圍棋AI三兄弟的個性與魅力:《迎接AI新時代》選摘(2)
絕藝團隊負責人的劉永升表示,AI圍棋技術可以提升的空間還很大,他們研發的目的不是打敗人類,而是磨練技術以轉換到別的領域,研究的過程本身會給人類帶來經驗和新的理論。(資料照 風傳媒攝)
引言:王銘琬,世界級棋手。1961年台南生;13歲赴日,,2000年、2001年連獲二屆日本歷史最悠久的頭銜本因坊,2002年又獲得王座頭銜;棋風創新獨特,自成一格,有「銘琬世界」之封號。他也是唯一長期觀察、參與電腦圍棋活動的世界級棋手;2014年擔任趨勢科技圍棋軟體「GoTrend」顧問。
圍棋AI們的個性與魅力
AI三兄弟,最早學棋的老大DeepZenGo棋力相繼被AlphaGo弟弟們超越,哥哥後來下輸弟弟,這也是人類世界中兄弟學棋的典型模式,但是,棋力稍差一點,不等於對社會的貢獻比較少,它們的未來都值得期待!
AlphaGo 不斷創新領導技術
Master是AlphaGo的網名,在此我把它當成AlphaGo一起討論。
說到AlphaGo,最先讓我想到的是它沒有為了圍棋而加入特化的技術,除了一開始用人類棋譜學習以外,對於圍棋本身可說是盡量讓它「自己領悟」,從AlphaGo自由自在的棋譜,也可以看出這個方向。
AlphaGo沒有專為圍棋而搞特化技術,是理所當然的事。因為Google 之意本不在圍棋,是把它當開發技術的工具,不加入特別技術才會有泛用性。圍棋變化的廣闊,正好讓AlphaGo雖沒有為圍棋特化,也能尋找到很好的途徑。
AlphaGo當然還在不斷改良中,從Master可以看出,它對棋局最後階段的「官子」與「地」的辨認等都有進步跡象,其他如先前所介紹的「敵對性學習」等,也隨時在加入新技術,強大的二十人高水準團隊,讓人對今後其他領域的技術移轉期待不已。
要做圍棋AI,從AlphaGo的論文開始,現在已成「定石」,但AlphaGo的方法雖是很好的方法,並非唯一的方法,圍棋作為測試工具,應該不限於這次吧!
製作者哈薩比斯曾表示,AlphaGo也有沒學習棋譜的版本,讓人猜想可能會用這個版本與柯潔對陣,但二○一七年五月對柯潔三番棋之前,有關此事沒有發出任何訊息,說不定沒有棋譜學習,還真不容易進步,來不及達到現在的棋力水準。真相有待下回揭曉。(註:本文寫在柯潔與AlphaGo對戰之前,最新進度柯潔連二敗)
看了哈薩比斯在二○一七年四月的發言、演講等,覺得他是越來越喜歡圍棋,有一天拋開研發,專心當圍棋迷也說不定。
DeepZenGo 職人單挑大企業
DeepZenGo 由尾島陽兒和加藤英樹共同開發,但是有關程式方面,幾乎是尾島陽兒一個人在做,加藤英樹雖然精通程式,實際上擔任所公關宣傳及尾島的諮詢對象。尾島屬於天才型程式師,不擅於對外交際,現在又還有如何運用深層學習等問題,沒有加藤,尾島也是寸步難行的。
加藤英樹在開跑記者會時表示,DeepZenGo 不同於AlphaGo,有長年「特化於圍棋」的技術,若能各取DeepZenGo 、AlphaGo 的所長,就能超越AlphaGo。
尾島曾在採訪中說過「自己都不要動,程式自己會變強的話最好」,應該不是羨慕AlphaGo,而是因為DeepZenGo 要變強都得自己動手,事實上DeepZenGo 的路線還是保留自己的圍棋技術。AlphaGo 是在大企業的大架構下成長,DeepZenGo 則是以日本「職人」精神打造的個人作品。
DeepZenGo 走自己的路,當然值得為它加油。
絕藝 與職業棋士互動令人佩服
絕藝邀請羅冼河九段先生作陪練等技術指導,對研發進度有非常大的幫助,令我佩服。職業棋士與AI程式師、技術師的合作,並非簡單的事,圍棋與程式原本是相距頗遠的領域,而要在程式內容合作,不像一般人與人的關係,可以適可而止,必須先全面理解對方的思維,才能做深度的溝通;若無互信互動的交流,無法得到真正的成果,雙方的經驗與專長、思考模式都不一樣,實在需要很大的努力。
絕藝由AlphaGo 的論文出發,但已經開拓了自己的方向,除了與職業棋士合作; AILab 透露,絕藝在訓練中利用騰訊的雲端運算,得到高質量數據,這是騰訊集團才做得到的,也是絕藝大局觀正確,行棋安定的一個原因。
此外,絕藝在自我對戰學習過程中,有新的強化學習方法,加強了戰鬥攻殺的能力,能創造出更優質的自我模擬數據,從而導致了更強的模型。和很多其他圍棋AI相比,絕藝的對殺能力會更強。
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