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完胜柯洁之后,Google为什么又来支持中国围棋的发展?

2017-12-04 王梓辉 三联生活周刊
AlphaGo迭代更新之后,Google又要支持中国围棋的发展


在今年5月底在乌镇以3:0完胜柯洁之后,研发出这一人工智能程序的DeepMind公司创始人Demis Hassabis就宣布,AlphaGo将永久退出竞技舞台,不再进行比赛。Hassabis当时表示:“我们计划在今年稍晚发布最后一篇学术论文,详细介绍我们在算法效率上所取得的一系列进展,以及应用在其他更全面领域中的可能性。就像第一篇 AlphaGo 论文一样,我们希望更多的开发者能够接过接力棒,利用这些全新的进展开发出属于自己的强大围棋程序。”

随后,DeepMind在10月的时候果然通过论文的形式发布了最新一代的AlphaGo——AlphaGo Zero。在官方介绍中,他们称这个版本的AlphaGo已经摆脱了之前版本需要从人类棋手对弈的棋谱中学习的束缚,通过自己与自己之间的随机对弈,AlphaGo Zero利用全新的强化学习方法提高了判定树搜寻的强度,具有更强的自我对弈迭代能力。而且这一个新的算法训练时间更短,仅用3天时间就达到了击败李世石的AlphaGo Lee的水平,21天就达到了之前击败柯洁的AlphaGo Master的水平,最终以100:0击败了李世石版的AlphaGo。可以说,到了这个版本,它和人类之间已经没有了可比性。

论文认为去年最初与樊麾对弈的AlphaGo Fan等级分约为3,144,与李世石对弈的AlphaGo Lee 等级分约为3,739,与柯洁对弈的AlphaGo Master等级分约为4,858,而此次AlphaGo Zero的等级分约为 5,185。柯洁目前的等级分为3,664,他与AlphaGo Lee之间等级分差距仅为75分,这意味着如果等级分估计准确的话,柯洁的确有机会在番棋中赢 AlphaGo Lee. 而AlphaGo Zero应该有让柯洁两子的实力。

在论文最后,DeepMind表示:“这些创造性的时刻让我们相信,AI将成为人类智慧的推进器,帮助我们完成我们的使命,以解决人类面临的一些最重要的挑战。”

显然,在击败人类之后,围棋本身早已不是Google这些工程师及科学家的目标了,如何让这些技术更深入我们的日常生活才是他们的长远目标。不过,与此同时,也许是因为长期对围棋的研究也让他们被这项古老而富有魅力的运动所吸引,他们依然在关注这项运动本身的发展。

“寻找围棋小先锋”活动现场

今天,Google宣布与聂卫平围棋道场共同发起“寻找围棋小先锋”全国青少年围棋推广活动,该活动旨在推广围棋文化、普及围棋运动,鼓励棋手,尤其是青少年棋手增进交流,共同探索围棋无限的魅力。Google公司对这项活动异常重视,其CEO Sundar Pichai也专程从乌镇互联网大会的会场赶到上海站台,与聂卫平围棋道场创始人聂卫平九段一起宣布了此次合作。

具体来看,“寻找围棋小先锋”全国青少年围棋推广活动将包含针对全国4—18岁小棋手的全国青少年围棋公开赛,公开赛将在全国6个城市举行分站赛并于北京举行总决赛。项目同时还设立“围棋小先锋”奖学金,对公开赛中涌现出的优秀青少年棋手进行奖励,鼓励他们不断学习,探索围棋的更多可能。

Sundar Pichai在谈及目的时也表示: “我衷心希望通过这个项目,能够帮助发现、培养更多优秀的下一代棋手,创造更加精彩的对弈,并进一步探索围棋的奥妙及无限可能。”

