脸书围棋项目负责人:谷歌围棋算法并无新意

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-03-10 09:31 我要评论(0)

在Facebook内部,判断一个项目的重要程度,有一种很直观的方法:看看这个项目的负责人离扎克伯格的办公桌有多远。

田渊栋在Facebook的办公桌离CEO扎克伯格只有6米远(20英尺),他的前排坐着的是Facebook的COO谢丽尔·桑德伯格(Sheryl Sandberg)。这样的座位安排,一开始让这个围棋项目负责人觉得有点小慌,但这足以凸显这一人工智能项目在Facebook公司中的重要性。

从美国卡耐基梅隆大学机器人学院取得博士学位后,这位来自上海的田渊栋加入谷歌无人车项目,随后跳槽到Facebook人工智能实验室。田渊栋的个人简历丰富多彩,最近,他的围棋对弈项目更是得到了扎克伯克的公开点名表扬。

因为喜欢科幻小说《三体》,来自上海的小伙子将自己的围棋对弈项目命名为黑暗森林(DarkForest)。在谷歌AlphaGo战胜欧洲冠军樊麾,引爆全球关注人机对弈的人工智能前,这个项目在Facebook人工智能实验室里低调而神秘。

“这个项目是从去年5月开始,两个人,在不到半年的时间里,虎口拔牙似得抓到一些进展,已是十分不易,任何一个地方只要动作慢了点,都不会有现在的成果。能被小扎点名我是始料未及,我感到非常荣幸。”田渊栋在接受澎湃新闻(www.thepaper.cn)专访时表示。

就在3月9日,谷歌AlphaGo将对韩国围棋冠军李世石发起挑战,展开5局的对决。作为谷歌AlphaGo的竞争对手,田渊栋没有正面回答澎湃新闻提出的是否看好谷歌获胜的问题,但他表示谷歌的人工智能确实做得很好,自己也很期待比赛。

谷歌DeepMind创始人之一丹米斯·哈撒比斯则对自己的人工智能充满信心,他曾在赛前透露说:“骗招对付不了‘阿尔法’。它现在正以无数的棋谱数据为基础进行‘深度学习’,不断地完善自己,并通过自我模拟对局提高实力。此外,电脑超强的学习能力是人脑无法比拟的,‘阿尔法’现在已学习了相当于人类1000年的学习量,所以它这几个月的棋力已得到了显著提高。”

据国外媒体报道,谷歌公司目前正用两台超级计算机模拟人类实战,每天的对局量上百盘,每盘棋的计算机投入成本大约为300美元,此外研发团队还对围棋软件有针对性地进行了很多测试。有专家认为,与去年10月的“阿尔法围棋”软件相比,今年3月版的“阿尔法围棋”经过这五个月时间的强化与完善,肯定已产生巨大的飞跃,李世石所面对的将是另外一只“猛兽”。

作为先后在谷歌和Facebook工作的研究员,田渊栋非常清楚两个科技公司在人工智能领域的各自优势。在采访中,他更是分析了两者之间的差距。

在开赛前,先听听竞争对手的分析,或许更容易理解明天的比赛。

被扎克伯格点赞始料未及,我感到非常荣幸

2013年底,著名人工智能学者、纽约大学教授在Yann

LeCun在自己的个人社交网站上宣布受聘于Facebook,成立人工智能研究实验室,致力于“宏大长远的目标,要给人工智能带来重大突破”。至此开始,在Yann LeCun的带领下,Facebook在人工智能领域里招兵买马,扩充实力。

田渊栋称,进入Facebook后,自己手上有七八个研究项目,DarkForest还是其中最不起眼的一个。

“到去年8月份左右,我们走子网络的性能已经超过了谷歌DeepMind在2014年底发表的文章的水平。今年一月底谷歌文章出来后,以20人一年半的团队和完美的公关,让全世界开始关注围棋。但DarkFores,靠两个人花半年时间,虎口拔牙抓到一些进展,已是十分不易,任何一个地方动作稍慢一点,都不会有现在的成果。”田渊栋说。

脸书围棋项目负责人:谷歌围棋算法并无新意

澎湃新闻:谷歌有alphaGo项目,我们知道Facebook也有针对棋类对弈的dark

forest项目,作为这个项目的负责人,扎克伯格也曾点名表扬你的工作成果,你能否简单介绍自己在做的工作?

田渊栋:这个项目是去年5月开始的,当时我刚加入Facebook

AI,开了七八个研究项目,这是其中不很起眼的一个。一开始我也不是很看好,只是为了实验一个想法而收集了下数据。后来这个想法没做出来,但是既然有数据有平台了,还不如继续做下去。当时第二作者朱岩在我们组实习,他手上的另一个项目刚结束,我就问他是不是有兴趣,他觉得挺有意思的就开始合作了。

到去年8月份左右,我们走子网络的性能已经超过了谷歌DeepMind在2014年底发表的文章的水平。于是我就把代码重新写了一遍(之前是用各种开源程序拼凑起来的),开始搭建我们自己的系统,同时把现有的走子网络放在KGS(世界上最大的围棋服务器之一,一般任何时刻同时有超过一千五百人在线)上开始和别人对战,DarkForest这个名字就是那时候起的。

去年9月份,我尝试了预测下3步而非下1步的方案,看到性能一直在提高,这时我觉得深度神经网络加上蒙特卡罗树搜索,可能会得到很不错的围棋程序。到10月份基本上蒙特卡罗树搜索的框架有了,但是还有很多bug,因为另一个项目(基于图片的问答系统)的时间吃紧,花在围棋上的时间不多。到11月份问答系统差不多了,我再回过头来做围棋,我们当时的计划是再慢慢做做准备投稿2016年2月份的ICML(国际机器学习大会),后来讨论了一下,决定还是试一试15年11月中旬的ICLR(国际机器人顶级会议)。这时候离ICLR的截稿日期还有三周。这三周加班加点,如期得到了一个还不错的系统,投了ICLR,文章放在arXiv(由美国国家科学基金会和美国能源部资助,在美国洛斯阿拉莫斯国家实验室建立的电子预印本文献库,始建于1991年8月)上公开了。

大家也知道了Facebook在做围棋。国外的ComputerGo(计算机围棋对战)论坛一开始不相信我们的程序不经盘面搜索到3段,后来因为我们在网上放久了,打定段战确实能到3段,才渐渐服众,各种媒体报道也纷至沓来。现在看起来,我们做的工作吹响了这一波围棋AI突破的号角。

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