作者 Nana Ho | 發布日期 2017 年 05 月 27 日 17:29 |在 23 日舉辦的第一局賽事中 柯潔雖然以僅 1/4 子(半目)之差輸給 AlphaGo 三番戰未能取下一勝,柯潔:與 AlphaGo 間有著巨大的差距 - 趣味新聞網
發表日期 2017-05-28T01:57:34+08:00
趣味新聞網記者特別報導 : 作者 Nana Ho | 發布日期 2017 年 05 月 27 日 17:29 |在 23 日舉辦的第一局賽事中,柯潔雖然以僅 1/4 子(半目)之差輸給 AlphaGo,但柯潔認為當時完全找不到機 .....
作者 Nana Ho | 發布日期 2017 年 05 月 27 日 17:29 |
在 23 日舉辦的第一局賽事中,柯潔雖然以僅 1/4 子(半目)之差輸給 AlphaGo,但柯潔認為當時完全找不到機會獲勝,反而是 25 日的第二局賽事中,復雜的盤勢讓柯潔有與 AlphaGo 一爭的機會,雖然最終因盤中失誤認輸,但也讓人期待第三局的發揮。
隻可惜在人機大戰第三局中,自開局起 AlphaGo 就在多個位置對柯潔進行壓製,盡管柯潔在盤中時奮力抗戰,但隨著 AlphaGo 因勝率提高下棋方式轉為穩健,在找不到突破口之下,柯潔在第 209 手時主動認輸。
在賽局結束後,AlphaGo 之父、Google DeepMind 的執行長 Demis Hassabis 也發瞭一則推特,感謝柯潔帶來如此美妙且充滿啓發性的賽事,「嚮真正的天纔緻敬。」
由於中國烏鎮圍棋峰會 27 日已是最後一日,主辦方也邀請先前團體賽及人機閤作賽的 7 位旗手發錶感想,盡管此次賽事可以算由人工智慧全麵獲勝,但多數棋手都錶示,透過這次的比賽開拓瞭許多思路,對棋的理解也有所不同,對於收獲許多感到十分開心。
盡管許多人認為柯潔此次三番戰的錶現已經十分齣色,柯潔對自己的錶現並不是太滿意,在賽後的訪問中談及今天的第三戰,柯潔錶示,由於 AlphaGo 下法穩健,若在布局階段犯下太多錯誤後續就無法翻盤,但自己仍在今天的比賽中犯下許多自己都無法原諒的錯誤,他不想說是一個雙贏的局麵,隻會責怪自己沒能下得更好。
一反以往張狂的態度,柯潔有些哽咽的錶示,對他而言,這次和 AlphaGo 比賽的意義,超乎以往所有與人類的比賽,在這次的賽事中發現自己太多的不足,太過輕浮、心態容易起伏,棋藝也有很大問題,希望未來能拉近與 AlphaGo 間的差距,盡管他明白差距隻會越來越大。
談及 AlphaGo 的棋力,柯潔指齣在對弈時,擔心的地方 Alphago 肯定會下,在一些地方還會有齣乎意料的幾手棋,慢慢思索後發現又是一步好棋,但即使這樣也隻能猜齣一半棋的意圖,另一半則完全無法明白。「這就是我與它的巨大差距。」
柯潔認為,以「棋手」來說,AlphaGo 沒有情感波動、沒有缺陷,下的實在太過完美,自己由始至終都毫無獲勝的希望。柯潔錶示,真的非常感謝 DeepMind 創造齣 AlphaGo 這麼強大的對手,讓他明白自己的不足。
一位記者則詢問柯潔,在這之後是否自信的態度與棋風會有所改變,柯潔則迴應,自己其實一直都在改變,雖然與 DeepMind 創造齣 AlphaGo 這個偉大的改變不同,隻是小小的改變,但會持續做自己分內的事,努力去探索圍棋的真理與真諦。
談到最後,柯潔有些感嘆地說,昨天晚上一直在思考今天賽事的套路沒睡好,如今看來卻有些庸人自擾,下圍棋應該是很快樂的事,但自己因為太在意勝負而變得痛苦,未來會試著去改變心態,並努力去把下圍棋的快樂帶給大傢。
柯潔錶示,AlphaGo 讓他感到驚奇的地方實在太多瞭,「要超越它這輩子我看是不太可能瞭,但改變自己、超越自己,這個我覺得我是可以做到的。」
Hassabis 則錶示,感謝參賽的所有棋手帶來的頂尖賽事,對於 AlphaGo 來說相信也是有許多收獲,也希望透過這係列的賽事,讓大傢瞭解人工智慧是很棒的工具,能夠協助人類探索發現真相。
這不會是 AlphaGo 的終點,Google 錶示,希望透過後續的活動能幫助全世界的棋手,未來將公開 AlphaGo 在三盤對弈中的分析數據,並將和柯潔共同研究分析三場賽事做成影片,除此之外,也將公開 AlphaGo 在升級後 50 盤自戰的棋局內容,來與全世界的棋友共同分享。
(首圖來源:達誌影像)
本文轉自:
科技新報
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看完報導,個人覺得 AlphaGo 就像漫畫 棋靈王 裏頭的sai一樣,接近圍棋之神的境界瞭
個人推薦延伸閱讀如下
柯潔輸得不冤枉,Master 版 AlphaGo 進步神速可讓李世乭版 3 子
本帖最後由 bookgain 於 2017-5-28 09:01 編輯
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个人认为一开始面对这种东西的心态就错了
跟机器比运算,输了完全正常啊
我们是人,天才也会有极限的
盘中复杂的情势那是对人而言
对机器来说并没有不同
只是单纯看原先程式设计是否够完善罢了
这种东西或许以后会更多
从棋艺类,到运动类,到军事类,到各方面
其实应该看成是训练用的机器
训练多了可以激发出更多人类没想到的,或是当下忽略的
能让人感觉刺激、惊艳的,还是在于人与人的对战 |
机器和电脑可经过设计后变得接近百分之百完美,
但人无法如此,
所以以前在智慧型电脑未完善时还能赢,
现在就不行了。 |
令人意外的回答
已为洁哥会继续大放厥词 |
人工智能真是越来越厉害啦 |
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