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陈经:柯洁应决胜前半盘 战AlphaGo要有自信
  2017年4月,谷歌DeepMind宣布AlphaGo重出江湖,将在5月在中国乌镇与现世界围棋第一人柯洁展开三番棋较量。新浪就此相关话题采访了人工智能专家陈经(采访于早些时候)。
  新浪:用几句话谈谈您对围棋的理解
  陈经:因为我是搞技术的,所以围棋在我眼里是所有游戏里最复杂的一种。我说的游戏是“完全信息博弈”游戏的一种,比如中国象棋、国际象棋,子力都摊开了,大家都打名牌,但是它又很复杂。这类游戏里围棋是最复杂的一个。
  新浪:请您谈谈您观看AlphaGo和李世石的人机大战以及master的这60盘棋之后的感受?
  陈经:既非常震惊,又非常高兴。因为我长久以来对围棋人工智能的发展很关注之前有几次突破,比如日本的DeepZen能够战胜像我这样的业余棋手了,但能够战胜职业棋手还是难以想象的,以至于我们期待一个程序什么时候能够战胜人类的顶尖高手,但忽然之间,好像AlphaGo已经实现了战胜人类最顶尖棋手的目标。这个进度还是超乎了我们的预期。所以我一方面对计算机算法技术的进步感到震惊,另一方面,有个人工智能能够领先人类棋手好像一先,有点科幻色彩,又能够看到这种棋谱,令人很兴奋。因为职业高手的棋谱有的时候就会显得千篇一律,但是AlphaGo突破了以前的固有思维,不走寻常路,能够让职业棋手的技艺有飞跃的提升。
  新浪:您能否直观的从技术的角度让我们了解AlphaGo在第一次人机大战中谷歌公司使用的资源有多么庞大?
  陈经:第一次人机大战时候,AlphaGo是用了分布式版本的一个机器,在论文里提到有一个单机版,单机版是一个小规模的机器,它有48个CPU,以及8个GPU。
  分布式版有1202个CPU,GPU有176个,比单机版要多大约几十倍,从规模上来说还不是很惊人。真正规模比较大的是AlphaGo平时用于训练的机器,据我们估计应该是在10万个服务器以上。因为它要生成很多棋局,所以训练用的机器CPU以及GPU规模要大得多。但是下棋的时候用分布式的机器和单机版其实棋力相差并不是太大。我们得到的数据是AlphaGo单机版对分布式版也有百分之三十的胜率。

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