Google, AlphaGO'nun Mayıs ayında Çin'in en iyi Go oyuncularına karşı oynayacağını resmen duyurdu!
Bay DT'den gelen bir mesaja göre, şu anda Google, China Go Derneği ve Zhejiang Spor Bürosu ile birlikte Pekin'deki Çin Satranç Akademisi'nde "China Wuzhen Go Zirvesi" hakkında bir basın toplantısı düzenledi. Basın toplantısına göre, Go Zirvesi 22-27 Mayıs tarihleri arasında Çin'in Wuzhen, Tongxiang kentinde düzenlenecek ve 22 Mayıs etkinlik raporu günü. Bunların arasında en endişe verici olanı, tüm oyunun üç gününün AlphaGo ve Ke Jie arasındaki üç satranç oyunu olmasıdır.
Ke Jie'nin konuşması: Kazanma zihniyetine ve ölüm inancına sahip olun
Basın toplantısında sağlanan malzemelere göre, yarışmanın kalan iki günü boyunca zirve, bir çift yarışması ve bir takım yarışması olmak üzere farklı formlarda iki değişim yarışmasına da ev sahipliği yapacak. Eşleştirme yarışmasında iki oyuncu, AlphaGo'nun benzersiz tarzını anlamak ve onunla işbirliği yapmak için oyunculara meydan okumak için AlphaGo ile birlikte çalışacak; takım yarışmasında, en iyi beş Çinli oyuncu bir satranç oyuncusu "sinir ağı" oluşturmak için işbirliği yapacak. Daha objektif yargılarda bulunmak için psikolojik faktörlerin etkisini azaltın.
Google Greater China Başkanı Shi Bomeng'in konuşması
Savaşa katılan AlphaGo 2.0'ın yeni bir algoritma modeli benimseyebileceği bildirildi, Yani, önce insan satranç rekorunu öğrenmeden ve sonra satranç deneyimini oynamadan, ancak oyun yoluyla doğrudan biliş ve yetenek kazanarak. Bu, daha önce sayısız insan satranç kaydı ile "beslenen" AlphaGo 1.0'dan tamamen farklıdır.
DeepMind kurucusu Dennis Hassabis bir video konuşması yaptı
Basın toplantısında sağlanan malzemelere göre, AlphaGonun yaklaşımı, Monte Carlo ağaç arama ve değerlendirme ağı (Değer Ağı) ve satranç ağı (Politika Ağı), biri değerleme ağı olan iki derin sinir ağının bir kombinasyonunu kullanmaktır. Çok sayıda seçilen noktayı değerlendirmek için, hareketleri seçmek için taşıma ağı kullanılır. Bu tasarım altında, bilgisayar, dendrogramın uzun vadeli çıkarımını birleştirebilir ve satranç yeteneğini geliştirmek için insan beyni gibi kendiliğinden öğrenebilir ve sezgisel eğitim yapabilir.
DeepMind kurucusu Hassabis, Wuzhen düellosunu dört gözle beklediğini tweetledi
Ama ne tür AlphaGo 2.0'ın geliştiği, korkarım ki ancak oyunun başladıktan sonra öğrenebiliriz.
Mart 2016'da AlphaGo 1.0, Go insan-makine savaşında "I.Dünya Savaşı'nda ünlüydü" ve Koreli yıldız Lee Sedol 9dan'ı 4: 1 skorla mağlup etti. Hatta bu zaferin, yapay zekanın halka girdiği yeni bir bilişsel çağ açtığı bile söylenebilir.
Daha sonra Li Shishi, AlphaGo 1.0'a karşı duygularını şöyle anlattı: "Duygusuz bir rakiple yüzleşmek çok rahatsız edici, bu da bana bir daha asla karşı oynamak istemediğimi hissettiriyor.
