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本文首發於微信公眾號：新智元。文章內容屬作者個人觀點，不代表和訊網立場。投資者據此操作，風險請自擔。
新智元編譯作者：Steffen Ho lldobler 等編譯：熊笑 弗格森 文強
【新智元導讀】AlphaGo 系統基於樹搜索，由神經網絡驅動。然而，所有這些技術都不是新的，也被其他圍棋 AI 的開發者使用。那麼，是什麼讓 AlphaGo 如此特別？來自德國和俄羅斯的幾位研究人員在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探討瞭這一問題。他們指出，AlphaGo 實施的每一個細節都是多年研究的結果，而它們的融合才是 AlphaGo 成功的關鍵。
論文地址：http://ceur-ws.org/Vol-1837/paper14.pdf
圍棋對 AI 的挑戰難點在於棋盤空間的大小，它包含10170 個位置狀態空間。作為比較，國際象棋的狀態空間約為1043。這樣的遊戲都具有高分支因子，也就是當前狀態下的可能下法的數量。圍棋中可能的遊戲場景的數量要大於宇宙中的原子數。
AlphaGo 的開發者設法解決瞭這一問題。他們設計的系統基於樹搜索，由神經網絡驅動。
然而，所有這些技術都不是新的，也被其他圍棋 AI 的開發者使用。
那麼，是什麼讓 AlphaGo 如此特別？
來自德國和俄羅斯的幾位研究人員在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探討瞭這一問題。他們在圍棋 AI 發展的大背景下討論瞭 AlphaGo 的設計。通過展示 AlphaGo 的架構。
文章顯示出， AlphaGo 實施的每一個細節都是多年研究的結果，而它們的融合才是 AlphaGo 成功的關鍵。
圍棋的歷史長達數千年，是一種非常受歡迎的智力遊戲和比賽。和國際象棋、跳棋一樣，圍棋屬於完美信息博弈。也就是說，遊戲的結果完全取決於兩個玩傢的策略。這使得從計算角度解決圍棋問題很有吸引力，因為我們可以依靠機器來找到最佳的下子策略。然而，由於搜索空間巨大，這一任務非常困難。因此，圍棋被認為是AI 的理想前沿陣地，曾被預計在十年內無法實現對人的勝利。
實際上，就在多一年多以前，雖然有許多圍棋 AI ，卻幾乎沒有達到人類高手水平的，更不用說與職業棋手相抗衡。然而，在2016 年初，Google DeepMind 發表瞭一篇文章，表示他們的AlphaGo 能夠擊敗職業棋手。幾個月後，AlphaGo 在正式比賽中擊敗瞭圍棋世界冠軍，這是非常重要的事件，因為“大挑戰”被完成瞭。
AlphaGo 的 CNN 的輸入部分是當前的棋局，輸出部分是對人類對手下一步棋的預測
回想一下，使用神經網絡的最初目的是模擬人類在下圍棋時的思維過程。 AlphaGo 使用神經網絡來預測人類對手的下法。基於此，AlphaGo 的 CNN 的輸入部分是當前的棋局，輸出部分是對人類對手下一步棋的預測。
描述得更精確些，即為瞭訓練 CNN，AlphaGo 的開發者在圍棋服務器 KGS 上選取瞭三萬盤棋局，並從每一局中隨機抽取對戰的位置及棋手隨後的行棋。這些應對的行棋就是神經網絡預測的目標。
輸入位置轉換為48 個特征，表示每個交叉點棋子的顏色、四周相鄰位置為“空”的數量和一些其他信息。這些特征都根據以前的研究結果 [CS15] 進行瞭選擇。
因此，輸入層是一個 19×19×48 堆棧，包括瞭棋盤上每個交叉點的每個特征的值。CNN 有 13 個層，每層 256 個濾波器。 輸出層的尺寸為 19×19，輸出中的每個單元都包含一個人將棋子放在相應交叉點的概率。
神經網絡通過標準反向傳播進行訓練。上述方案代表瞭一種監督學習方法，因此，我們將由此所得到的網絡稱為 SL 網絡。不過，AlphaGo 還使用瞭強化學習。
神經網絡與蒙特卡洛（MCTS）的融合
圖：AlphaGo中的蒙特卡洛樹搜索。在選擇階段，決策主要受到SL網絡（a）中得出的概率優先的影響。
AlphaGo 中的神經網絡用來幹什麼？SL 網絡在 MCTS 的選擇階段使用，用於鼓勵探索（exploration）。一個好的選擇規則會對已知走法進行優化，並且探索新的下法。 AlphaGo使用瞭各種不同的UCT規則來選擇行動，優化方程式x(a) + u(a)，其中，x(a)是對行動（走法）的評估。u(a) 是P(a) 的一部分，即SL神經網絡預測出來的概率。在一個場景中，CNN會偏向MCTS，來嘗試新的走法，這些走法一般都是非常罕見的，但是對於CNN來說，卻是一個最優解。
圖： AlphaGo中的學習通道。SL 指監督學習；RL 指 強化學習。
雖然增強學習網絡被證明比 SL 網絡更強，但是，當走法的選擇經過SL網絡提升時，AlphaGo的整體表現會更好。有這樣一個事實可以解釋這一現象——SL 網絡更像人類，它是經由真實的人類對弈訓練的。人們總會傾向於進行更多的貪多，有時是處於對弈中的錯誤，有時則是因為熱情。
雖然如此，增強學習網絡在 AlphaGo 的其他部分找到瞭用武之地。也就是被用於評估價值函數的價值網絡。
AlphaGo 最大的優勢iphone se價格是應用瞭通用算法
本文探討瞭首個精通圍棋這項運動的人工智能 AlphaGo 的相關現象。在此重述們一下相關要點。定義瞭圍棋的規則後，我們解釋道計算機通過遍歷博弈樹從而掌握瞭這一遊戲。然而，圍棋的博弈樹極其龐大，大到需要應用如 MCTS 之類的統計方法。我們在 MCTS 中加入瞭幾個改進措施，然後就看到 AlphaGo 使用卷積神經網絡來進一步加強瞭 MCTS。
可以說 AlphaGo 最大的優勢就是它應用瞭通用算法，而不是僅局限於圍棋領域的算法。AlphaGo 證明瞭像圍棋這樣復雜的問題都可以通過先進的技術解決。深度學習已經 被成功應用於圖像及自然語言處理、生物醫療及其他領域。AlphaGo 的開發者們所使用的方法或許也可被應用於上述領域。
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