[新聞] 中國版人機大戰緣何沉寂?劉:缺乏專業人才

看板GO (圍棋)作者 (逍遙山水憶秋年)時間9年前 (2016/11/25 21:50), 編輯推噓39(4910407)
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中國版人機大戰緣何沉寂? 劉知青:缺乏研究人才  文章來源:北京青年報   一年前,在北京工體旁的網魚網咖,第一屆世界電腦圍棋錦標賽上,來自中國、韓國 、日本、美國、法國、捷克的圍棋人工智慧軟體捉對廝殺了3天後,總冠軍韓國的“石子 旋風”受讓5子,卻被中國七段棋手連笑擊敗。那時還無人知曉AlphaGo的大名。一年 過 去了,圍棋AI(人工智慧)早已被炒得火熱,去年曾在北京亮相的日本圍棋軟體“ZEN” ,也首次不受讓子,前天與日本著名棋手趙治勳九段戰成1比2。可這一年間,中國的圍棋 智慧軟體哪兒去了?   阿爾法狗火了 中國AI卻沉寂   “第二屆世界電腦圍棋錦標賽?早就確定不搞了。”首屆錦標賽媒體推廣人陳昭告訴 北京青年報記者,“中國研發人員覺得,如果達不到AlphaGo今年3月與李世石對陣的水準 ,那還不如不露面。”   去年,來自北京郵電大學、武漢大學,以及臺灣的三支中國隊伍參加了角逐。但最好 的一支國內隊伍僅獲第七名。在連笑輕鬆戰勝人工智慧冠軍“石子旋風”後,現場觀戰的 中國圍棋隊主教練俞斌九段認為,電腦真正下過人類,還得20年。   今年3月AlphaGo4比1完勝韓國名將李世石,證明了智能的成長性。中國也隨即掀起討 論圍棋智慧的熱潮。又過了8個月,北青報記者發現,中國相關圍棋智慧研究,依然處在 缺乏政策傾斜,少有資金眷顧,各自為戰的鬆散局面。   擁有天河二號不等於AI厲害   當AlphaGo4比1大勝李世石,專家跌碎一地眼鏡之餘也指出,其成功之道不止是軟體 的突破,還有大金主的資金和硬體的支援。但當時就有中國棋友詰問:我們有天河二號啊 !   天河二號超級電腦作為中國“最強大腦”,耗資一億美元打造,峰值計算速度每秒 5.49億億次,記憶體總容量1400萬億位元組。2015年以每秒33.86千萬億次的浮點速度, 第六次蟬聯世界超級電腦排行榜的冠軍。   陳昭坦言,在策劃第二屆電腦圍棋錦標賽時,曾經聯繫過天河二號所在的廣州超算中 心。“聯繫了一陣,後來還是決定不搞了。”北青報記者從北京郵 電大學電腦圍棋研究 所所長劉知青教授那裡,瞭解到更多詳情。據他介紹,搞圍棋人工智慧,靠一個人,一台 電腦肯定不行,一定要有頂級硬體條件支援。“但另 一方面,我們還需要長期在圍棋人 工智慧領域工作的人才,還需要在軟體方面有所突破,才能真正把硬體優勢發揮出來。” 他說。換言之,沒有類似AlphaGo 那樣的智慧軟體,硬體再快也無用武之地。   還在解讀AlphaGo論文階段   那麼,中國圍棋智慧軟體水準目前處在什麼層次?劉知青一方面表示,這一年我們的 軟體水準還是有進步的,一方面也承認,目前大家的目標,就是解讀AlphaGo之前發表的 論文,“爭取達到它在今年3月的水準。”   在AlphaGo之後,人工智慧領域最大的進步,當屬日本圍棋軟體DeepZenGo。去年的錦 標賽,“ZEN”還不能在程式間的對決中獲勝, 一年後已不受讓子勝趙治勳九段一盤。但 對此成績,劉知青並不太認同。“從去年受讓6子,到如今戰勝趙治勳,確實有進步,” 他說,“但還沒有達到 AlphaGo的水準。”   即使如此,中國尚沒有匹敵“ZEN”的圍棋軟體。但劉知青認為,中國已走在正確的 道路上。“AlphaGo證明了人工智慧走神經網路,價值判斷的路是正確的,我們的AI也走 這條路。相信在消化吸收了AlphaGo的論文,我們會取得更多突破。”   缺乏資金和政府層面支持   值得注意的是,去年首屆錦標賽上,已經提出走商業化發展的中國圍棋AI,沒有在 AlphaGo打出的人工智慧風口推動下飛上天,反而陷入各自為戰的沉寂。  AlphaGo與李世石的人機大戰剛過去一周,中國人工智慧協會就會同中國圍棋協會召開 論壇,邀請包括工程院院士李德毅、北郵校長林金桐等各界人士,討論人工智慧前景。而 具體到北郵電腦圍棋研究所研發的圍棋AI,最終也未獲得政府或大企業的青睞。   那麼,是圍棋人工智慧的應用前景不被看好嗎?劉知青予以否認。他認為,AlphaGo 有強大的總體把握能力,可以簡明地把優勢轉化為勝勢。而圍棋問題有天文數字的狀態空 間和決策空間,解決圍棋問題,是證明人工智慧研究突破的重大節點。   如此具有前景的應用領域,已經吸引了國外多個科技巨頭投入,而在中國似乎還處在 各幹各的局面。“比如前一陣,我們經政府牽線,與騰訊人工智慧部門談過合作,後來不 了了之,最近聽說他們在自己搞相關工作了。”劉知青說。   劉知青坦言,中國目前其實不缺硬體,更不缺資金,缺乏的是長期在該領域投入的研 究人才和時間的累積。“目前中國在這一領域時間最久的就是我,也不過十餘年。未來中 國只有在人才積累,軟體科技積累達到一定水準,才能取得突破。”也許那時才是中國相 關人工智慧的真正風口。(記者 褚鵬) http://sports.sina.com.cn/go/2016-11-25/doc-ifxyawmm3363951.shtml -- ※ 發信站: 批踢踢實業坊(ptt.cc), 來自: 140.112.73.99 ※ 文章網址: https://www.ptt.cc/bbs/GO/M.1480081802.A.0B2.html

