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Master:谷歌的人工智能改进产品  

2017-01-05 09:56:38|  分类: 智慧产业 |  标签: |举报 |字号 订阅

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谷歌AlphaGo团队拜会聂卫平。

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。

14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”。

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。

谷歌创始人就在北京

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) 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。

真相揭露前,《华尔街日报》记者就曾对澎湃新闻记者透露其询问过谷歌,但对方既没有正面承认,也没有直接否认外界的猜测。

而在去年11月,樊麾就在社交媒体上宣布,AlphaGo将在2017年再次复出下棋,并表示AlphaGo在这半年内棋力有了巨大的进步。

仅仅一个月后,谷歌联合创始人谢尔盖·布林就和谷歌CEO皮查伊一同造访了中国棋院,谷歌并没有公布两位高管的到访目的。

当时外界纷纷猜测,这很可能是“阿法狗”要再次出山挑战人类棋手的前奏,柯洁会成为被挑战者之一。

值得一提的是,在Master风波日渐发酵的同时,谷歌创始人布林甚至就身在北京。

这次来访北京,布林并没有公开的自己的来意。有媒体透露,其身边人称他是来“休假”的,属于个人性质的旅游,结果引来了一阵调侃,“布林是不是没看天气预报……”

事后看来,外界的巨大关注,似乎都早已在谷歌的计划之中。

也不得不承认,在体育界新闻相对较少的跨年期间开启“爆点”,谷歌对于营销时间的选取也颇有心得。

推波助澜者早已知晓内情?

Master揭晓自己的真身就是AlphaGo“升级版”后,此前曾败在它手下的柯洁第一时间发表了微博,表示自己早已知道内情。

“感谢Alphago最新版给我们棋界带来的震撼,作为一开始就知道真身是谁的我来讲,是多么希望网上的快棋人类能赢一盘。”

但毫无疑问,他不可能是唯一一个一早就知道真相,却迟迟不透露内情的棋手。回首从Master“出道”到爆红网络的过程,种种迹象都说明有人在推波助澜。

12日晚上,当Master在野狐围棋网上豪取一波10连胜后,知名棋手古力就发微博称,将对在该网站上第一个战胜Master的棋手提供10万元奖励。而实际上,古力本人正是野狐网的投资人之一。

在网络平台,Master的注册国籍还是韩国。

另一个有些“奇怪”的事实是,在此前接受澎湃新闻记者采访时,古力还表示从注册信息上看不出Master的蛛丝马迹,也没有尝试探查其身份。在所有人都在热议Master真身的情况下,这样的做法似乎也有些违反常理。

Master在野狐网的首场以及最后一场收官之战,对局者正是古力,正如他此前所准确“预测”的一样,Master14日晚上宣布“结束挑战”。

不少围棋迷和媒体也猜测,按照谷歌一贯的行事,这些对战的棋手或许也与谷歌方面提前签下了保密协议。

围棋本身或许更是赢家

在世界范围内,研究围棋AI的国家并不少。中国、韩国、日本,以及法国等国家都有自己的项目。

而谷歌和Facebook这两家科技圈内的“龙头企业”更是对人工智能钻研不止,在围棋这个人类智慧的“高峰”上相互竞赛。

但很明显,从完胜李世石,再到Master对一众顶尖人类高手60胜无一败绩,谷歌可谓是为自己人工智能的学习能力以及在这一领域的领先水平,打了一个含金量十足的“广告”。

事实上,早在李世石和AlphaGo的人机大战开始前,柯洁就曾表示无论对局结果,谷歌都已经赢了。

“是一次完美的营销,加上媒体推波助澜,全世界的关注,谷歌只是花了区区100万美元(支付给胜者的奖金),如今股价上涨,多少个100万都挣回了。”

当然,在这一次围绕Master的营销当中,“胜利”的不仅有谷歌,也有弈城网和野狐网(腾讯围棋)两家网站,短短一周内,它们的名字已经通过无数媒体被人们熟知。

但与此同时,围棋本身也并不是“输家”。和李世石的人机大战时一样,这一运动项目再一次得到了平时极难获得的巨大关注度。

围棋成为大众目光焦点,或许正是所有棋手乐于看到的。

来源:http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1590286

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北京青年报报讯(记者 褚鹏)昨晚,随着Master取得对中日韩顶尖高手的59连胜,它的神秘面纱也终于摘下:Master自己宣布它就是此前战胜李世石的人工智能AlphaGo(新版),而代为执子的就是AlphaGo团队的黄士杰博士。随后,Master将第60盘挑战的机会留给古力,但结果仍是Master胜出,它以60连胜0负的战绩结束了这次网测,却给棋手和棋迷留下了无限的遐想空间。

