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看板specialman
标题Fw: [新闻] 台版AlphaGo在交大 程度接近职业棋士
时间Tue Mar 22 20:58:41 2016
※ [本文转录自 Gossiping 看板 #1MwKok83 ]
作者: honamida (honamida) 看板: Gossiping
标题: Re: [新闻] 台版AlphaGo在交大 程度接近职业棋士
时间: Wed Mar 16 20:08:11 2016
※ 引述《celestialgod (天)》之铭言：
: 1.媒体来源:
: 苹果日报
: 2.完整新闻标题:
: 台版AlphaGo在交大 程度接近职业棋士
: 3.完整新闻内文:
: 备受各界瞩目的「人机大战」最终回刚刚结束，Google团队开发的人工智慧围棋软体
: AlphaGo赢得胜利，以4胜1负结束跟南韩棋王李世石震撼全世界，其实在这之前
: ，国立交通大学就有一台未曝光的电脑围棋程式CGI，在短短1年研发後，就已成功挑战职
: 业棋士，并在上月底击败棋城（知名对弈网站）业余七段棋士，以1胜1负的成绩与二段职
: 业棋士林杰汉打成平手，成绩令人侧目。
: 由交通大学资讯工程研究所教授吴毅成的实验室所研发的人工智慧程式CGI（CGI Go
: Intelligence），主要是由吴廸融同学撰写,，吴毅成说，10年前蒙地卡罗树状搜寻演算
: 法（MCTS），大幅提升了人工智慧程式强度，近年来「深度学习」技术模拟人脑神经元，
: 让人工智慧辨识更精确、更接近人类大脑，又再大幅提升围棋程式到「职业段位」，这些
: 技术未来应可应用在医疗、防灾等问题上，可对人类作出更多的贡献。
: 吴毅成说，从去年底，陈冠文、蓝立呈两位同学加入开发团队，开始研发「深度学习」技
: 术，并应用在CGI程式上，今年2月，在CGOS（围棋程式网站）排名中，与过去一直都是最
: 强的日本围棋程式ZEN不相上下，最近两周，研究团队密集邀请业余高段棋士测试，CGI已
: 领先的成绩，击败许多棋城7段棋士。
: 「前两天CGI挑战2段职业棋士，打成平手」，吴毅成说，在没有让子的情形下，CGI与2段
: 职业棋士林杰汉打成1胜1负平手，可见CGI棋力已具有业余高段棋士水准，未来若在更多
: 的资源挹注下，希望有机会成为「台版AlphaGo」。
: 吴毅成表示，AlphaGo使用数千核心电脑、数百颗GPU来执行演算，目前CGI仍未拥有这样
: 顶级的配备和资源，但实验室目前拥有非常多优秀研发，例如日前火红的「2048」游戏，
: 在研究团队的研究下，研发出一款人工智慧程式，并成为全世界第一个达到65536方块的
: 纪录，成为另类台湾之光。
: 交大表示，吴毅成教授是六子棋的发明人，指导研究团队多年来发展许多棋牌类游戏的人
: 工智慧程式不遗余力，并屡获得国际奥林匹亚冠军，2013年更同时获得五项冠军（包括六
: 子棋、禁围棋、暗棋、麻将、Nonograms），为有史以来获得最多冠军的团队。（突发中
: 心黄羿馨／新竹报导）
: 4.完整新闻连结 (或短网址):
: http://www.appledaily.com.tw/realtimenews/article/life/20160315/816708/
: 5.备注:
: 所以跟alphogo用的技术差不多？！
和朋友借帐号来辟谣一下
因为实在不想被说来沾光的
先讲结论
相较 AlphaGo 我们和 AlphaGo 差很多
但也没烂到 只是随便弄弄
好歹我们常常在实验室到半夜两点
当然 Google单机还是比我们强超多
Google 无论在人力上 还是CNN的技术上
都优於我们 (我们去年才开始研究CNN)
但问题还是在於机器数量真的差太大了
如果训练一个可用的模组 他们用一个礼拜了话
我们因为机器数量的关系 要超过五个月
所以我们连复制 Google 的结果都相当困难
CNN(convolution neural network)
在围棋AI应用中 大约一年半前才开始有人发相关的PAPER
那个时候的结果还没有很好
ZEN(最强的AI之一)的作者 也不止一次说
他觉得 重点不是CNN 而在於模拟的过程
而他们模拟的品质也真是我们所望尘莫及的
那个时候 最强的AI的强度大约 KGS(一个下网路围棋的平台) 六段
而我们只有废废的KGS 三段
去年大约10月的时候 大家纷纷发现CNN的强大