11/25 22:23, , 1F
alphaGo論文參數都出來了,起跑線就是定死在這邊,幹嘛要跟
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11/25 22:23, , 2F
劉知青合作,那樣還得派車回頭把他接來起跑線
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11/25 22:27, , 3F
看這文章只說明了他是局外人
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11/25 23:21, , 4F
就為了中國人的面子,堅持要搞一個完全自己的AI嘛
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11/25 23:40, , 5F
@aaaba你確定照論文可以出一個打敗一般業餘選手的?
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11/26 00:18, , 6F
不是我講的話你問我確不確定幹嘛...我上面推文中哪邊可以得
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11/26 00:18, , 7F
出你問題裡的敘述
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11/26 01:00, , 8F
台灣又被偷渡在中國國內裡面了
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11/26 01:57, , 9F
天河二只是跑分好看,至於AI https://goo.gl/xV8p4B
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11/26 04:20, , 10F
都過多久了還在解讀論文,有點弱啊!
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11/26 08:39, , 11F
硬體規格就是錢堆出來的 怎麼用才是重點吧
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11/26 09:44, , 12F
see?alphaGo論文參數都出來了,起跑線就是定死在這邊.
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從alphago的論文, 有定出起跑線?
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11/26 10:19, , 14F
所以跟5F的陳述有關聯嗎?不要亂生話啊
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11/26 10:24, , 15F
生完還想塞到別人嘴裡要別人解釋,莫名其妙
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11/26 12:28, , 16F
前陣子的訊息是中國有AI已跟一般圍甲棋手打的差不多
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11/26 12:29, , 17F
估計應不輸這次上場的Zen。後面1年大概仍是AlphaGo一支獨
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秀, 日本跟中國爭大老二。但拉到3年後? 就不好預測了。
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11/26 12:33, , 19F
怕google沒興趣繼續投入圍棋AI。
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11/26 12:48, , 20F
而且根據黃博士的說法,講
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alphaGo的論文是中國軟體業大公司的起跑線,應該不為過,不
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認同也就罷了,個人自由。但硬是想出一句風馬牛不相及的論
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點然後要求對方解釋,還真的不曉得下限為何。
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11/26 12:55, , 24F
@aaaba,話是你講的, 我是沒看到什麼起跑線的.
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不然請你指出在哪?
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11/26 12:56, , 26F
你先解釋5樓的言論吧?
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11/26 13:26, , 27F
@aaaba,解釋什麼? 你自己說, 起跑線就在哪.
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又說參數都有. 當然得問說是不是照招就有alphago囉
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11/26 13:27, , 29F
至於你說是aja講的, 最少你給出的圖, 我看不出來他有講
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11/26 13:31, , 30F
“照論文可以出一個打敗一般業餘選手的” <-- 這句話到底
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11/26 13:31, , 31F
是誰說的?
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11/26 13:32, , 32F
你的意思就是這樣, 不然是什麼?
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還是你想AJA的話, 又解釋成你的樣子?
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11/26 13:35, , 34F
我的意思不是這樣,不要生話塞給別人秀下限
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11/26 13:37, , 35F
我是在說騰訊為何不用跟劉知青合作,你想到哪去了我可無法
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理解
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起跑線跟騰訊為何不用跟劉知青合作有何關係?
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這跟你隨便找一個人來複製論文,卻打不過業餘棋手根本兩回
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11/26 13:39, , 39F
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還有 387 則推文
