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2019年11月03日 20:33 来源: 中国滑水运动协会官方网站

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AlphaGo的跳跃式成长来自几个因素:1)15-20名世界顶级的计算机科学家和机器学习专家(这是围棋领域从未有的豪华团队:也许你觉得这不算什么,但是要考虑到这类专家的稀缺性),2)前面一点提到的技术、创新、整合和优化。3)全世界最浩大的谷歌后台计算平台,供给团队使用,4)整合CPU+GPU的计算能力。人民网渭南10月30日电(实习记者 李志强)近日,因为一起农民工讨薪纠纷事件,记者到陕西省渭南市蒲城县人力资源和社会保障局下属的劳动保障监察大队联系相关采访,下午5点刚过,偌大的办事大厅里已没有任何上班时间该有的迹象,一位工作人员正在电脑前玩网络游戏,另一位年轻女子看到有记者拍照连忙向门外走去。

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事故现场非常惨烈,奥迪轿车几乎全部被半挂车和圆木所压,只有带有奥迪标志的前挡板掉落在外。而路面上除了圆木,更多的是碎玻璃。消防、交警等相关部门迅速赶到现场救援,移动圆木,展开破拆,并对现场交通秩序进行维护。AlphaGo有可能在这几个月突飞猛进,进而击败李世乭吗?AlphaGo的负责人说:”外界不知道我们这几个月进步了非常多“。(来自:Odds favor machine over human in big Go showdown )。这点确实有可能。AlphaGo进步的方法有两个:(1)增加硬件:我们从Nature的文章可以看到:从1202个CPU到1920个CPU,AlphaGo的ELO只增加了28,而且线性地增加CPU,不会看到线性的ELO成长。若要达到364 ELO积分的提升,需要的CPU将达到天文数字(有篇文章估计至少要10万个CPU:AlphaGo and AI Progress)。当然,谷歌有钱有机器,但是纯粹加机器将会碰到并行计算互相协调的瓶颈(就是说假设有十万万台机器,它们的总计算能力很强,但是彼此的协调将成为瓶颈)。在几个月之内增加两个数量级的CPU并调节算法,降低瓶颈,应该不容易。(2)增加学习功能:AlphaGo有两种学习功能,第一种是根据高手棋谱的学习,第二种是自我对弈,自我学习。前者已经使用了16万次高手比赛,而后者也在巨大机组上训练了8天。这方面肯定会有进步,但是要超越世界冠军可能不容易。最后,换一种分析方式:如果从过去深蓝击败世界冠军的“成长过程”来看,深蓝大约1993年达到职业大师水平,4年后才在一场六盘的比赛中击败世界冠军(大约500Elo积分点的提升)。今天的AlphaGo应该和1993年的深蓝相似,刚进入职业大师水平。若要击败世界冠军,虽然未必需要4年的时间,但是几个月似乎不够。

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[编辑:桐安青]