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美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽

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標簽:美林谷杯 世界计算机围棋锦标赛 围棋 
知識摘要:2015年11月11日,美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽在北京工體網魚電競戰罷前四輪,日本Zen、韓DolBaram和美ManyFacesofGo暫時全勝。美林谷杯首屆世界計算機圍棋錦標賽決賽13日戰罷。在9支參賽隊伍中,韓國隊的圍棋軟件DolBaram奪得冠軍,日本“老將”Zen屈居亞軍,美國隊的ManyFacesofGo獲得季軍。
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86722官網資料-美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽

美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽

  “美林谷杯首屆世界計算機圍棋錦標賽”日前在北京開幕。來自中國、韓國、日本、美國等9個國家和地區的代表隊將在5天的時間里進行角逐,爭奪世界最強計算機大腦的桂冠。計算機圍棋比賽規則采用最新中國圍棋競賽規則,用時每方限一個小時,超時判負。賽事組委會主任陳昭介紹,大數據普遍應用以來,世界上最好的計算機圍棋程序已達到業余五段的水平。此次賽后,承辦方聯眾公司將在網上為廣大圍棋愛好者提供與計算機對弈的平臺,感受人機大戰樂趣。

  2015年11月11日,美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽在北京工體網魚電競戰罷前四輪,日本Zen、韓DolBaram和美ManyFaces of Go暫時全勝。

  代表中國參賽由中南大學教授武坤研發的My Go首嘗十九路圍棋對決結果慘遭連敗,代表My Go軟件參賽的郭倩宇說,她接連二十多天不眠不休把九路圍棋改成19路,因為時間太緊“攻擊和打入”功能沒有完善,想必這也是My Go此次出師不利的主要原因。12日將進行4~8輪比賽的對決,冠軍將在13日產生。

  美林谷杯首屆世界計算機圍棋錦標賽決賽13日戰罷。在9支參賽隊伍中,韓國隊的圍棋軟件DolBaram奪得冠軍,日本“老將”Zen屈居亞軍,美國隊的Many Faces of Go獲得季軍。中國隊“新人”MyGo排名第七。 

  本屆比賽共有來自中國、韓國、日本、美國、法國、捷克和中華臺北等7個國家和地區的9支隊伍參賽,首先進行9輪單循環賽,然后抽簽分組進行半決賽和決賽。決出的冠軍將在14日和15日與中國圍棋名人戰的新科冠軍連笑進行讓子棋的三輪對抗。

  DolBaram棋路常顯“兇神惡煞”之勢,屬侵略性較強的“選手”。此次比賽中,它一路過關斬將,戰無不勝,連日本“老將”Zen也不放在眼里。這是DolBaram今年第二次戰勝Zen。但是在比賽過程中,計算機的“腦力”明顯遜色于人腦,時不時地走出令專業選手匪夷所思的步子。

  DolBaram意思是“石子旋風”,由44歲的韓國人工智能專家林在箂pace開發。DolBaram在29秒內會模擬近120萬盤棋,然后根據統計選擇最佳落子點,中、后盤很有優勢。據悉,在今年3月舉辦的日本第三屆圍棋電圣戰中,韓國旅日圍棋九段棋手趙治勛讓四子不敵DolBaram。

  專業人士介紹,“選手們”的知識儲備、專家評估系統、模擬速度和運算能力是決定勝負的關鍵。據推測,DolBaram的專家評估系統實力較強,即系統對每一步棋都給出一個評價,最終“訓練”DolBaram提高棋藝。

  代表日本參賽的Zen已久經沙場。它是由圍棋愛好者加藤英樹與天才軟件工程師尾島陽兒共同研發,二人此前都開發過圍棋程序。經過訓練,現在Zen可以在多臺電腦并行運算,利用MCTS算法(蒙特卡洛樹搜索法)在有限時間內找到接近最優解的答案。聰慧的Zen已達到業余四五段水平,使得日本在計算機圍棋領域處于世界領先地位。

  此次參賽的中國隊準備并不充分,程序尚不完善,8場比賽中僅戰勝中華臺北隊的ColdMilk和法國隊的GoLois,位列第七。中華臺北隊的Proweiqi和ColdMilk分列第六和第八。法國隊的GoLois運用卷積神經網絡,下棋速度雖然快,但一盤未勝。

  有專業人士指出,通過這次比賽能夠看出,蒙特卡洛樹搜索法更具優勢。

  2015年,在民間被稱為“中國版的AlphaGo”的“MyGo”軟件,在世界計算機圍棋錦標賽上對抗國際同類程序。

  李世石又輸了,AlphaGo連勝三場。就在人們熱議人類是否要在圍棋領域完敗的時候,一些棋友卻開始想到武坤和他的“MyGo”,并將其稱為“中國版的AlphaGo”。而武坤自己卻表示,他的“MyGo”即便能在國內奪冠,但與AlphaGo對比,遠遠無法望其項背。

  武坤是中南大學數學與統計學院教授,他的“MyGo”也是一款圍棋人工智能。2015年11月,首屆美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽在北京工體附近進行,在來自全世界的參賽隊中,“MyGo”只屬于第三梯隊,相當于圍棋業余二段的水平,而錦標賽的冠軍也無非圍棋業余五段水平。那時誰也沒想到,僅僅四個月后,他們全都被AlphaGo橫掃了。職業九段的李世石慘敗,而且還是三連敗。

