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※ 本文為 MindOcean 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2017-10-20 11:01:19
看板 Gossiping
作者 jkkert (.....)
標題 [FB] 黃士傑 11/10人工智慧年會介紹AlphaGo Zero 開發過程
時間 Fri Oct 20 10:55:59 2017


FB卦點說明:(繁體中文 20 個字
黃博士:
11月10日在人工智慧年會的演講,我也將介紹AlphaGo Zero的精彩故事。

(中略......)

AlphaGo Zero對戰Master達到近90%勝率,
成為有史以來AlphaGo棋力最強的版本。


FB連結:
https://goo.gl/kDKy99
 

FB內容:

大家好,我們很高興與大家分享AlphaGo的第2篇論文,非常榮幸AlphaGo團隊再次登上了
世界頂尖的《自然》雜誌。

11月10日在人工智慧年會的演講,我也將介紹AlphaGo Zero的精彩故事。

這篇論文介紹了AlphaGo Zero,也就是完全脫離人類知識的AlphaGo版本。主要成果如下


- AlphaGo Zero從零開始自我學習下圍棋。
- 僅僅36小時後,AlphaGo Zero靠著自我學習,就摸索出所有基本且重要的圍棋知識,達
到了與李世石九段對戰的AlphaGo v18的相同水平。
- 3天後,AlphaGo Zero對戰AlphaGo v18達到100%的勝率。
- 不斷進步的AlphaGo Zero達到了Master的水平。Master即年初在網路上達成60連勝的
AlphaGo版本。
- 40天後,AlphaGo Zero對戰Master達到近90%勝率,成為有史以來AlphaGo棋力最強的版
本。

雖然AlphaGo Zero沒有公開下過棋,
在論文中我們附上了AlphaGo Zero的80局棋
(選自不同階段的自我學習,https://goo.gl/Q7nUHS ),
供大家研究。

從圍棋技術的角度來說,AlphaGo Zero自學所發現的圍棋觀念,例如打劫、征子、棋形、
開局先下在角部,開局定式等等,絕大部分與人類的圍棋觀念是一致的,這也間接呼應了
人類幾千年以來圍棋研究的價值。


AlphaGo Zero的棋風特別好戰,並且也喜歡直接點33。
從論文內容來說,這主要是一篇強化學習的論文,關鍵技術在於強化學習訓練pipeline的
效能極大化。

針對這篇論文或AlphaGo想要提問的朋友,請參加明天的AlphaGo AMA,AlphaGo團隊的
David Silver與Julian Schrittwieser將在線以英文回答大家的問題。
https://goo.gl/Vo2qoZ
AMA: We are David Silver and Julian Schrittwieser from DeepMind’s AlphaGo team. Ask us anything. : MachineLearning
[圖]
Hi everyone. We are David Silver (/u/David_Silver) and Julian Schrittwieser (/u/JulianSchrittwieser) from [DeepMind] ( We... ...

 


※ 臉書爆卦請用FB當標題,並附上20繁體中文說明卦點,違者水桶一個月。

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※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/Gossiping/M.1508468164.A.C4A.html
※ 編輯: jkkert (140.114.123.139), 10/20/2017 10:56:34
snowrain: 土條核廢料放你家(大誤)1F 10/20 10:57
chadmu: 分類啦2F 10/20 10:58
abc0922001: 對戰Master到90%,是怎樣...3F 10/20 10:58

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