最近超火爆的Master是谁今天终于揭晓了,就是谷歌的一场营销,是之前的AlphaGo,小编特意为大家带来了一款最新的谷歌阿尔法围棋app,在这个平台上面玩围棋,更加精彩。
粗通围棋的人应该明白,经过一些基础的训练,对局者就可以大致判断出哪些着法合理,哪些着法不必考虑,顶尖高手更是长于对一步棋的价值的判断。然而,包括阿尔法在内的电脑却不具备这种“举一反三”的能力。据悉,“阿尔法围棋”拥有15万职业棋手的棋谱、上百万业余棋手的棋谱、自我对弈3000万局,颇有些水滴石穿、笨鸟先飞的味道。打个比方,在一片沙滩上找到几个足球对于人类而言易如反掌,可是“阿尔法狗们”却需要试着排除每一粒沙子,只不过他们判断沙子的速度非常之快。围棋人工智能的突破的确令人惊叹,但目前看来它似乎更多还是一种量的累积,而非质的飞跃。
陈毅元帅说:棋虽小道,品德最尊。围棋的确很“小”,它毕竟只是一种智力游戏。然而,围棋之博大精深,又令人惊叹。喜欢军事的人从中体会到“三十六计”,哲学家从大小、取舍、厚薄、实地和厚势中品味人生的道理……一万个人的眼中,有一万种围棋。
围棋有胜负,但胜负绝不是它的全部。“手谈”的最大魅力,在于棋逢对手、与人交流。跟一个人下棋,能够知道他的脾气、秉性、喜怒哀乐,了解他的习惯动作,感受他眼神中的杀气。没有了纸扇轻摇,没有了摇头晃脑,没有了那一次次令人痛断肝肠的“打勺”,对弈的乐趣也要大打折扣。
随着Master在网络围棋平台上的自曝真身,持续了近一周的棋坛“Master风暴”终于产生了一个不出所料的结果。
1月4日晚,在网络上连续取得了59场胜利的辉煌战绩后,Master在聊天频道中突然自称就是“AlphaGo的黄博士”,同时还表示“希望大家这阵子,都享受Master的棋局”。
▲AlphaGo声明:我只是最新测试版。
事实上,在整个围绕Master的热炒过程中,谷歌就是幕后“Boss”的猜测从一开始就占据了主流。在外界眼球聚焦期间,也有种种迹象表明,谷歌可能从一开始就导演了这场盛大的“营销”,但却一直刻意掩藏自己的身份。
这次“炒作”,或许是围棋历史上最完美的一次营销,但无疑,赢的不止是谷歌,还有围棋。
Master或是围棋史上最完美营销:谷歌、围棋都赢了
▲柯洁微博。
谷歌创始人就在北京
在Master完成60胜,结束这番人机车轮战后,因与AlphaGo对战而成名的欧洲围棋冠军樊麾就在社交网络上发表了一篇公告。而樊麾目前正是谷歌DeepMind团队测试工程师。
在公告中,樊麾代表DeepMind团队写道:
“我们最近很努力地开发阿尔法围棋,刚过去的几天我们在网络的对弈平台进行了一些非正式的快棋对局,目的是为了检验我们最新版本的阿尔法围棋是否如我们的预期。”
“我们需要感谢所有与我们的Magister(P)和Master(P)账户在弈城围棋网以及野狐围棋网对弈的棋手,也要感谢所有观战的人!最新的阿尔法围棋在对局中所富有启发性的创新,我们从中可以学到的,以及对局的结果都令我们非常激动。”
事实上,由于种种迹象,许多媒体人都曾怀疑“Master事件”是一场营销。在谷歌公布真相后,此前的许多事实也顺利被联系到了一起。
谷歌为AlphaGo设计了两个神经网络:“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法, “值网络”(value network)则预测比赛胜利方,用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络。与此同时,AlphaGo也自行研究新战略,在它的神经网络之间运行了数千局围棋,利用反复试验调整连接点,完成了大量研究工作。
1. 走棋网络(Policy Network),给定当前局面,预测/采样下一步的走棋。
2. 快速走子(Fast rollout),目标和1一样,但在适当牺牲走棋质量的条件下,速度要比1快1000倍。
3. 估值网络(Value Network),给定当前局面,估计是白胜还是黑胜。
4. 蒙特卡罗树搜索(Monte Carlo Tree Search,MCTS),把以上这三个部分连起来,形成一个完整的系统。
1、修复BUG。
1、增加“死活题对战”功能。
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