人工智能为何连赢围棋冠军5局?

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-02-22 12:44 我要评论(0)

深扒谷歌围棋

文/dongfeiwww

在象棋和国际象棋中,电脑软件都非常厉害,只有围棋是唯一“电脑下不过人类”的项目。而今年1月份有个爆炸性新闻:谷歌DeepMind开发的人工智能围棋程序AlphaGo以5:0的压倒性优势击败了欧洲围棋冠军、专业二段棋手。那么3月份AlphaGo会和韩国九段、世界冠军李世石进行对弈。如果此役AlphaGo获胜,这意味着人工智能真正里程碑式的胜利。

这也引起了笔者好奇心,在春节期间,跟Facebook的田渊栋(他的背景无可挑剔,卡耐基梅隆大学机器人系博士,Google X 无人车核心团队,Facebook人工智能组研究员)交流,他做的也是计算机围棋AI--黑暗森林(熟悉三体的朋友知道怎么回事),今年1月份他的文章被机器学习顶级会议ICLR 2016接受(表达学习亦被江湖称作深度学习或者特征学,已经在机器学习社区开辟了自己的江山,成为学术界的一个新宠)。

他聊天中谈到自从谷歌收购了DeepMind,投入大量资源去做好人工智能项目,不为别的,就是要向世界证明谷歌智能的强大。发表在顶级期刊《Nature》的论文光看作者就20个,明显是下了血本,前两位都是计算机围棋界的大牛,一作David Silver是计算机围棋和强化学习的顶级专家,整个博士论文就是做的围棋; 二作Aja Huang以前写过多年围棋软件,自己又是AGA 6D的水平。

还是不多说废话,下面是SpinPunch CTO 对AlphaGo的工作原理解读:

谷歌DeepMind宣布他们研发的神经网络围棋AI,AlphaGo,战胜了人类职业选手。这篇论文由David Silver等完成。里面的技术是出于意料的简单却又强大。为了方便不熟悉技术的小白理解,这里是我对系统工作原理的解读。

深度学习

“深度学习”是指多层的人工神经网络和训练它的方法。一层神经网络会把大量矩阵数字作为输入,通过非线性激活方法取权重,再产生另一个数据集合作为输出。这就像生物神经大脑的工作机理一样,通过合适的矩阵数量,多层组织链接一起,形成神经网络“大脑”进行精准复杂的处理,就像人们识别物体标注图片一样。

虽然神经网络在几十年前就有了,直到最近才形势明朗。这是因为他们需要大量的“训练”去发现矩阵中的数字价值。对早期研究者来说,想要获得不错效果的最小量训练都远远超过计算能力和能提供的数据的大校但最近几年,一些能获取海量资源的团队重现挖掘神经网络,就是通过“大数据”技术来高效训练。

两个大脑

AlphaGo是通过两个不同神经网络“大脑”合作来改进下棋。这些大脑是多层神经网络跟那些Google图片搜索引擎识别图片在结构上是相似的。它们从多层启发式二维过滤器开始,去处理围棋棋盘的定位,就像图片分类器网络处理图片一样。经过过滤,13 个完全连接的神经网络层产生对它们看到的局面判断。这些层能够做分类和逻辑推理。

深扒谷歌围棋

这些网络通过反复训练来检查结果,再去校对调整参数,去让下次执行更好。这个处理器有大量的随机性元素,所以我们是不可能精确知道网络是如何“思考”的,但更多的训练后能让它进化到更好。

第一大脑:落子选择器 (Move Picker)

AlphaGo的第一个神经网络大脑是“监督学习的策略网络(Policy Network)” ,观察棋盘布局企图找到最佳的下一步。事实上,它预测每一个合法下一步的最佳概率,那么最前面猜测的就是那个概率最高的。你可以理解成“落子选择器”。

深扒谷歌围棋

落子选择器是怎么看到棋盘的?数字表示最强人类选手会下在哪些地方的可能。

团队通过在KGS(网络围棋对战平台)上最强人类对手,百万级的对弈落子去训练大脑。这就是AlphaGo最像人的地方,目标是去学习那些顶尖高手的妙手。这个不是为了去下赢,而是去找一个跟人类高手同样的下一步落子。AlphaGo落子选择器能正确符合57%的人类高手。(不符合的不是意味着错误,有可能人类自己犯的失误)

-更强的落子选择器

AlphaGo系统事实上需要两个额外落子选择器的大脑。一个是“强化学习的策略网络(Policy Network)”,通过百万级额外的模拟局来完成。你可以称之为更强的。比起基本的训练,只是教网络去模仿单一人类的落子,高级的训练会与每一个模拟棋局下到底,教网络最可能赢的下一手。Sliver团队通过更强的落子选择器总结了百万级训练棋局,比他们之前版本又迭代了不少。

单单用这种落子选择器就已经是强大的对手了,可以到业余棋手的水平,或者说跟之前最强的围棋AI媲美。这里重点是这种落子选择器不会去“读”。它就是简单审视从单一棋盘位置,再提出从那个位置分析出来的落子。它不会去模拟任何未来的走法。这展示了简单的深度神经网络学习的力量。

-更快的落子选择器

AlphaGo当然团队没有在这里止步。下面我会阐述是如何将阅读能力赋予AI的。为了做到这一点,他们需要更快版本的落子选择器大脑。越强的版本在耗时上越久-为了产生一个不错的落子也足够快了,但“阅读结构”需要去检查几千种落子可能性才能做决定。

Silver团队建立简单的落子选择器去做出“快速阅读”的版本,他们称之为“滚动网络”。简单版本是不会看整个19*19的棋盘,但会在对手之前下的和新下的棋子中考虑,观察一个更小的窗口。去掉部分落子选择器大脑会损失一些实力,但轻量级版本能够比之前快1000倍,这让“阅读结构”成了可能。

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