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Alpha Zero带来的冲击和技术性失业

2018年01月25日 10:55 体育综合


资料图



  文章来源:找借口安静公众号

  原址:https://note.mu/issei_y/n/nf95db8205da3

  原题:Alpha Zeroの衝撃と技術的失業

  作者:Ponanza创作者 山本一成

  翻译:找借口安静


  译者注:山本一成,将棋人工智能软件Ponanza创作者,该软件战胜过将棋界的名人佐藤天彦。

  2016年,谷歌DeepMind团队发表了骇人听闻的论文,一个叫做AlphaGo的围棋软件,把当时在市场上的其他围棋软件基本赢遍,胜率高达99%。AlphaGo采用了深度学习的强化学习方法,并在同年以4-1的比分战胜了李世石九段。此后AlphaGo持续进化,现在达到了人类难以想象并且前所未有的高度。

  在2017年年底,谷歌的DeepMind团队又发表了不像话的论文。DeepMind团队利用同样的方法,创作出了据说是最强的国际象棋和将棋软件。实际上有没有成为最强还有待商榷,不过首先还是得向他们的采用全新方法获得了惊人成就表示祝贺。他们给这个程序Alpha Zero的名字。

  电脑国际象棋软件的历史很悠久,实际上在电脑出现之前就有电脑国际象棋的论文。从MinMax理论开始延伸出了很多方法。电脑将棋软件的很多基础方法,都是从国际象棋那边引入进来的。

  但是,Alpha Zero将这个套路完全打破。Alpha Zero不仅很强,它以完全不同的思考方式,站上了国际象棋和将棋界的顶峰。Alpha Zero踏上的是与人类,以往的计算机不同的第三条路。

  而Alpha Zero完全不知道之前的技术。LMR、Futility Pruning、Razor Pruning、KKP、KPP、List38化、一手诘指数、Move Count Based Pruning、Null Move Pruning、killer、history,它什么都不知道,但是它就是很强。

  我不知道该用什么感情来表现自己。或许这可能会带来技术性失业。如果DeepMind团队真的还要进化下去的话,肯定会做出一款完全超过我们Ponanza的软件。另外DeepMind团队或许还有很多新的手段没有被尝试,Alpha Zero恐怕只是一个普通的作品。他们的进步空间其实还很大。

  这些内容看起来很变态,但这都是事实,而我在技术层面上感受到失业感也是事实。Alpha Zero的计算方法某种意义上其实特别简单,总有那些志向于人工智能的人会寻找一条捷径。而专业搞技术的人,将神秘的科学还原到生活中,然后让所有人都能轻松操作。

  扎心啊。
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