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Alpha 南大门总店 알파 남대문본점

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  • 韩国棋院向AlphaGo授予第一个名誉职业九段证书 - 韩国新闻速递 社会・文化 3月15日,韩国棋院向人工智能AlphaGo授予了名誉九段证书。图为洪锡炫总裁(左)正向谷歌DeepMind研究总负责人大卫·席尔瓦授予段位证书。段位证书为AlphaGo同时用韩文和英文写上了“韩国棋院对AlphaGo的卓越棋品和成绩表示认可,特授予九段证书”的内容。 人工智能AlphaGo成为了名誉九段棋手。3月15日,“谷歌DeepMind挑战赛”五番棋的最后一局比赛结束后,韩国棋院在闭幕仪式上向4:1战胜李世石九段的AlphaGo授予了名誉九段证书。 这是韩国棋院第一次授予名誉职业段位证书,而非业余名誉段位证书。韩国棋院表示“AlphaGo不仅拥有足以战胜世界第一强手的围棋实力,还为在全世界宣传围棋这项运动做出了卓越贡献”,发表了授予AlphaGo名誉九段证书的原因。 出席闭幕仪式的韩国棋院总裁洪锡炫(《中央日报》及 JTBC会长)表示“早就知道这一天终会到来,但这次还是由衷希望(李世石九段)能够获胜,对开发出AlphaGo的DeepMind深表尊敬,同时为在对弈中表现出坚韧的精神、坚强的创造力和天赋的李世石九段给予热烈掌声”。 他特别指出“在过去一周时间里,所有国民,无论会不会下围棋,都在手心攥着一把汗津津有味地观看了这几场对弈,这也成为了吸引西方人通过围棋这项东方文化的精髓更加深刻认识东方文化魅力的一个契机”。 在此前举行的对弈期间,共有300多名国内外媒体记者到场观局,14个电视台和网络频道争相转播。主办方表示,当日对弈吸引的媒体数量甚至比对弈首日还多。 负责为对弈进行英语解说的克里斯·卡尔路说“这是一场历史性的美妙对弈,是一场纪念碑式的对弈”,表示“感谢它使围棋获得了前所未有的关注”。负责韩语解说的金成龙九段说“在第五局对弈中,李世石九段采取了与第四局截然不同的战略,他利用计算机最擅长的‘计算’与机器抗衡,这样的挑战精神非常值得称道”。 对于AlphaGo以后的计划,谷歌DeepMind的最高执行官哈撒比斯并未过多谈及,他只说“将在回到英国后进行缜密分析,考虑未来的情况,从而决定是否进行新一轮对弈,找出需要完善的地方”。在闭幕式上,他表示“人工智能现在仍处于初级阶段,它是一种可以帮助人类做好很多事情的工具,DeepMind在被谷歌收购时提出的第一个条件就是成立伦理道德委员会”,他强调“将把研究结果与科学界分享,一起讨论相关问题,我们相信,人工智能一定可以帮到大多数人”。
  • 我们应从“AlphaGo冲击波”中学到什么? - 韩国新闻速递 社会・文化 上周发生了一起即将被写入人工智能教科书的历史事件。在一直被认为是人类特有技能的围棋领域,计算机表现出了最高水平之上的能力。国际象棋、围棋、扑克等各种要求智力的游戏一直都是人工智能的研究对象。因为对于智能概念的界定,目前并没有相关的哲学论争,站在工学的立场上,只要能在需要高难度思维的游戏中展现出可以与人类最高水平相抗衡的能力,就可以视为拥有智能。从人工智能研究人员的立场来看,AlphaGo最具魅力的部分在于,它的算法并非由围棋专家亲自参与开发。AlphaGo几乎原样照搬了教科书式的人工智能演算法,然后利用从网上随便可以下载的人类对弈棋谱数据,不断提高它的性能。 事实上,AlphaGo使用都是些学界发表已久的技术。打破围棋无数棋路中的随机性从而决定着手点的蒙特卡洛树搜索是也是早在十年前就已被用于几乎所有人工智能围棋软件的定式。自主学习的“自我对弈”技巧也曾在1992年开发的西洋双陆棋桌游程序中登场亮相。对围棋局势的判断可以对搜索演算法的效率产生重大影响,在这一部分,AlphaGo实现了卓越的性能改进。