同时,Pichai也在现场宣布,阿尔法围棋工具(AlphaGo Tools)的开发已经成熟,马上就可以推出。这套教学工具收集了231000套人类棋谱、75场AlphaGo和人类对弈的棋谱,他们希望这套工具能让AlphaGo帮助人类提高自身的围棋水平。

“寻找围棋小先锋”活动现场

聂卫平在现场表示:“我认为谷歌的战略眼光极具高度,我对谷歌非常钦佩和感谢。围棋是中国文化重要组成部分,希望在谷歌的支持下,中国围棋能有更好的明天。”他也邀请Pichai担任了聂卫平围棋道场的名誉校长。

看上去,在中国市场颇为低调的Google视角一转,以科技公司的身份却成为了中国围棋界的“好朋友”,也算是另辟蹊径与中国结缘的一步妙棋了。

下围棋不是目的,要探索更广阔的应用空间


支持围棋运动的发展对于Google来说当然只是举手之劳,他们的目标绝不止于此。

事实上,马云在今年曾经就曾对AlphaGo提出过质疑,表示对其“不以为然”,并号召中国的公司别再去搞AlphaGo这样的东西了,“没有多大意义,因为可以做的事情实在太多了。”这确实也是许多普通人对AlphaGo的质疑:人工智能下棋下赢了人类之外,还能干什么?而这就是研究人员正在做的事。

在上述AlphaGo Zero的论文发布一天后,AlphaGo项目的主要负责人David Silver在英文论坛Reddit回答网友关于AlphaGo后续版本的计划时表示,他们已经停止了对AlphaGo改进的研究计划,仅保留了研究试验台用于DeepMind研究人员去试验新的算法和思路。而他们的应用型研究已经有了一些突破。

在去年7月份的时候,Google 就宣布,他们通过运用DeepMind相关的AI技术,成功地减少了自己庞大的数据中心15%的能源消耗。考虑到Google的数据中心在2014年全年用掉了4,402,836 MWh的电量,DeepMind确实为Google和环保事业立下了大功,要知道,根据《卫报》的说法,Google这些数据中心的服务器每年产生的温室气体约占全球的2%,而那些节省出的电量足够36万户美国家庭全年的用电量了。而这每年也能帮Google省下2000万美元左右的支出。

在DeepMind联合创始人Mustafa Suleyman看来,这件事中最令人兴奋的地方在于,他们开发的这种算法在本质上是通用的,这意味着不仅仅对于Google的数据中心来说它是适用的,它也能被运用到其他的地方。

去年9月,Google也曾宣布将把支持AlphaGo赢得围棋人机大战的深度神经网络应用于Google翻译中,让机器翻译更加通顺流畅,表意清晰。此外,他们也已经与英国伦敦大学学院医院 (University College London Hospital, UCLH) 达成新的研究伙伴关系,DeepMind 将利用机器学习帮助医生们规划针对头颈部肿瘤的放疗方案。由此看,尽管在应用层面还处于很初步的探索阶段,但这个过程已经开始了。

“虽然现在还处于初期阶段,但AlphaGo Zero是实现这一目标的关键一步。如果类似的技术可以应用于其他的结构性问题,如蛋白质折叠(protein folding)、减少能源消耗或寻找革命性的新材料,则由此产生的突破有可能对社会产生积极的影响。”这是DeepMind团队在当时表达的愿景。

Hassabis

其创始人Hassabis也说过,围棋只是这个过程中的一项测试工具,真正令他感兴趣的还是AI在科学上的应用以及它的进步和发展。其中包括了医疗、新材料等具体的领域。“我想要看到AI助手在科学上帮助人类处理很多艰苦的工作、检索有趣的文章、在大量数据中发现相关结构、并且协助那些真正能够做出重大突破的人类科学家去工作。”

“我认为在接下来的2到3年中,人们就能见到这些变化。我的意思是,它的开始是很微妙的,只是让某些方面变得更好了而已;但也许4到5年之后,你就能开始看到一些大的变化了。”

(部分图片来自网络)

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