Li Shishi'nin, Google'ın bu zafer için gizli bir silah hazırladığını bilmediğini belirtmekte fayda var - özel bir makine öğrenimi işlemcisi "Tensor İşleme Birimi" (Tensor İşleme Birimi, TPU). O sırada oyunda TPU, AlphaGo 1.0'ın daha hızlı "düşünmesine" ve durumu daha iyi tahmin etmesine yardımcı oldu.
Mayıs 2016'da Google, "TPU" nun varlığını ilk kez doğruladı, ancak ilgili teknik ayrıntıları açıklamadı. Dış dünya yalnızca TPU'nun Google Street View ve AlphaGo gibi uygulamalarda kullanıldığını biliyor. Google'ın kendisi, AlphaGonun Lee Sedole karşı kazandığı zaferde, AlphaGo daha hızlı ve daha doğru kararlar verebilir ve kredinin çoğu TPU'ya gider.
Google'ın kısa süre önce yayınladığı bir makaleye göre, güç verimliliği testinde TPU'nun mevcut performansı geleneksel işlemcilerden daha iyi. 30 ila 80 kez ; Geleneksel GPU / CPU bilgi işlem kombinasyonuyla karşılaştırıldığında TPU'nun işlem hızı da daha hızlıdır 15 ila 30 kez . En önemli şey, TPU kullanımı nedeniyle derin sinir ağları için gereken kod miktarının bile büyük ölçüde azalmasıdır. Sorunsuz çalışması için yalnızca 100 ila 1500 satır koda ihtiyaç duyar.
Google'ın bu etkinlikle ilgili tanıtım videosu
DeepMind kurucusu Damis Hassabis, bu yıl 17 Ocak'taki DLD (Dijital, Yaşam, Tasarım) İnovasyon Konferansı'nda şunları söyledi: "AlphaGo, Google'a çok fazla güç tasarrufu sağladı. Google'ın veri merkezi her gün inanılmaz elektrik tüketiyor. , Soğutma cihazını makul şekilde yapılandırmak için AlphaGonun algoritmasını kullanıyoruz. Sonuç olarak, soğutma cihazı için enerji tüketimi azaltılır % 40 , Böylece tüm veri merkezinin toplam güç tüketimini azaltır % 15 . "
"Beslenmemiş" olsa bile düşünülebilir. AlphaGo 2.0, böylesine güçlü bir konfigürasyon altında, Ke Jie'nin aşması için zor bir rakip olabilir.
Aslında, 2017'nin başında AlphaGo, Master'ın takma adı altında satranç dünyasını süpürdü ve Nie Weiping ve Ke Jie dahil Çinli, Japon ve Koreli Go ustalarını 60'a 0 yendi. (Evet, Ke Jie bir kez kaybetti) , Park Tinghuan, Jingshan Yuta vb. Ustanın yollarının sayısı için, bir satranç oyuncusu şunu belirtir: "okuyamıyorum" , Hemen hemen her satranç ustasının oyununun, profesyonel ustaları Kuzey'i bulamayacak hale getirmenin bir yolu vardır.
Bu, o zamanlar çok fazla kafa karışıklığına neden oldu. AlphaGo 1.0'ın tarzı muhafazakar olma eğilimindedir, sonunda daha fazla kazanma olasılığı olan ancak daha az sayıda galibiyete sahip olan hamleleri seçmeyi tercih eder. Ustanın "satranç stilindeki" büyük değişikliğin nedeni nedir?
Google DeepMind kurucusu Dennis Hassabis (yukarıda resmedilmiştir) bir röportajda, insan satrancını öğrenmemiş bir yapay zeka yetiştirmeye çalıştıklarını açıkladı. Belki Master, AlphaGo1.0 ve 2.0 arasındaki geçiş ürünüdür veya belki Master AlphaGo2.0'ın kendisidir.
