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星阵和Alphago谁更强? 超越或许只是时间问题

浏览次数:62次 发布时间:2019-6-3

  近日,星阵围棋蓝V认证的官方微博正式开通了。星阵围棋团队于6月1日,在微博上与网友们进行了密切互动,陆续回答了大家关心的一些具体问题。有些问题是星阵在面对镜头与媒体时经常遇到的,有些问题是围棋爱好者们站在提高棋力的角度最关心的,而有些问题却是非常犀利,回答以后或许会引发争议的……

网友:一直想知道星阵围棋是如何实现动态贴目的。

星阵:星阵的技术叫做任意贴目,星阵采用多任务学习技术,通过训练领地网络和子差网络,学会点目,于是可以进行任意贴目的对局。

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网友:星阵前身为“神算子”,以前采访中,金博士说星阵早期用人类棋谱,后期用自我对弈训练。那这早期用人谱,已和Alphago zero纯自我对弈训练不同。从技术角度来说,这是否影响星阵围棋棋力的上限?

星阵:无论是使用人类棋谱版本开始,还是像Zero一样从零开始,并不是最重要的差别,两种方式都可以通过强化学习螺旋上升达到很高的水平。影响棋力上限的不是起点,而是学习的方法和过程。

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网友:是否有计划推出电脑版本或移动设备版本?

星阵:星阵陪练小程序就是移动设备版本,可以满足从入门级棋友到职业级棋友的练棋需求。

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网友:下了几盘,体验非常好。不知道用户量大起来以后,服务器还能不能跟得上。

星阵:用户大量增加时,我们也会增加相应的服务器资源,以保证服务质量。

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网友:运行星阵围棋电脑需要什么配置?

星阵:星阵不提供本地版,星阵AI部署在云上,AI水平与本地电脑配置无关。

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网友:星阵能否放出一些自对弈棋谱让大家欣赏?像阿法狗那样。

星阵:可以,后续我们可以放一些自对弈棋谱供大家欣赏。

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网友:是否敢和人类棋手下一年一盘棋的比赛?比方和聂卫平对局,一天一方只走一步。这样人类可以避免计算力不足和昏招,而AI可以更深入检验围棋理论深度。

星阵:这样的比赛需要组织者和愿意参与的人类棋手。如果有人组织这样的比赛,星阵也愿意参加。

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网友:如果星阵跟棋手搭档下联棋,觉得哪一种棋风会配合得比较好?有具体的棋手人选么?

星阵:星阵以“不退让围棋”著称,搭档力战风格棋手应该更能让棋局展现的精彩刺激!在这一点上芈昱廷、时越、连笑等都是绝佳人选。但联棋还讲求心灵上的默契,而星阵毕竟是一款程序,在双方的配合上就更需要人类去多照顾和适应AI。例如在关键处如果判断不清可以打将后交给星阵处理,星阵选择一种下法后尽量去理解他的战略意图,以保持行动一致,都是很有用的联棋技巧。

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网友:在围棋领域的其他方面会不会带来一些突破?

星阵:(不知道其他方面是指排除了哪些方面)星阵的任意贴目任意棋盘路数是突破。星阵通过智能棋手族用少量算力满足广大棋友对不同水平AI的需求,匹配任意棋迷的水平,也是一项突破。还会有更多突破,例如智能裁判,棋谱分析,水平评测等。

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网友:开发,训练围棋AI,在物力人力方面,都花费很多资金。 人工智能的应用,又很难短时间带来现金收益。 请问贵公司如何长远发展下去呢?

星阵:随着过去几年人工智能围棋的飞速发展,星阵与整个围棋行业都正面临历史性的机遇,通过人工智能的技术驱动,可以改变对弈、训练、教学、考试等方方面面,将围棋行业推向智能化、标准化、体系化、科学化。


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网友:星阵围棋和AlphaGo Zero相比谁更厉害或者差距有多少?

星阵:真要比较星阵和AlphaGoZero的棋力水平的话,只有通过比赛才能获得有说服力的答案。但是很遗憾,AlphaGoZero不再继续研发了,也没有机会通过比赛进行比较了,如果有可能的话,星阵随时愿意应战。

然而事实上,星阵棋力超过AlphaGoZero只是一个时间问题,仍未超越或已经超越,其实都不再重要。更有意义的是从技术突破而非棋力比较的角度来考虑这个问题。AlphaGo将深度学习和强化学习技术引入了围棋AI,取得了举世瞩目的成就,星阵则站在巨人的肩膀上继续前进,研究了多任务学习和迁移学习在围棋AI上的应用,也取得了不错的进展。技术的发展是递进式的,围棋的问题足够复杂,留给研究者的空间足够广阔,相信未来还有更优秀的研究团队,可以取得更大的成绩。