把李世乭打到退出棋壇的神秘高手 - AlphaGo

更新於 2023/02/01閱讀時間約 6 分鐘
其實 我標題很想下: 把高永夏打到退出棋壇的神秘高手 — Alphago
高永夏是棋靈王的虛構人物,原型是韓國職業棋士高手李世乭
在2016年 人機圍棋大戰之後,李世乭被Alphago打到懷疑自我,因而產生退出職業棋士一路的想法

AlphaGo到底何許人也?

AlphaGo是一個機器裡面搭載了當時最強最新的演算法
AlphaGo 使用了蒙地卡羅樹狀演算法結合二個深度神經網路的圍棋程式
讓他不斷的學習圍棋 直到擁有最強的下法,形成一個專形成一個專門下圍棋的程式。一開始的時候其實很多棋士都小看它。都覺得不太可能贏人類,像是台灣的紅面棋王覺得他只是一個炒作,李世乭在對戰之前也是覺得自己不可能會輸,直到他下營李世乭之後 大家才開始知道自己下不贏電腦了。
AlphaGo的優勢就是來自龐大的運算資源跟速度
憑藉大量儲備的棋局,透過透過勝負機率來判斷下一步著點,以作為計算方向 提高了自身的勝率。
AlphaGo的另一個優勢是他沒有情緒波動
能高度集中選擇勝率最高的著棋點,電腦不會有追求完美的想法,他被教導的只有勝率。他不會像人類一樣在思考著一百分的著棋點在哪裏,電腦是思考最高勝率的點在哪。但也因為這樣 ,如果資料裡看到沒有下過的招數也有可能落敗,因為電腦是根據過去他所學習的棋譜。去推算對手可能下的齊步 ,然後進行塞選跟過濾,然後來對未來的齊步做規劃。

AlphaGo走棋的方式

AlphaGo下棋主要分成三個步驟,第一步會掃描棋子擺放情況並從中找出可行的落點,第二步從每個可行的落點建構出預測棋步的樹狀圖,第三步在對每個樹狀的分支計算勝率並找出最大獲勝機率的落點。
當年DeepMind用蒙地卡羅演算法加上二個神經網路創造出這個厲害的圍棋機器。
其實就算alphago已經打敗眾多人類高手下,對科學家而言還是有很大的進步空間。所以在AlphaGo挑戰完世界棋王之後,又歷經了幾次升級並成為了最新版的-「AlphaGo Zero」,這個系統則不再需要透過人類進行訓練,也不再倚靠人類的知識,即為它不再需要人類的幫忙與訓練,並且也已不再僅侷限於圍棋,而是可以在各項棋類活動、競賽中大展身手。這其實也意謂著:為未來的人工智慧將有無限可能的發展。

需要好好思考圍棋的本質

在李世乭輸掉之後,人們開始反思自己下棋的本質,棋盤上每一步,反映的是下棋人的思考、受過訓練等個人內涵,否則就不會有那一步棋。棋譜只是非常簡略的記號,不足以表達下棋過程的內在思維,即便是旁觀者的說明講解,也有很大一部分出自個人想像力,只是過去大家都接受這種方式,也相信歸納出來的下棋原則。
AlphaGo出現以後,完全推翻了過去認定的正確原則,棋譜上各個棋步,出現了與以往完全不同意涵。可以說,AlphaGo切斷了棋譜與傳統詮釋的關連性。
「追求最高境界」是圍棋產業的最重要目標嗎?圍棋本質在於兩方對弈、交流過程的樂趣,不一定要追求最高境界。台灣業餘圍棋的健壯發展,台灣旅日職業棋士王銘琬形容是「很偉大的事情」,不必因職棋表現不夠強而自卑。

創始團隊的本意

起初DeepMind 研發的人工智慧,不是為了打敗世界上最聰明的人,而是想找出一體適用的方式,讓電腦能夠從零開始學習任何知識、技術,透過自我學習,持續地調整與改進。AlphaGo只是一個弱人工智慧,還沒有到達什麼都能學的境界; 人機對戰也只是測試這套系統,能否克服公認最難的棋類遊戲,AlphaGo變成世界第一圍棋高手,只是順便發生的「意外」,證明它能解決複雜度極高的難題。或許這個專案關閉 之後也才邁入人工智慧啟蒙期的結束,AlphaGo的退役,是另一個新的開始。
和這個主題有關的podcast 也上線了
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人工智慧如何用來下圍棋(一):圍棋高手AlphaGo-科技大觀園
2016年,AlphaGo與世界圍棋棋王李世乭對弈,五局對戰以4:1戰勝李世乭,一戰成名,引起國際間對於人工智慧的廣泛討論。這套由Google旗下發展的人工智慧,短短幾年,為何能走過圍棋幾千年的歷史?來一探AlphaGo的致勝關鍵。…scitechvista.nat.gov.twa
輸給AlphaGo以後,人機再對弈的價值是? - 報導者 The Reporter
2016年3月,人工智慧AlphaGo…www.twreporter.orga
AlphaGo為何金盆洗手? 黃士傑首度說分明|天下雜誌
「這五年,我也沒有想過會做出AlphaGo,團隊的精神很強,有個遠大的目標,」 AlphaGo首席工程師黃士傑語說。 ...www.cw.com.twa
輸給AlphaGo的韓國棋王宣布退役,李世乭:「拿下第一名,我也不是冠軍。」|數位時代
「即使我登上世界第一,也有無法擊敗的對象。」2016年,代表人類與DeepMind AI AlphaGo展開五番棋勝負的韓國棋王李世乭,於本週宣佈退役。…www.bnext.com.twa
如果想知道高永夏是誰….可以看看這幾篇文章
Re: [情報] 聽說李世石就是棋靈王高永夏的原型
標題 Re: [情報] 聽說李世石就是棋靈王高永夏的原型 時間 Fri Mar 18 19:09:08 2016 棋魂主旨確實就是圍棋界未來的希望,「圍棋界即將掀起一股新的波瀾」 棋魂漫畫連載期間1998年12月~2003年7月,…www.ptt.cca
Re: [閒聊] 為甚麼棋靈王的高永夏會被影射李世石? - ACG板 - Disp BBS
※ 本文為 TLdark 轉寄自 ptt.cc 更新時間: 2016-03-14 02:00:39 小魯剛好對這個部分有點研究 大概在五六年前整理過一些李世石的事情 可以比對一下像不像高永夏 李世石傳說:…disp.cca

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史塔克音近Stock,我們是一群喜歡研究股市市場並且利用機器學習分析的資料科學家,我們最常使用到Python來做量化投資,研究了一段時間的財經跟程式,希望能把我們自己分析的分析成果,和大家一起分享看看,並且和大家在這一條漫長的路一起學習成長!
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這篇文章的標題有「預測」二字,但看完之後請大家思考一下,這種基於「統計學」、「機器學習」的預測方法,是否跟你心中的「預測」相差甚遠呢?
在大數據以及科技的快速進展之下,會有許多傳統投資者對這種投資方式並不是很理解,並且對機器學習還有電腦來輔助感到不安,但我們要指出,這些並不是新概念,許多投資者已經在使用數據和某種形式的機器學習來分析市場資訊。  
大數據和機器學習正掀起一波“數位革命”,巨量的資料正掀起人類生活、工作和思考方式的全面革新。 以股票市場來說, 許多國家允許投資者自行探索自由市場的相關數據。例如,數百萬種金融商品的即時價格、電子商務在某個時間的交易的客戶數量或者用衛星探測某個國家農業的總產量等等。
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