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    AlphaGo、李世石 強項都在後半盤

    2016/03/14 06:00

    〔編譯蔡子岳/綜合報導〕AlphaGo起初只在單機架構,去年十月底為擴張學習能力增添配備,使用GPU達一七○張,CPU達一二○○顆,而且只要持續獲得新的棋譜輸入,AlphaGo仍能繼續演化。但科技網站WIRED也提醒,人工智慧(AI)儘管證明能戰勝人類頂尖高手,但至今AI仍考不過八年級自然科學測驗,而八年級自然科學測驗大約只是人類「常識等級」。

    《自然》雜誌一月份刊載的文章解釋,AlphaGo使用蒙地卡羅樹搜尋法,有兩類深度類神經網絡,分別是選擇下子的策略神經網絡(policy network),以及評估選擇落點的價值神經網絡(value network);前者負責計算走法,後者則負責「想像」、「推算」可能局面,這讓AlphaGo可高度模擬人類棋手憑直覺快速決定策略的思維邏輯。

    AlphaGo此前已獲得工程師輸入超過三千萬步棋步,並讓價值神經網絡「左右互搏」,進行高達兩千萬次自我對局訓練,DeepMind才讓程式與人類對弈。

    《自然》雜誌編輯薛雅(Tanguy Chouard)指出,AlphaGo模仿人類直覺下棋的方式令人驚訝,但也可能正是這次對弈的致命處,因為它的「風格」基於過往人類動作,在九段高手前可能顯得缺乏創意。近年對戰李世石佔上風的中國棋士柯潔則認為,李世石強處在於後半盤翻盤能力,布局則是李世石的短處,這對於AlphaGo是個利多,因為電腦一般也是後半盤較強。

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