上胜过其他顶级程序。

  DeepMind也正在寻求解决棋盘游戏之外的世界。该公司最近与暴雪娱乐公司(Blizzard Entertainment)合作,将其游戏“星际争霸2”(Starcraft II)作为机器学习系统的训练环境。

  Google 旗下的 AI 子公司 Deepmind 发布了AlphaGo 教学工具。AlphaGo 团队核心成员黄士杰在其 Facebook 账号上介绍说,“本教学工具总共收录了约 6000 个近代围棋史上主要的开局变化,从 23 万个人类棋谱中收集马会挂牌,http://www.fkgtw.com而来。所有盘面都有 AlphaGo 评估的胜率,以及 AlphaGo 推荐的下法。 所有 AlphaGo 的胜率与推荐下法,AlphaGo 都思考将近 10 分钟(1000 万次模拟)。每一个开局变化,AlphaGo 都固定延伸 20 步棋。加上 AlphaGo 的下法,整个教学工具约有 2 万个分支变化,37 万个盘面。受限于投稿“自然”杂志的时程,本教学工具使用的版本是 AlphaGo Master。希望大家享受 AlphaGo 教学工具中的创新下法,也能从中有所收获。”

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