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星阵让2子4-0女子顶尖 金涬博士访谈(附实录)2019年05月01日 17:02 新浪体育综合
![]() 比赛现场
中国智力运动网讯 4月30日，“博思杯”2019世界人工智能围棋大赛收官，在最后一天进行的人机对抗赛中，本次人工智能大赛冠军星阵围棋让2子迎战芮乃伟、王晨星、李赫、曹成亚取得全胜。赛后星阵团队金涬博士接受了采访。 以下是金涬博士采访实录： 问：赛前棋迷朋友们对星阵的期望很高，认为星阵的水平远超过其他参赛AI，但是在预赛第一轮，星阵却爆冷输给了leelaZero，星阵此次比赛首战失利的原因是什么？ 答：本次预赛采用30分钟包干赛制，需要很好的时间分配策略。星阵在预赛第一盘有一定失误。这盘棋用时策略设置的太快了，导致我们下到第113手问题手时用时不足3分钟，思考还不够充分，没有考虑到对手的一些妙手。走出问题手时发现不对已经来不及了。不合理的时间分配策略使星阵相当于只用了几分之一的算力进行比赛。调整了用时策略之后，星阵的棋力有了明显的提高，在后面的比赛中发挥稳定。 问：这次世界大赛的整体水平与过去的几届有何不同？与一年前相比，星阵进步了多少？围棋AI水平的上升空间还有多大？ 答：这次世界大赛是星阵参加过的最高水平的AI比赛。参赛的选手的实力都比之前大大提升。其中棋力提升最明显的就是LeelaZero和小爱围棋。比赛前不少其他参赛选手都提出自己的目标是夺冠，说明他们自评超过了前一次围棋AI比赛的冠军水平。 星阵在这一年中棋力有了非常大的提升，星阵能连续夺冠的原因是比对手的提升更快。围棋AI已经远超过人类水平，但是AI对围棋的理解也只是围棋知识的一小部分，围棋还远远没有被破解，进步提升的空间仍然是巨大的。但是，仅靠学习已有的技术或复制AlphaGo论文工作，仍然会遇到瓶颈。星阵团队努力从算法和模型层面取得突破性进展，以进一步提高围棋AI的水平。 问：这次比赛留下了很多精彩的棋谱，过程中星阵下出了开源软件未预料到的惊艳手段，如半决赛第2局183、187，决赛第3局145、147等，这种带有个性化棋风特点的招法很符合人类的审美观，请问是如何形成的？ 答：这种妙手是星阵在自我进化的过程中自然形成的，星阵在深度学习模型和算法上有一定的创新性工作，这使得星阵具有准确的价值和目数评估网络和较强的策略网络。在星阵眼中，这种妙手是通向更高胜率和更多目数的一条好路径，这使得星阵更容易挖掘出这样的妙手。 问：星阵这次让两子的人机赛表现不错，您认为目前顶级人机之间的差距有多大？ 答：人机对战一直以来都是大家关心和关注的话题，首先非常感谢主办方提供这次机会，举办这次成功的比赛。 最近几年，在AlphaGo的带动下，围棋AI的水平提高很大。与此同时，顶尖人类职业棋手也使用AI进行训练，学习提高了棋力，不断缩小和AI之间的差距。可以说人类和AI都在不断的快速进步。人类棋手和AI之间的差距未必会像想象中那样越拉越大，具体有多大的差距，只能靠比赛结果来验证。 问：据说星阵下的是不退让围棋，但比赛中似乎也偶有退让，是怎么回事？ 答：星阵可以下完全不退让的围棋，在去年的对人类顶尖高手的让先表演赛中使用过这种下法。但完全不退让的下法有时会因为奋力拼搏承担很大风险，例如去年星阵让先对谢科的棋，星阵在领先的情况下希望扩大战果，但由于误算被翻盘。这是一个度的把握。不退让围棋可以更快的扩大优势，也可以在落后的时候咬住局面努力缩小差距，因而可以增大获胜的机会。但完全不退让反而会降低胜率。因此，参加高水平AI比赛时使用带有不退让下法的星阵，但不是100%完全不退让。 问：有网友说星阵使用超算参加比赛，使用开源围棋AI的棋谱进行训练，这个说法符合事实吗？ 答：很多网友看到星阵经常秒拍，以为星阵算力非常强，使用了超算。事实上，这是一种智能的用时策略，简单的地方秒拍，困难的地方可以长考。星阵没有使用过超算，星阵棋力提升的主要还是靠深度学习模型和算法上的优化提升。事实上，当算力资源达到一定程度的情况下，单纯提高对弈时使用的算力对棋力提升并不明显，很多棋局方向的选择，都要靠模型的准确判断，而不是靠计算。另一方面超算的架构也并不适合围棋AI。 星阵没有使用过任何开源围棋AI的棋谱进行训练，因为不退让围棋的训练方法与AlphaGo架构有所不同，AlphaGo架构的开源软件的棋谱不能直接使用。星阵早期主要使用人类棋谱，目前主要使用星阵自对弈棋谱进行训练。 问：星阵可以提供独特的目数评估，这对参加比赛有帮助吗？
答：目数评估使得星阵可以从胜率和目数两个不同方面评价围棋进程。这种综合的评估方式相比于纯用胜率进行评估具有更高的棋力。此外，目数评估可以让星阵在极大的胜率优势下追求最大目数，下出更精彩的棋局。我们在比赛中使用了这种方式取得了不错的效果。 问：星阵团队在围棋上取得了很不错的成绩，请问星阵的人工智能技术是否能在其他应用领域发挥作用？ 答：我们深客科技团队研发星阵围棋，主要是为了验证和研究深度学习和强化学习算法，并将人工智能算法应用到其他领域。 目前，我们正在与合作伙伴一起，积极探索和推进人工智能在围棋以外的应用。包括使用人工智能技术进行风力电场的发电量预测，以及通过精确控制数据中心的空调制冷系统，来做数据中心的智能节电。这些方向都有很好的应用前景。我相信人工智能技术还会在其他更多与人们生活息息相关的领域发挥更大的作用。
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楼主: cateyes
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发表于 2019-5-2 21:01