Zen CrazyStone Facebook 都开始加了
我们也在11~12月时在我们程式上得到不错的结果
http://www.yss-aya.com/cgos/19x19/bayes.html
原本在这个网站上 我们 ELO 只有 2400
加完之後马上 变成2900 而那个时候最强的 ZEN也只有 3000
而在围棋AI社群中 三月在日本有一个重要的比赛 UEC
大部分强的程式 都会参加
所以当我们听到 Google 没有打算参加 都有不小的疑惑
因为听 Aja 的说法 Google 的结果很好
时间来到今年一月
当大家都透过 CNN 好不容易快要让各自的程式达到 梦寐以求的职业门槛
连祖克柏都公开自豪的说他们程式很强
Google 就发表了他们的 Paper 表示他们在去年10月就赢了欧洲职业
这就像狠狠打了所有做围棋AI人巴掌 原来 Google 不参加 UEC 是因为已经不同等级了
而且还敢点名李世石来下
但其实我在看完论文後 还是不相信 Google 能下的赢李世石
因为他还是没有处理 MCTS的很多致命伤
接下来大家就知道了 李世石被 1:4
Google 应该加了不少新招 减少了MCTC的致命伤
我们也只能等他们新的 paper 才知道了
最後讲一个比喻好了
假如赢人类最强 像吃巴龙
以前我们像裸装 怎麽打 都没有扣血
有CNN後 我们像有三件装 血总算开始会扣了 感觉很有希望吃掉
当大家点的很开心的时候
Google 像农了十万Q的狗头 突然出现
一棒就把头捡走了
无奈啊…
--
※ 发信站: 批踢踢实业坊(ptt.cc), 来自: 140.113.167.42
※ 文章网址: https://webptt.com/cn.aspx?n=bbs/Gossiping/M.1458130094.A.203.html
1F：→ kevin751231: 嗯嗯有道理 03/16 20:10
2F：推 tryagain24: 柯J表示:都不是我的对手 03/16 20:11
3F：推 nolimit: 推....教授要抓你去继续写论文? 03/16 20:11
论文现在快没有办法发了 如果我们没有追上Google QQ
4F：推 achihc: 狗头只要农Q, 没人能撑过一棒! 03/16 20:12
5F：推 blacktom: 推，真相 03/16 20:13
6F：推 Bihrava: 推 03/16 20:13
7F：推 auir: GNN比较强 03/16 20:14
8F：推 lworld: 只能说Google也有去点外星科技树 QQ 03/16 20:14
9F：推 s21995303: 专业给推 03/16 20:15
10F：推 momocom: 那你们的程式可以赢黑嘉嘉吗 03/16 20:15
11F：推 laberic7766: 推 03/16 20:16
12F：推 wyvernlee: 最後一段算宅吗 ? 03/16 20:16
13F：推 eas06u4: 有笑有推 03/16 20:17
14F：→ newsnew: Google已经上太空 其他人才刚开始杀猪公 03/16 20:17
15F：推 luvfilm: 推推！aja是你？ @@ 03/16 20:19
16F：推 appoo: 很浅显易懂，研究的路很漫长，希望你们继续走下去 03/16 20:20
17F：推 cka: 推狗头 03/16 20:22
18F：推 Virus5566: 台湾就是唱衰的人比会做事的多太多 加油吧交大Aja 03/16 20:22
19F：推 calamus: 推 加油~~ 03/16 20:25
20F：推 adonisXD: 好奇问一下是输在软体还是硬体 单看排名跟ZEN有的拼说 03/16 20:25
除了Google之外 我们硬体没有到输
软体技术上 跟Google比也还不够 不过几乎有理解了
我们传统做棋类AI的一年前 连想都没有想要用CNN
21F：推 rodd12345: 113推 03/16 20:26
22F：推 tonyselina: 推。 希望你们加油 03/16 20:26
23F：推 Whitening: 举例浅显 03/16 20:27
24F：推 thirtyto: 03/16 20:27
25F：推 maxmessi: 推! 03/16 20:27
26F：推 birdy590: 这领域很烧钱 硬体和维持费用都是 03/16 20:28
