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人工智能之父:AlphaGo赢不赢都缺乏用处

导读: 人机对战无疑是4月10日的新闻焦点之一。一边在海南澄迈,德州扑克人工智能“冷扑大师”(Libratus)经过5日激战,在33000手一对一无限注德扑比赛中完胜中国“龙之队”的6名高手

人机对战无疑是4月10日的新闻焦点之一。一边在海南澄迈,德州扑克人工智能“冷扑大师”(Libratus)经过5日激战,在33000手一对一无限注德扑比赛中完胜中国“龙之队”的6名高手,斩获200万人民币奖金;另一边在北京的中国棋院,谷歌宣布被中国网民称为“阿尔法狗”的围棋人工智能AlphaGo将在5月下旬的乌镇对阵柯洁领衔的中国顶尖棋手,上演终极一战。

一南一北,一牌一棋,两则人机对战重磅消息在同一天出炉,虽然未必是有意针锋相对,但也足够令无心的观众相互比较。有些读者认为,连围棋这样高深的智力运动都早已被阿尔法狗拿下,扑克这样门槛低、上手简单的大众娱乐又何足挂齿呢?但反方则指出,扑克不是单纯靠计算的游戏,牵扯到很多心理上的博弈,有时甚至需要“飙演技”,AI能掌握这类游戏有些匪夷所思。

那么,德扑和围棋这两种智力游戏,对AI来说到底有什么区别?哪个难度更大一些?针对这些问题,就冷扑大师和阿尔法狗的相关资料进行了梳理与比较。

德州扑克人工智能之父:AlphaGo赢不赢都缺乏用处

托马斯 桑德霍姆(Tuomas Sandholm) 资料图

不过,冷扑大师的开发者、美国卡内基梅隆大学(CMU)计算机系教授托马斯 桑德霍姆(Tuomas Sandholm)在听到阿尔法狗将来华挑战的消息后,评价非常的简单:问题的关键并不在于中国顶尖棋手能不能赢,而在于生活中几乎不存在像围棋这样的“完美信息游戏”,因而阿尔法狗也缺乏实用场景。

围棋和德扑对于AI来说,性质是不是一样的?

自1988年CMU开发的“奥赛罗”程序击败世界黑白棋冠军以来,人类就在棋类游戏上节节败退。1997年,IBM的计算机“深蓝”击败了国际象棋棋坛神话卡斯帕罗夫,使人机对战在当时达到了舆论高峰,其影响力绝不亚于去年阿尔法狗击败韩国棋手李世石。

计算机程序攻克这些棋类游戏的方法在本质上是一样的:搜索。下每一步棋都是一个决策点,在决策点上分化出不同的可能性,而整盘棋也就形成了一棵不停分叉的决策树。而计算机所做的,就是在每一个决策点上搜索胜率最大的那条路径。

因而难度主要取决于决策点的数量。决策点越多,搜索难度自然越大。黑白棋的搜索量只有10的十几次方,国际象棋是10的四十几次方,而围棋的搜索量达到了惊人的10的170次方。

不过,也正因为围棋的搜索量太大,完全精确的结果是不可能得到的。因而,阿尔法狗在蒙特卡洛树搜索算法(Monte Carlo Tree Search)的基础上,结合走棋网络(Policy Network)、快速走子(Fast rollout)和价值网络(Value Network)进行预测和评估,得到尽可能接近最优的解。虽然阿尔法狗这个过程中做出了巨大突破,但它本质上还是在搜索。

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