Facebook发布开源围棋AI-重现DeepMind技术对人类14-0

天马行空

2018年5月3日   业界信息  量子位

本文来源微信公众号：量子位

F8开发者大会第二天，Facebook亮出了一系列AI大动作。

其中包括围棋AI的开源下载

在F8大会上，开源了一个围棋AI：ELF OpenGo。

这个AI是Facebook团队对DeepMind技术的一个重现，最近他们选择与四名排名世界前30的人类高手对战，取得了14-0的胜利。

和AlphaGo一样，这个AI的重点也并不只是下围棋，而是想要更好的解决问题。现在ELF OpenGo已经可以开源下载。

对此，田渊栋在知乎上有更详细的解答：

我们最近改进了ELF框架，并且在上面实现了DeepMind的AlphaGoZero及AlphaZero的算法。用两千块GPU训练约两到三周后得到的围棋AI，基本上超过了强职业的水平。我们和韩国棋院合作进行了一次测试，给这个AI单卡每步50秒搜索时间（每步搜索8万个局面），给人类棋手任意长时间思考，结果AI以14比0完胜。参与测试的棋手包括金志锡，申真谞，朴永训及崔哲瀚，在这里我们非常感谢他们的合作，大家都很尽力，一些棋局下了三四个小时极其精彩。应棋手们的要求，这14局棋谱中的12局不久将公开。

另外我们也和现在著名的LeelaZero比较了下。我们采用了LeelaZero除ponder外的缺省配置（约一分钟一步），及4月25日的公开权重（192×15， 158603eb），结果我们的AI以200比0获胜。在此我们非常感谢Leela团队的工作，对于他们的开源精神，我们表示由衷的敬意。

这次我们将训练代码，测试代码及训练出来的模型（224×20）全部公开，首要目的是贯彻我们一直以来坚持的开源方针，让AI为全世界服务。其次是对于AlphaGoZero及AlphaZero这样非常优秀的算法，我们想要提供一个可重复的参考实现，让全球的研究者们能在这上面继续改进，充分发挥自己的创造力。最后是借此机会推广一下我们的ELF平台和PyTorch深度学习框架，希望更多的人能使用和完善它。

感谢大家的支持！

田渊栋，龚渠成&马子嫯（Jerry Ma）， Shubho Sengupta， 陈卓远，Larry Zitnick

ELF OpenGo代码及模型的地址：

https://github.com/pytorch/ELF

其他

在F8大会上，还展示了一个可以打《星际争霸》的AI，Facebook也计划随后开源这一项目。星际争霸和围棋一直也都是Facebook团队研究的方向。

还有一项突破研究。基于35亿张用户已打标签（17000个）的公开图像，Facebook成功训练了一个图像识别系统，这比之前只能用手动打标签的5000万张图片训练相比，提高了系统的识别能力，在ImageNet上获得了创纪录的高分（准确率85.4%）。

更多信息，可以参考这个页面：

https://code.facebook.com/posts/1700437286678763/

此外，F8大会上还展示了AR和VR方面的进步。