作为中国围棋旗帜性的人物,聂卫平昨天下午向“Master”提出挑战。因为家里网络有问题,聂卫平专程前往野狐围棋网去下棋。因为北京交通情况不理想,老聂在路上堵了好一会儿才到网站。

虽然是下网棋,老聂依然是把一盒烟摆在电脑旁,慢慢悠悠地用鼠标开始下棋。此前的53场胜利,“Master”下的都是30秒一手的快棋,也有棋手提出更改对局用时,但都被拒绝。可是这一盘,“Master”主动把对局用时调整成了1分钟一手,只因为这次的对手不同一般,他就是中国围棋“棋圣”聂卫平。

30秒一手的快棋,对精力和反应是不小的考验,即使是柯洁、朴廷桓这样当打之年的年轻棋手,也有很多失误,严重影响对局质量。聂卫平现在已经64岁了,让他下30秒一手的棋实在有些强人所难了。不知这是否是“Master”破例把用时变为1分钟一手的原因。

尽管如此,老聂最终仍以7目半落败。这样,在“Master”战胜的顶级职业棋手名单中,在柯洁、朴廷桓、陈耀烨、芈昱廷、唐韦星、范廷钰、古力、柁嘉熹、时越、江维杰、朴永训、金志锡、井山裕太、周俊勋之后,又添上了聂卫平的名字。

总结自己的表现,老聂表示不满意,“具体来说这盘棋我布局下得不错,但中盘时候右上角打了一个大勺子,断送好局,有些可惜。”

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落败的老聂,也有心得。“当然,‘Master’技术全面,从来不犯错,这一点是其最大的优势,人类要打败它的话,必须在前半盘领先,然后中盘和官子阶段也不容出错,这样固然很难,但客观上也促进了人类棋手在围棋技术上的提高。”

此外,老聂认为,“Master”确实非常厉害,但对人类高手百战百胜就有点夸张了,“我看有些棋的内容,它的对手简直就是被它吓死的,仅仅百余手就崩溃,这已经不能用技术原因来评判了。”

在人类棋手挑战“Master”的过程中,昨天还发生了有趣的一幕。在第52局,陈耀烨与对手下了7手棋后,因为意外掉线,久久未能登录回来。系统把这盘棋判了和棋,“Master”的连胜看似以这种方式诡异终结。不过这盘棋双方仅下了7手棋,并没有计入大师的胜负统计。

柯洁昨日在微博中也证实“Master”就是AIphaGO的升级版本,他说:“感谢AIphaGO最新版给棋界带来的震撼,作为一开始就知道真身是谁的我来讲,是多么希望网上的快棋人类能赢一盘。若不是住院,我将用上那准备了一个星期的最后一招……”

来源:http://sports.sohu.com/20170105/n477806142.shtml

2016年是重要的一年,我们首次看到了人工智能对现实世界可能的积极影响。

开发AlphaGo程序的谷歌旗下DeepMind团队本周在官方网站上撰文,回顾了2016年团队所取得的发展,其中包括AlphaGo程序在全球围棋社区多次赢得比赛,团队在生成模型领域的进展,以及在记忆和存储领域将神经网络的决策能力与复杂结构化数据的存储和推理能力结合在一起,另外是加强与医疗合作等。

刚刚在昨天(14日),网络围棋平台上一位名叫Master的神秘账号已接连战胜多名国际著名棋手拿下60连胜,其中就包括被称为“棋圣”的聂卫平在内。而经证实,Master正是DeepMind的资深研究员与AlphaGo的主要开发者黄士杰。

撰文称,在当前世界中,无论是天气还是征服疾病,人类都面临着非常复杂、紧急、难于掌握的系统,智能程序将有助于挖掘新的科学知识,给社会带来帮助。

展望2017年,DeepMind团队提出了三大发展方向,其中包括算法突破、社会影响,以及道德伦理的最佳行为,以取得同时的进展,并更好地对科学社区和全世界做出贡献。

以下为文章全文:

