想与围棋AI进行对弈吗?来试试吧!

你可以下载Leela-zero并与其进行对弈,Leela-Zero和AlphaGo-Zero一样,是使用蒙特卡洛树搜索和深度残差神经网络算法,不依赖于任何人类棋谱训练出来的围棋AI。Leela-zero是AlphaGo-Zero忠实的追随者。

AlphaGo Zero是DeepMind围棋软件AlphaGo的最新版。2017年10月19日,AlphaGo团队在《自然》上发表文章介绍了AlphaGo Zero,文中指出此版本不采用人类玩家的棋谱,且比之前的所有版本都要强大。

通过自我对弈,AlphaGo Zero在三天内以100比0的战绩战胜了AlphaGo Lee,花了21天达到AlphaGo Master的水平,用40天超越了所有旧版本。DeepMind联合创始人兼CEO杰米斯·哈萨比斯说,AlphaGo Zero“不再受限于人类认知”,很强大。由于专家数据“经常很贵、不可靠或是无法取得”,不借助人类专家的数据集训练人工智能,对于人工智能开发超人技能具有重大意义,因为这样的AI不是学习人,是通过对自我的反思和独有的创造力直接超越人类。

AlphaGo Zero神经网络使用TensorFlow在64个GPU和19个CPU参数服务器训练,推理的TPU只有四个。神经网络最初除了规则,对围棋一无所知。AI进行“非监督式学习”,自己和自己对弈,直到能预测自己的每一手棋及其对棋局结果的影响。前三天,AlphaGo Zero连续自我对弈490万局。几天之内它就发展出击败人类顶尖棋手的技能,而早期的AlphaGo要达到同等水平需要数月的训练。为了比较,研究人员还用人类对局数据训练了另一版AlphaGo Zero,发现该版本学习更加迅速,但从长远来看,表现反而较差。

普遍认为,AlphaGo Zero是一次巨大的进步,即便是和它的开山鼻祖AlphaGo作比较时。艾伦人工智能研究院的奥伦·伊奇奥尼表示,AlphaGo Zero是“非常令人印象深刻的技术成果”,“不管是在他们实现目标的能力上,还是他们花40天时间用四个TPU训练这套系统的能力”。《卫报》称AlphaGo Zero是“人工智能的大突破”,援引谢菲尔德大学的伊莱尼·瓦希莱基(Eleni Vasilaki)和卡内基梅隆大学的汤姆·米切尔(Tom Mitchell),两人分别说它是令人印象深刻的成就和“突出的工程成就”。悉尼大学的马克·佩斯说AlphaGo Zero是“巨大的技术进展”,带领我们进入“未至之地”。

然而,纽约大学心理学家盖瑞·马库斯对我们目前所知的则表示谨慎,AlphaGo或许包括“程序员如何建造一台解决围棋等问题的机器的隐晦知识”,在确保它的基础结构比玩围棋时更有效率之前,它需要在其他的领域受检测。相反,DeepMind“自信这种方法可以归纳至更多的领域中”。

韩国职业围棋选手李世石回应称:“之前的AlphaGo并不完美,我认为这就是为什么要把AlphaGo Zero造出来”。至于AlphaGo的发展潜力,李世石表示他必须要静观其变,但同时表示它会影响年轻的棋手。韩国国家围棋队教练睦镇硕表示,围棋界已经模仿到之前AlphaGo各个版本的下棋风格,从中创造新的思路,他希望AlphaGo Zero能带来新的思路。睦镇硕补充道,棋界的大趋势如今被AlphaGo的下棋风格影响。“最初,我们很难理解,我差不多认为我在跟外星人打比赛。然而,有过这么次的体会,我已经适应它了。”他说。“我们现在错过了辩论AlphaGo与人类之间的能力差距的点。现在讲的是计算机间的差距。”据称,他已经开始和国家队棋手分析AlphaGo Zero的比赛风格:“虽然只看了几场比赛,但我们的印象是,AlphaGo Zero和他的前者相比,下棋更像人类。”中国职业棋手柯洁在他的微博上表示:“一个纯净、纯粹自我学习的AlphaGo是最强的……对于AlphaGo的自我进步来讲……人类太多余了。”