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言論這種不入流的事,在我多次澄清後,希望別再發生
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11/28 10:38, , 428F
推大神們出來說明
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11/28 13:02, , 429F
aoeu太佛心了吧…看不懂的人自以為懂就好了啊
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11/28 15:49, , 430F
@semihumanity,連棋AI 都沒做過的, 的確是看懂就好.
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11/28 15:51, , 431F
我真的覺得不需要糾纏下去,當RL=SL時你還能說什麼呢
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而SL train出來的東西, 並沒有保證準確,最終還是要有
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11/28 15:53, , 433F
人來檢視, 訂正. 要是哪麼簡單, GNU GO 上的盤就夠多的
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了, GNU Go 借fuego 的論文train 一下不就好了.
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11/28 17:29, , 435F
看到Lord大的文我也是醉了 居然會講到需要人來訂正 檢視
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11/28 17:34, , 436F
他大概不知道DeepMind如何修正AlphaGO第四局的問題
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11/28 17:39, , 437F
就我所知,Fuego不是用MCTS嗎?有用deep learning?
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11/28 17:45, , 438F
還是他說的SL不是DL裡的SL?XD
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11/28 17:48, , 439F
原來需要人檢視啊,這就是supervise 啊! 難怪我不懂
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以後遇到人一定得問上一句:你知道supervise嗎?
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11/28 22:30, , 441F
來朝聖sl=rl LOL
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11/29 02:39, , 442F
這裡有一批便宜的稻草人 請打這支電話 ****-***-***
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11/29 16:31, , 443F
@semihumanity,你不知的東西,真的很多. 但你很會笑.
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@ztdxqa,不需要人來檢視,aja的程式必然早就最強了.
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11/29 16:32, , 445F
還整天在搞哪些pattern幹嘛
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11/29 16:33, , 446F
@aaaba,你扭曲aja講的話這種事, 還在推文中.
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11/29 16:39, , 447F
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11/29 16:39, , 448F
好笑嗎?
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11/29 16:41, , 449F
相關的討論在computer-go.org 上都有討論.
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11/29 17:33, , 450F
最後結果人去檢視跟SL的Supervised是兩回事……XD
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11/29 18:09, , 451F
啊, 有人說是同一回事?
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11/29 18:26, , 452F
但如果有人認為,照論文就可以產生一個一樣強的程式.
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11/29 18:26, , 453F
就真的是想太多了.
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11/29 19:31, , 454F
為什麼要一直逗我笑XD那篇論文有說Fuego有用deep
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11/29 19:31, , 455F
learning嗎?你找錯論文了,Fuego的論文不是這篇喔
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11/29 19:33, , 456F
真的是第一次看到臉皮這麼厚的人,一直伸出來要人打
11/29 19:33, 456F

11/29 20:22, , 457F
@semihumanity, 你又打算不自文就出來笑了?
11/29 20:22, 457F

11/29 20:22, , 458F
上回還笑不夠?
11/29 20:22, 458F

11/29 22:11, , 459F
我猜你是要說「不讀論文」,但目前為止都是你看不懂
11/29 22:11, 459F

11/29 22:12, , 460F
論文啊!
11/29 22:12, 460F

11/29 22:13, , 461F
「同樣是CNN的狀況, ALPHAGO就大輸fuego」XDD
11/29 22:13, 461F

11/29 22:13, , 462F
你到現在還不知道你這句話哪些地方錯了?
11/29 22:13, 462F

11/29 22:14, , 463F
你有看懂你找的那篇論文嗎?
11/29 22:14, 463F

11/29 22:46, , 464F
樓上太佛了,一直指導他,可是他比較需要的是開導
11/29 22:46, 464F

12/06 05:25, , 465F
推 forb9823018 aoeu mom213 其他人的語言能力跟情商
12/06 05:25, 465F

12/06 05:25, , 466F
都很值得加強啊......
12/06 05:25, 466F
文章代碼(AID): #1OE46A2o (GO)
文章代碼(AID): #1OE46A2o (GO)