真
27F：推 yannicklatte: 推 03/16 20:28
28F：推 birdy590: 所以大型内容业者在这方面有先天上的优势 03/16 20:30
29F：推 mgdesigner: 1推真诚 03/16 20:31
30F：推 steven211: XD 03/16 20:32
31F：推 coolda: 加油 03/16 20:32
32F：推 bloodashih: 推 03/16 20:33
33F：→ RuleAllWorld: 怎麽交大变成看别人论文，写程式，比硬体的货 03/16 20:33
四亿镁加二十几个菁英弄出来的东西
不学吗？XD
其实这点上我觉得很幸运
没有Google 我毕业前也不会有这些东西可以学
我们当然有自己在尝试的
但那就是机密了
34F：推 a1s2d342001: 推 03/16 20:33
35F：推 uTorrent: google常干这种事情啊.. 03/16 20:37
36F：推 OAzenO: 人家狗头有一整个团队在帮忙农 我们只能捡人家剩下的尾刀 03/16 20:39
37F：推 skizard: 你要注解一下MCTS:蒙地卡罗树状搜寻 03/16 20:40
既然你提了 我就介绍一下
其实在 2006年 MCTS 还没出来前
围棋AI只有七八级水准
就好像走在路上连小兵都惹不起
38F：推 Virus5566: 硕士谁不是先看别人论文 搞懂後才能站巨人肩上你读过没 03/16 20:41
39F：推 OSDim: 帮QQ 03/16 20:41
40F：推 e761031: 推 03/16 20:43
41F：→ skizard: 我认识的业界真正有在研发的都还在看新的论文 03/16 20:43
42F：推 Arminius: 交大推。另外最好做研发的不用学别人已经研发好的轮子当 03/16 20:45
43F：推 polor: 有人很强 都不用看论文就可以做研究了 03/16 20:45
不可能不看 不然发表了时候有人做过了 你就白做了
44F：→ Arminius: 基础继续研发啦...文组的? 03/16 20:45
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/16/2016 21:12:59
45F：推 TTTTv: 有人真的都不用看别人论文就能做研究? XD 03/16 20:46
46F：嘘 a125g: 嘘某楼 03/16 20:47
47F：推 Virus5566: 当然可以 不过做出来的东西不是很弱 就是已经被做过的 03/16 20:48
48F：推 blbd: 虽被吴老打枪还是帮推 QQ 03/16 20:48
49F：推 realitysida: 推 03/16 20:53
50F：推 tiefblau: 辛苦了帮QQ 03/16 20:54
51F：推 tree1314: 推 03/16 20:57
52F：推 sioprr: 113推 03/16 20:57
53F：推 greatgatsby: 辛苦了！加油！ 03/16 20:58
54F：推 sadmonkey: 很好奇你说的MCTS致命伤是否就是紧气死活问题很难处理 03/16 20:59
应该说特定的死活问题
紧气什麽的可以硬刻
55F：→ sadmonkey: 看起来google就是硬用财力掩盖了死活问题，用一万倍的 03/16 21:01
56F：推 feliz5566: XD 03/16 21:01
57F：→ sadmonkey: 效能来多算四五手，并用大量自我学习出来的策略函数在 03/16 21:03
58F：→ sadmonkey: 大局观上赢过顶尖职业棋士 03/16 21:03
Google在做围棋前 很多相关技术早就成熟了
跟李世石版本用什麽 实在难说
59F：推 bkj123: 有作事就是推 03/16 21:04
60F：推 JJ1622: 113.的小学弟推 03/16 21:06
61F：推 aa01081008tw: 八卦不是一堆(专家)说第四局阿法放水吗.在原PO眼里? 03/16 21:08
第四局稍微乱下 就是很正常的
我们只要算一算会输半目
会乱下的更疯狂
62F：→ kaiosTW: 最後一段反而看不懂... 03/16 21:09
63F：推 ny397789: 推 03/16 21:10