Kasım 2016'da AlphaGo ekibinin sözcüsü Fan Hui Weibo aracılığıyla şunları duyurdu: "AlphaGo'nun satranç gücünün son altı ayda büyük ilerleme kaydettiğini ve 2017'nin başlarında satranç oynamaya geri döneceğini herkese duyurmaktan çok memnunuz. Ekibimiz Yakın gelecekte daha fazla bilgi açıklanacak "-- Bu "büyük ilerleme" ilgi çekicidir.
DeepMind'a göre AlphaGo 1.0, Go oyuncularının sayısını tahmin etmek için "derin öğrenen" bir insan oyun kaydıdır, ancak AlphaGo'nun 1.0 sürümünün hareketleri insan anlayışının kapsamı dışında değildir ve aynı zamanda insan satranç oyuncuları tarafından kullanılan bir yöntemdir.
Ancak AlphaGo 1.0 tamamlandıysa, Go oyuncularının sayısı için neredeyse mükemmel bir tahmin fonksiyonunun elde edildiği anlamına gelir, AlphaGo 2.0, kendi kendine eşleştirme ve "derin öğrenme" için bu değerleme işlevini kullanır. Artık insan oyun rekoruyla sınırlı değil, gerçekten "yapay zeka" olan Go oyna.
Yani Ke Jie ile olan bu yeni savaş, AlphaGo 1.0'ın tarih sahnesinden yeni çekildiği anlamına mı geliyor?
2016'da AlphaGo1.0'ın Li Shishi'yi mağlup etmesinden sonra Google, ayrıntılı araştırma sonuçlarını "Nature" da açıkladı. 2 Nisan 2017'de Ma Huateng, Google'ın Çin BT Liderlik Zirvesi'ndeki hamlesinden dolayı minnettarlığını dile getirdi, çünkü Tencentin Go AI "Feiyi" Japonyadaki UEC yarışmasını kısa süre önce kazandı.
"Google'ın kağıdı olmadan yapamayız", Ma Huateng dedi.
Raporlara göre, Fine Art'a ek olarak, Japonya'nın DeepZenGo ve Belçika'nın "Lila" gibi Go AI çaylaklarının tümü, Google'ın 2016'da Nature'da yayınlanan AlphaGo hakkındaki makalesinden ilham aldı. Denilebilir AlphaGo 1.0'ın araştırma sonuçları, o yılın hala tüm Go yapay zeka alanını "beslediğini" duyurdu.
Geçen yılın sonunda Google, DeepMind kaynak kodunun açık kaynaklı olacağını ve Github'a yükleneceğini duyurdu. Google, AI yeteneklerinin açıklığını artırmayı, daha fazla geliştiricinin AI araştırmalarına katılmasına ve diğer geliştiricilerin DeepMind'in mevcut rekorunu kırıp geçemeyeceğini gözlemlemeyi umuyor.
Ve kısa süre önce, DeepMind, TensorFlow ile ortak çalışma için kullanılacak olan en son derin öğrenme çerçevesi Sonnet'i açık kaynaklı olduğunu duyurdu. O andan itibaren, geliştiriciler karmaşık sinir ağı modellerini daha rahat ve doğrudan oluşturabilirler.
DeepMind kurucusu Dai Dennis Hassabis kısa bir süre önce şunları söyledi: "2017 AlphaGo ve satranç dünyası için heyecan verici bir yıl olacak". Bu sefer ne tür sürprizler getirecekler?
Tesadüfen, Jack Ma 2 Nisan'da Çin BT Liderlik Zirvesi'nde AlphaGo'ya "uyandı": "AlphaGo, Li Shishi'yi kazandı, ne olmuş yani? Go oynamanın asıl eğlencesi, rakibin kötü bir oyun oynaması, ancak makinenin kötü bir oyun oynamayacağıdır.Peki başka ne var? "
Belki de AlphaGo'nun bu PK'de korkunç bir satranç oynayabileceğini dört gözle bekleyebiliriz. Ama seyretmek istiyorsanız Wuzhen'e gitmek için hazırlanabilirsiniz.Yerel odaların zaten çok dar olduğu söyleniyor.
