計(jì)算機(jī)自學(xué)72小時(shí)，已打敗國(guó)際象棋大師

距離IBM的深藍(lán)超級(jí)計(jì)算機(jī)擊敗國(guó)際象棋世界冠軍加里·卡斯帕羅夫（Gary Kasparov），已經(jīng)快過(guò)去20年了。從那以后，會(huì)下國(guó)際象棋的計(jì)算機(jī)又有了顯著增強(qiáng)，人類能夠戰(zhàn)勝計(jì)算機(jī)的可能性也越來(lái)越小。不過(guò)，雖然計(jì)算機(jī)已經(jīng)變得越來(lái)越快，但國(guó)際象棋引擎的工作原理并沒(méi)有改變。計(jì)算機(jī)嚴(yán)重依靠“暴力破解”，通過(guò)尋找一切可能的移動(dòng)方式，走出最好的一步棋。

Gary Kasparov VS 深藍(lán)

當(dāng)然，在這方面沒(méi)有人能夠與計(jì)算機(jī)匹敵，甚至是望其項(xiàng)背。深藍(lán)計(jì)算機(jī)可以每秒思考2億步，而卡斯帕羅夫很可能每秒不超過(guò)五步。然而，他僅僅是在決勝局輸給了深藍(lán)，基本上兩者是在相同的水平上競(jìng)技。因此，很顯然人類有一些技巧還沒(méi)有被計(jì)算機(jī)所掌握。

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人類所擁有的技巧，主要是判斷國(guó)際象棋的擺放位置，縮小最有效走位的搜索范圍，這具有重要意義。如果計(jì)算機(jī)也學(xué)會(huì)了它，將大大簡(jiǎn)化計(jì)算任務(wù)，并從計(jì)算所有的可能性，變成計(jì)算最高效的幾種。

計(jì)算機(jī)此前從不擅長(zhǎng)這一技巧，但如今在倫敦帝國(guó)學(xué)院的Matthew Lai的研究下，情況會(huì)發(fā)生改變。Matthew Lai開(kāi)發(fā)了一個(gè)名為Giraffe的人工智能機(jī)器，它可以通過(guò)自學(xué)來(lái)判斷下步棋該怎么走，這種方式更像人類，和傳統(tǒng)的國(guó)際象棋引擎完全不同。

新型人工智能能與最優(yōu)秀的傳統(tǒng)國(guó)際象棋引擎達(dá)到相同的水平。如果按照人類水平來(lái)評(píng)估，也就相當(dāng)于FIDE（世界國(guó)際象棋聯(lián)合會(huì)）所評(píng)定的國(guó)際大師。

這一人工智能背后的技術(shù)就是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它是受人類大腦構(gòu)造所啟發(fā)，并用于計(jì)算機(jī)處理信息的一種方式，由多個(gè)節(jié)點(diǎn)層級(jí)所組成，系統(tǒng)會(huì)隨著人類對(duì)其不斷地訓(xùn)練而提升。

在過(guò)去的幾年中，由于兩個(gè)技術(shù)的進(jìn)展，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)變得非常強(qiáng)大了。第一個(gè)是更好地了解了當(dāng)它們進(jìn)行學(xué)習(xí)時(shí)，如何微調(diào)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這要部分歸功于更快的計(jì)算機(jī)；第二個(gè)是能夠利用大量的注釋數(shù)據(jù)集，來(lái)訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。因此，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能發(fā)現(xiàn)國(guó)際象棋的規(guī)律也就不足為奇了，而這正是Matthew Lai所采取的方法。

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