64F：推 Jiummay: 资源差距太大 本来就不能比 GOOGLE人才跟钱财 几乎无限 03/16 21:14
65F：推 OstevenO: 113推 03/16 21:14
66F：推 iamhemry: 推！ 03/16 21:18
67F：推 fallen01: 113推 03/16 21:19
68F：推 iceman198410: 知道一些内幕也蛮有趣的 03/16 21:25
69F：嘘 pro33342: 嘘一下 03/16 21:26
70F：推 cleorin: 推 03/16 21:36
71F：推 Marabuda: 推狗头（害怕 03/16 21:38
72F：推 mocca000: 呃 拍拍 ? 03/16 21:46
73F：推 Edaw: 113推 03/16 21:51
74F：推 Gestapo1121: 当德国还在用马车运物资的时候，美国已经用通用卡车 03/16 21:52
75F：推 xianyuyu: 03/16 21:52
76F：推 king22649: 推 03/16 21:54
77F：推 ann263028: 加油啊 03/16 21:56
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/16/2016 22:15:47
78F：推 milkdragon: 酷！！祝UEC夺冠 03/16 22:08
谢谢 虽然有难度
79F：推 Ladizman: 推 加油啊 03/16 22:12
80F：推 eddyty: 那你觉得表现在棋奕上，alphago的弱点是啥 03/16 22:32
我觉得 alphago 已经超过平常的AI太多了 很难说他们身为AI弱点是什麽
唯一明显的是会把先手下掉 只要是不亏的就好
但他的棋很稳 所以不会有太多劫材给对面
不过跟人一样 alphago 也会有盲点 好比第四盘 78手
好像CNN都很难看
81F：推 belleaya: 推! 03/16 22:34
82F：推 renny32: 推 03/16 22:39
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/16/2016 22:48:15
83F：推 nickss: wow 加油 03/16 22:41
84F：推 avans: 推! 长知识了! 03/16 22:42
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/16/2016 22:49:16
85F：推 mi324: 加油 03/16 22:53
86F：推 a1qazbgt5: 拍拍 加油！ 03/16 22:57
87F：推 daniel50506: 够.....够宅我喜欢 03/16 23:00
88F：推 mystage: 交大的学弟加油 03/16 23:08
89F：推 chonger: 113学弟加油 03/16 23:09
90F：→ mystage: 不要在意Google在围棋上走到哪里，你们技术最终是要实用 03/16 23:09
91F：推 abc0922001: 好想看电脑对奕的画面喔 03/16 23:21
92F：推 jkspike: 推 03/16 23:37
93F：推 nanlong: 如果想在半年内达到对台湾一般专业棋手胜率6成以上-预计 03/16 23:47
94F：→ nanlong: 研发经费要追加多少? 03/16 23:48
好问题 这是ZEN的计画
http://japanese.engadget.com/2016/03/01/alphago-deepzengo/
100 台 每台四 TITAN X
95F：推 starahsu: 恐怕不是钱的问题 03/17 00:03
但没钱一定有问题 QQ
96F：推 randy061: 推 厉害厉害 03/17 00:12
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/17/2016 00:25:19
※ sb710031:转录至看板 GO 03/17 00:29
97F：推 yesjimmy62: 推推好有趣！ 03/17 00:32
98F：推 birdy590: Zen 这方向蛮有趣, 感觉好像想压宝在 GPU, CPU 反而不多 03/17 00:40
应该说大家都缺 GPU 没有 GPU 什麽东西都练不起来 (除了google)
