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标题: 世界第2与第409，AlphaGo比DeepZenGo强在哪里？ [打印本页]
作者: 天马行空    时间: 2016-12-1 09:11     标题: 世界第2与第409，AlphaGo比DeepZenGo强在哪里？

来源：新浪看点 云比赛 11月30日 15:36

在人际大战之前，曾经豪言要打败AlphaGo，成为世界最强AI的DeepZenGo输给了人类选手赵治勋。最新的围棋世界排名上，AlphaGo仅次于柯洁占据第二，DeepZenGo排名409与初段职业选手同坐一席。对于DeepZenGo与AlphaGo的差距，大家都普遍认为是联网与单机的差距。但事实上，不仅于此。

1硬件上的巨大差距

AlphaGo有1920个CPU、280个GPU，而DeepZenGo是44个CPU，4个GPU。在CPU上差了43倍，在GPU上差了70倍。在计算力与搜索深度上完全是天壤之别。

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2实战上缺乏经验

AlphaGo在与李世石对弈前挑战了樊麾，樊麾虽然0-5输给了alphago，但是暴露了AlphaGo很多问题，谷歌也随机修复了这些短板。但日本团队在这方面显然认识不足，研发成果后立即投入比赛。所以在实战上，AlphaGo具有更大的优势。

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3研发时间短

当美国的《自然》杂志报道了谷歌团队的人工智能机器人AlphaGo已经具有战胜围棋职业选手的实力以后，日本zen的开发团队联合DWANGO董事长与东京大学的教授开始了DeepZenGo的研发。所以当DeepZenGo挑战赵治勋时，距离开始研发只有8个月、

AlphaGo研发时间2年，谷歌从2010年开始“谷歌大脑计划”深度学习网络的研究已有5年之久。

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4仓促比赛

DeepZenGo的学习时间与比赛时间都很短，但深度学习网络需要很多的训练样本集来进行学习，记忆。深度学习网络的原理就是不断学习新的样本，在新的棋谱中，在已有的围棋知识基础上，取其精华去其糟粕。再把这些精华融入到自身的围棋知识中，循环往复。

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所以说，对于人工智能来说，学习时间越久，学习的棋谱越多，棋力就越高。从理论上讲，人工智能具有接近“围棋真理”的可能——即100%胜利的下法。

5研发上的巨大差距。

谷歌在中国人的印象中，是一个搜索引擎。其实，谷歌搜索只是谷歌公司已开发完成的众多项目中的一个。作为是未来科技的大本营，谷歌研发的东西其实是这些——量子计算机，军用机器人、太空电梯、无人驾驶汽车。

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而DWANGO公司是日本的IT企业，日本著名视频网站NICONICO动画的母公司。主要的开发内容为视频娱乐，游戏动画。而且日本的IT行业在尖端技术研发上无太多兴趣，更多的强调实用性，服务于制造业。

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整体的研发团队与研发环境上存在巨大的差距。

6技术上的差距

谷歌专门为人工智能、深度神经等技术研发的TPU芯片。

TPU领先目前机器学习的常用处理器(CPU、GPU)7年以上,也就是三代,速度快10倍。

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而DeepZenGo在技术上也有优于AlphaGo的地方，主要在算法上比AlphaGo领先一点，选择是的在处理图像上更节省空间的深度卷积神经网络。

但是相比较于谷歌在硬件数量与技术的水平上的巨大优势，这点优势显得微不足道。

所以，虽然DeepZenGo是在AlphaGo之后出来的，但并不意味着它带来了新的技术，从目前看来，未来想要超过AlphaGo也十分困难。但是DeepZenGo让我们看到了另外一种可能——民用、简易的人工智能正向我们走来。

END

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