海峡杯人工智能围棋赛对阵 美国卡塔VS中国超然 9月26日,"福建海峡杯"2020世界人工智能围棋大赛抽签仪式在福州数字会展中心正式举行.此次赛事由中国围棋协会,福州市人民政府主办,福州市体育局,鼓楼区人民政府,长乐区人民政府,福州市国棋协会承办.初赛将于9月27日上午9:30准时打响. 2020世界人工智能围棋大赛分为初赛和决赛,与女子赛同期举行.中国大陆人工智能原创队伍在福州现场比赛,其他人工智能团队分别在所在国或地区通过连线,以网络对弈方式比赛. 此次比赛全程采用19路棋盘,采用最新中国围棋规则,其中竞赛规定的贴子部分,根据历次人工智能世界比赛黑白胜率统计,本次比赛为:贴3又1/4子,当白先弃著时黑多贴1/2子.每轮比赛退到20分钟判该轮次弃权负;累计弃权2局及以上判为本届比赛弃权,井自动放弃所有比赛奖金. 值得一提的是本届世界人工智能围棋大赛吸引了5个国家的20支围棋队伍报名.中国的星阵,弈小天,韩国的Baduki,石子旋风,日本的BSK,美国的Katago,比利时的leela zero等世界顶级的人工智能团队将参赛.不仅如此,目前广受欢迎的围棋AI开源程序 -  - 美国Katago首次授权参赛. 此次赛事详细对阵如下: 比利时里拉零(黑) VS 中国星阵围棋(白) 中国威狐围棋(黑) VS 中国天狗围棋(白) 中国隐智围棋(黑) VS 中国清石围棋(白) 韩国小爱围棋(黑) VS 中国弈小天(白) 中国大胖围棋(黑) VS 日本BSK(白) 中国棋之魂队(黑) VS 中国爱奇围棋(白) 中国小飞围棋 (黑)VS 中国手谈(白) 中国飞虎队(黑) VS 中国逸乐围棋(白) 中国超然围棋(黑) VS 美国卡塔围棋(白) 韩国石子旋风(黑) VS 中国采薇围棋(白) 为确保比赛的顺利,实现远程视频传播的随时切换,直播比赛画面的清晰度和传播速度,本届比赛还在全球范围内进行5G网络传播,这也是全球首个启用5G网络进行比赛和直播的围棋赛事.初赛将于明日上午9:30准时打响,新浪棋牌也将为您持续报道此次赛事. 71,296 total views, 1 views today
 "7月9日至11日,2020世界人工智能大会在上海召开,围棋世界冠军柯洁在7月10日在接受湃客科技采访时表示:"人工智能(AI)可以通过大量的计算和模拟,帮助人类无限缩短走弯路的时间." 2017年五月,柯洁与围棋人工智能Alpha Go上演人机大战,最终以0比3落败,时隔两年之后,柯洁再谈人工智能时表示:"我们一直以来走的都是弯路,并不是一条直线,一直是磕磕碰碰的弯路,而AI虽然走弯路,但是他通过大量的计算和模拟,把弯路的时间大大缩短了,无限缩短变成一条直线." " 柯洁回忆起五年前Alpha Go刚刚出现的时候,他说:"我们就在想因为那时候我们(人类棋手)已经被打败了李世石已经输给了它,虽然他赢了一盘,但是那一盘棋其实也是有一点侥幸的,运气好的成分在里边,我们那时候就觉得其实未来肯定是AI(人工智能)的,它会稳稳地战胜人类,而未来AI怎么与人类相处的,这种思维模式中的差异,我觉得这是很好玩的一个点,也是非常有趣的." 如今人工智能已经应用到了围棋职业棋手的日常训练当中,对此,柯洁表示:"我觉得很羡慕他们现在能够比我小时候少走更多的弯路,因为我觉得我们很多时候学的很多东西,因为AI的出现我们发现,像AI它其实是曲线上升的,我们人也是一样曲线上升,但是它(AI)曲线的上升速度是远超人的,所以说AI对于我们人类来讲是少走很多弯路,那么现在青少年的话,也一样通过学习AI,接触围棋,或者说一些我们传统的还有更先进的这些科技,他们也可以少走很多弯路,当然很多人还是依然会走弯路,这个是客观存在的,但是如果真的用心去学,用心去思考,他们会走很少弯路." 文章来自: 新浪体育 #人工智能 #AI围棋 1,486 total views
 刘教师讲AI定式 第五课 星定式 之小飞挂守角后的变化
 来源:环球科学ScientificAmerican公众号 那么AlphaGo Zero与AlphaGo(用AlphaGo表示以前的版本)都有哪些主要的差别呢? 1.在训练中不再依靠人类棋谱.AlphaGo在训练中,先用人类棋谱进行训练,然后再通过自我互博的方法自我提高.而AlphaGo Zero直接就采用自我互博的方式进行学习,在蒙特卡洛树搜索的框架下,一点点提高自己的水平. 2.不再使用人工设计的特征作为输入.在AlphaGo中,输入的是经过人工设计的特征,每个落子位置,根据该点及其周围的棋的类型(黑棋,白棋,空白等)组成不同的输入模式.而AlphaGo Zero则直接把棋盘上的黑白棋作为输入.这一点得益于后边介绍的神经网络结构的变化,使得神经网络层数更深,提取特征的能力更强. 3.将策略网络和价值网络合二为一.在AlphaGo中,使用的策略网络和价值网络是分开训练的,但是两个网络的大部分结构是一样的,只是输出不同.在AlphaGo Zero中将这两个网络合并为一个,从输入到中间几层是共用的,只是后边几层到输出层是分开的.并在损失函数中同时考虑了策略和价值两个部分.这样训练起来应该 会更快吧? 4.网络结构采用残差网络,网络深度更深.AlphaGo Zero在特征提取层采用了多个残差模块,每个模块包含2个卷积层,比之前用了12个卷积层的AlphaGo深度明显增加,从而可以实现更好的特征提取. 5.不再使用随机模拟.在AlphaGo中,在蒙特卡洛树搜索的过程中,要采用随机模拟的方法计算棋局的胜率,而在AlphaGo Zero中不再使用随机模拟的方法,完全依靠神经网络的结果代替随机模拟.这应该完全得益于价值网络估值的准确性,也有效加快了搜索速度. 6.只用了4块TPU训练72小时就可以战胜与李世石交手的AlphaGo.训练40天后可以战胜与柯洁交手的AlphaGo. 1,715 total views
 如何利用AI技术帮助棋友提高围棋水平
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