99F：推 milkteafood: 遇见神手QQ 03/17 00:40
100F：推 HKuo: 推 不过我可以问一下 这跟助手（くりす）有什麽关系吗？ 03/17 00:47
哈哈 只是作者 个人喜好吧 XD
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/17/2016 01:03:44
101F：推 jinmin88: 推 辛苦了 就算用AWS开一堆暴力机器也要花超多钱... 03/17 01:05
102F：推 eldar: 加油! 03/17 01:14
103F：推 birdy590: Google主力是cpu啊 大概6:1弱 不是每台都配满 03/17 01:17
gpu重要在於训练 而且cpu其实相较之下好取得许多
104F：推 akay08: 推推 03/17 01:18
105F：推 a3294814: 能问一下为何使用cnn而不考虑其他neural network 方法呢 03/17 01:25
跑的快 收练也快 尤其Go是一个平面的东西 有很多 pattern 可以归类并抽象化
( CNN最常用於2D 图像辨视 )
106F：推 zeldeo: 推!!!譬喻得很好 03/17 01:29
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/17/2016 01:42:10
107F：推 ytlin5920: 强者我高中同学，曾经的最强狗头，现今最强索娜 03/17 01:58
108F：推 lyu0001: 推 加油 03/17 07:24
109F：推 AbbeyJien: 推 03/17 07:45
110F：推 rumicco: 加油加油 03/17 07:47
111F：推 YCL13: 加油 03/17 09:16
112F：推 tngduh: 加油 03/17 09:48
113F：推 gtocool: 加油 03/17 09:50
114F：推 Kenqr: 加油！ 03/17 09:50
115F：推 brad0315: 台湾LAB要跟GOOGLE拚，勇敢 03/17 12:27
116F：推 nikolas: 请问AlphaGo输的那一盘 如果同样步骤在重下一次 03/17 12:29
117F：→ nikolas: 他会重新修正78步棋吗? 还是跟之前一样? 03/17 12:30
除非他把棋谱拿去练
不然根据 paper 不会变 一样看不到
118F：推 lina7inverse: 不只是个推！加油～～～一定可以的！ 03/17 12:35
※ 编辑: honamida (140.113.167.42), 03/17/2016 13:05:24
119F：推 bob30727: 同业推一个 03/17 13:33
120F：推 snaketsai: 同校&&有认识你们lab推~ 03/17 14:22
121F：推 birdy590: 正解应该是之前盘面就会变了, 选择多每次计算不会一样 03/17 15:07
122F：推 sb710031: 他指的是 摆成76 给alpha 重想77 他不会发现对方可以下7 03/17 15:45
123F：→ sb710031: 8 03/17 15:45
124F：→ birdy590: 摆盘应该一样算不到... 不过"同样步骤在重下一次"不可能 03/17 15:54
125F：推 coronach: 上过吴老师阿狗给推XD 学弟加油 03/17 17:58
126F：推 future5566: 下次多插眼选会风筝的角色 狗头就Q不到你们了 03/17 18:58
127F：推 hinajian: 辛苦了加油！ 03/17 21:19
128F：推 shou50: 内行人耶 03/17 23:36
129F：推 wukevinboy: 推 03/18 00:45
130F：推 DemonElf: 推一个 03/18 01:29
131F：推 kscan: 113推，加油 03/19 16:28
132F：推 MiYoung: 加油喔 03/20 02:56
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※ 转录者: NoPTT (202.111.43.247), 03/22/2016 20:58:41