在当前世界中,无论是天气还是征服疾病,我们都面临着非常复杂、紧急、难于掌握的系统。我们认为,智能程序将有助于挖掘新的科学知识,给社会带来帮助。为了实现这一目标,我们需要通用的学习系统,从头开始建立起对问题的理解,并利用这些去识别模式,取得其他方式无法获得的突破。在DeepMind,这是我们长期研究使命的焦点。

尽管距离我们设想的智能还有很远的距离,但2016年是重要的一年。对于多项核心挑战,我们取得了令人兴奋的进展,而我们也首次看到了人工智能对现实世界可能的积极影响。

我们的程序AlphaGo挑战并击败了世界围棋冠军李世石,而相关论文很幸运地让我们第二次登上了《自然》杂志的封面。许多专家认为,这一成就比预期中提前了几十年。对我们以及全球围棋社区来说,最令人兴奋的是,AlphaGo展示了赢得比赛的创造性,在某些情况下甚至找到了挑战数千年围棋智慧的下法。

点击查看大图

对于史上最复杂的游戏之一,AlphaGo探索并分享了新思路,这表明了人工智能未来某天可能带来的价值。我们期待2017年能去完成更多游戏。

我们在生成模型领域也取得了有意义的进展,这样的软件能自主想象新的结构和场景。在发表关于图像生成的PixelCNN论文之后,我们发表至WaveNet的论文展示了生成音频的有效性。我们通过原始的波形合成了全球最近似真人的语音,而不是将语音样本简单地拼接在一起。我们计划与谷歌合作将这项技术产品化,并且很高兴这项技术能给数千万人使用的产品带来优化。

另一个重要研究领域是记忆和存储,尤其是如何将神经网络的决策能力与复杂结构化数据的存储和推理能力结合在一起。我们凭借“可微分神经计算机”在18个月内发表了第三篇《自然》论文。

这种模型能同时像神经网络一样学习,以及像计算机一样记忆数据。这样的模型能学习如何回答关于数据结构的问题,无论是族谱还是地铁线路图。这意味着我们更接近利用人工智能通过复杂数据集完成科学发现的目标。

除了推动这类系统用于更多场合,我们还投入了大量时间,优化系统的学习方式。一篇题为“无监督辅助任务的增强学习”论文描述了将某些任务学习速度提升多个数量级的方法。考虑到高质量训练环境的重要性,我们向整个社区开源了旗舰的DeepMind Lab研究环境。我们也在与暴雪合作,开发用于《星际争霸2》的人工智能训练环境。

当然,这些只是冰山一角。通过我们今年在顶级刊物,例如《Neuron》和《PNAS》,以及主流机器学习会议,例如ICLRNIPS上发表的论文,你可以了解到我们的更多工作。我们很高兴看到,社区中的其他参与者正在这些论文成果的基础上积极部署和开发,例如2016年晚些时候围棋程序的再次兴起,以及人工智能和机器学习在更广泛的领域快速发展。

我们也很高兴看到,这类工作对现实世界的初步影响。我们与谷歌数据中心团队展开了合作,利用类似AlphaGo的技术发现创造性的新方法管理散热,使楼宇能效大幅提升了15%

如果这类技术可以被用于其他大规模工业系统,那么将很可能给全球环境和成本带来帮助。这只是我们与谷歌多支团队合作,将先进研究用于全球产品和基础设施的一个案例。

与此同时,我们也在积极参与与英国两家NHS(全国医疗系统)医院的机器学习研究合作,探索我们的技术如何带来更有效的诊断,以及对影响全球数百万人的症状的治疗。

我们还与另两家医院集团就移动应用,以及基础性设施展开合作,给医疗带来优化。

当然,这类技术对社会的积极影响不仅仅是我们正试图解决的现实世界问题,也包括算法和模型的设计、训练和部署方式。我们很自豪,能参与创立Partnership on AI项目。

这一项目将领先的研究实验室、非营利的民间社会团体,以及学术机构联合在一起,在算法透明度和安全性等方面制定最佳行为规范。

通过体验和信息的多样化,我们希望能协助解决这些挑战,找到方法将社会目标置于全球人工智能社区的中心。

我们仍是一家年轻的公司,处于使命的早期。但如果2017年我们可以进一步在这三大领域,包括算法突破、社会影响,以及道德伦理的最佳行为,取得同时的进展,那么将可以更好地对科学社区和全世界做出贡献。

(以上全文经授权转自微信公号“AI世代” 编译/陈桦)

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