在这一方面,最近整个颠覆了机器学习研究的深度神经网络技术发挥了作用。但这一技术早在90年代就已在图像认知领域诞生。AlphaGo使用的神经网络是模仿高等动物头脑视觉皮层的计算能力认识图形内客体的卷积神经网络技术。也就是说,计算机将围棋盘视为黑色和白色像素构成的图形,将人类看到图形后做出直觉客体认识的能力应用到了围棋之中。一句话说,AlphaGo通过利用计算机快速演算能力实现的搜索技术和模仿人类直觉的深度神经网络技术互补作用,表现出了超越人类最高水平的围棋实力。 其实我曾经非常担心这局对弈。谷歌DeepMind汇集了全世界的优秀人工智能研究人员,如果在对弈中不幸惨败,研究领域无疑将被泼下一盆冷水,担心重演上世纪80年代很多人意识到人工智能的局限性从而退出这一领域的“人工智能之冬”。这是因为,凝聚了大众目光的这次活动将对人工智能领域的未来发展产生巨大影响。不过我认为,研究团队中的技术领导人大卫·席尔瓦博士从研究生时候就一直研究人工智能围棋,还在2008年有过与职业棋手对弈的经验,因此才会安排这场活动。我觉得,这次对弈不是人工智能的胜利,而是大卫·席尔瓦博士个人执念和热情的胜利。 以下是我的思考和从中得到的启示。 第一,不要把这次对弈看做人类与计算机的对决。人们只需看到,计算机已经发展到可以解决如此难题的阶段,认识到计算机已经发展得如此便利和强大即可。计算机存在的本来目的就是为了解决人类难以处理的麻烦问题,这只不过是忠于计算机存在的本来意义、总有一天必然会出现的结果罢了。比如说,核工学可以被用作核能发电,也可以被用来开发核武器,如何制定有利于人类的使用方案,最终是人类自己的事。 第二,这次对弈的结果绝非意味着“人工智能的实现”。AlphaGo搭载的技术很难称之为真正意义上的通用人工智能技术。它只是按照围棋的属性,结合最合适的人工智能要素开发出的围棋特化演算程序。比如说,计算机国际象棋中并未使用AlphaGo的核心技术“蒙特卡洛树搜索技术”或者“深度神经网络”,一般观点认为,这是因为这种技术并无助于计算机表现出最高水平的国际象棋实力。AlphaGo通过无数局对弈,在反复的获胜和失败中进行练习,因而对于无人驾驶汽车和机器人等稍有失误就会导致人类死亡或受到严重伤害的机器,很难使用AlphaGo的学习型算法。所以说,迄今为止,我们距离人工智能这一远大目标还有很长的路要走。 第三,人工智能成了我们的后代必须掌握的技能之一。这次围棋对决让人们认识到了电脑编程教育的重要性,未来如果不能熟练掌握人工智能技术,将很难在现在的岗位上继续工作。推测此番DeepMind直接编写的AlphaGo核心源代码可能高达1000行以上。对于电脑专业学生来说,编写这些代码可能只需要几天时间,而对于没有掌握人工智能核心知识的人来说,可能一辈子也无法写出成果。 本文为外部撰稿人专栏,不代表本报立场。
  • 人机大战第二局:AlphaGo序盘连发新招 - 韩国新闻速递 社会・文化 韩联社首尔3月10日电 首战击败人类代表的谷歌人工智能程序“阿尔法围棋”(AlphaGo)在10日下午与李世石九段的五番棋第二局对弈中从序盘阶段就不断下出罕见变招。 执黑先行的AlphaGo在开局5秒后在右上角星位落下第一手,李世石第一手则在左下角星位,AlphaGo“思考”1分30多秒后,一改惯用的星布局,将其第二手下在左上角小目,使气氛顿时紧张起来。在现代围棋中,二连星是在外势与实地之间寻求平衡的布局,而小目布局则以取实地为主。 更让李世石和职业棋手愕然的是AlphaGo在右下角下着定式的AlphaGo突然抽身将黑13落在上边,摆起中国流布局。担任电视解说的金成龙九段惊呼,从未看到有“人”如此下棋。颇感意外的李世石思考了5分钟后才在左边落子。
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更新日期:12.11.28

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