  制作三個月 研發用了三年

  在中南大學,武坤對于圍棋的熱愛,所有上過他課的學生都知道。武坤甚至專門開了一門課程,就叫“圍棋人工智能”。

  他的“MyGo”誕生于2011年,制作過程只用了三個月,但研究過程卻是三年。2008年,武坤認識了職業八段圍棋選手王群,和王群的交流讓他發現,職業圍棋選手的思維和一般人有明顯的區別,而這種區別可以用軟件的形式表現出來,他說這就是制作“MyGo”最早的念頭。

  “二十歲不成為國手,則終身無望”,這是圍棋界的常識,學圍棋必須從小開始,但武坤直到上了大學才開始接觸圍棋。制作“MyGo”之前,武坤沒做出過任何軟件,而“MyGo”的前三年“全都在做理論基礎”。武坤告訴北青報記者:“比如最簡單的問題,大家都知道執黑先走,但是先走的是有優勢的,因此圍棋規則都會給執白棋的棋手一些優惠,即‘貼目’,那么這個‘貼目’到底多少合適呢?圍棋發展幾千年了,一直都是憑感覺來定的。”武坤說,包括“貼目”在內的諸多圍棋要素,都需要進行數據化,這個過程最久也最艱難。

  跨過“理論基礎”這個坎,武坤和他的團隊就用了三年。

  全國冠軍也只是世界第三流

  2012年,武坤帶著“MyGo”的第一版參加了全國計算機博弈錦標賽,這是中國一個專門供計算機圍棋人工智能比賽的平臺。據介紹,該比賽的主辦方包括中國人工智能學會和中國棋院,比賽項目除了圍棋,還有象棋、六子棋等,是各種“中國版AlphaGo”的競技場。

  第一次參賽,武坤的“MyGo”只拿到了全國第三,2013年第二次參賽還是第三名。武坤和學生們做了數十次改進之后,2014年第三次參賽,“MyGo”終于獲得了全國冠軍,又在其后的2015年蟬聯冠軍,這時起,“MyGo”終于出名了。

  雖然現在有人把“MyGo”捧為中國版的AlphaGo,但武坤自己認為,橫掃了李世石的AlphaGo跟傳統意義上的圍棋人工智能根本就不是同一種東西。

  2015年,新科中國冠軍的“MyGo”走上了國際賽場,在首屆美林谷杯世界計算機圍棋錦標賽上,“MyGo”八戰兩勝六負,在9支參賽隊伍中僅排名第七。武坤表示:“前三名的人工智能算是第一梯隊,第四到第六名算是第二梯隊,而‘MyGo’只能算第三梯隊,和前兩個梯隊之間的差距很明顯,很難下贏。”

  但這還不是跟AlphaGo的差距。AlphaGo雖然沒有參加2015年世界計算機圍棋錦標賽,但在這場賽事前一個月,AlphaGo已經“小試牛刀”了。AlphaGo在2015年10月與歐洲圍棋冠軍職業二段選手樊麾進行了五場對決,樊麾被無情碾壓,AlphaGo以5:0完勝。之后樊麾觀摩了2015年世界計算機圍棋錦標賽,他提出參賽的圍棋人工智能水平和AlphaGo“根本無法相提并論”。

  AlphaGo技術遠超同類程序

  在AlphaGo手里三連敗,沮喪的并不只有李世石,還有武坤。“本以為我們的‘MyGo’和世界最強的人工智能只有業余二段到業余五段的差距,現在我們根本沒法估算跟AlphaGo的差距。”

  武坤解釋說,相比其他圍棋人工智能,AlphaGo的程序算法非常先進。“現如今,圍棋人工智能經歷了三代算法,第一代是窮舉算法,即嘗試把所有可能的下法都算出來,然后取必勝的一個。如果能夠窮舉,那么人類注定無法戰勝人工智能,因為所有的變化都在人工智能的掌握之中了。這對于國際象棋還有可能,但對于圍棋來說就不現實。”武坤說,包括“MyGo”在內,2015年參賽的9支隊伍中8支都采用了第二代算法,這種算法利用高頻次的隨機抽樣、動態評估、規劃路徑,選擇勝率最高的走法,也就是說并不試圖窮盡所有的下法,而只是抽選一部分下法,然后選出勝率最高的那一種。這種算法大大提升了圍棋人工智能的水平,使得其可以和業余選手一較高低。但即使獲得了2015年全球錦標賽冠軍的韓國人工智能“石子旋風”,在和職業七段圍棋選手連笑的對決中,先后在“人類讓四子”、“人類讓五子”的比賽中落敗,直到連笑為“石子旋風”“讓六子”,“石子旋風”才獲得一次險勝。

  而AlphaGo的算法就遠遠超越了之前的算法,利用人工智能自我學習的能力獲得了飛躍。武坤說,其實類似AlphaGo這樣的人工智能也曾經在2015年的錦標賽上出現過,即法國的GoLois,這款法國圍棋人工智能可以模擬人腦神經元,具有主動識別、自適應等功能,在圖像處理方面也異常強大。然而由于技術還不成熟,在所有9款圍棋人工智能中排名墊底。“當時我們大家就感覺到了這種模擬人腦思維的算法的巨大潛力,但是沒想到,類似的人工智能來得這么快,這么猛。”

  盡管如此,武坤對于未來仍有信心。他打了個比方:就像電腦發明之后,很快誕生了各種更新型的電腦一樣。“之前大家都是在尋找方向,現在AlphaGo為我們開辟了一個了不起的方向。隨著大家對新算法的深入研究,相信會有大批類似AlphaGo的圍棋人工智能出現,到那時中國也會有能做出超越世界超一流棋手的圍棋人工智能,那才是真正的‘中國版AlphaGo’。”


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