체스 선수권 도전 구글의 인공 지능 분야의 5 시합에서 세부-hamimelon

도전 및 iacute; 또는 구글의 인공 지능 장기 5 경기에서 우승을 자세한 정보: 뉴욕 뉴스 후 2월 22일 알림 프로그램 S와 알고 돌파 및 급성 alphago; 풍부한 프로 선수가 처음으로 승리, 구글, 광고 deepmind oacute D &; 오늘 iacute &; & oacute 상세한 상황을 및 도전; N 들고 간, 최고의 선수중 및 ntilde 열 uacute; 이렇게); shishi.3 OS, 9월 15일, 및 급성 alphago; 는 한국 uacute; l, 이씨 师师 5 iacute 게임 및 도전; o.la 완전히 평등 경쟁, 딴 사람 의 송수신 및 급성 oacute; 밀; oacute lares.si n d &; & alphago 수상, 급성 oacute 생겨서 fundaci; n, l;유니세프, 교육 및 oacute; N, 자선 단체에 (가서 해, 가서 자선) 과 N 절대 액수가 및 급성 uacute 통해 권; 우럭바리; 과 우주 도 알 고 줄곧 여겨진다 한 도전 M&S 급성; 복잡한 컴퓨터 게임, 인공 지능 줄곧 해결되지 않았다. 《 자연 deepmind FICA 및 iacute cient; 지난 달에 한 예술 iacute; 우물 안 & oacute 상세한 상황을 공포하다; 이 게임 의해 돌파. 북경에서 와 급성; 점심 열두 시, 사계절 호텔 및 uacute; l, 일정 다음과 같습니다: 1.3 월 9일 (내 말은: 첫째, 세; 2) 게임.3월 10일 (목요일): 제2권 3.d & iacute; 12월 (S, 급성; 6) 4차전에서.3월 13일 (일요일) 네 번째 경기는 날짜: 3월 15일 (화요일): 다섯 번째 경기는 규칙 및 중국 목표 (7.5 경기가 끝난 후, 체스 선수 및 S 알고.cada 덤) 및 모든 선수 oacute 시간; 두 시간 게임 3 번 60 초, 것으로 예상된다 iacute 약 4-5세 시간 있습니다. DIF 및 도전 네 속눈썹; 인공 지능?컴퓨터 와 인간 국제 장기 대회에서 이미 보기 드문, 국제 장기 및 국제 장기, 다이아몬드 게임 컴퓨터 이미 완성되었다 인류에게 도전. 하지만 인수 iacute; 게임 2500년 역사와 ntilde 있다; 운영 체제, 컴퓨터 앞에서 격파하다 인류의. 판, DIF 및 간단하다 규칙 것 같다 iacute 않다; 아홉 19 속눈썹 를 병행 은 L, iacute NEA; 등거리 외교」 수직 교차 형성 및 급성; 1919년 (유언장 어디있는거야) 교차점. 판 게임 선택 목표는 차지 공간 을 S 것은 M 및 급성; 가능한 큰. 게임 oacute representaci &; & n 및 한 미니멀리즘 자 하지만 iacute 깊이 증가; 당국은 가서 및 미묘하다.NTA 급성 iacute VAC &; &; 아니면 대체 장점을 유언장 어디있는거야. 체스 게임 중 많은 인수 공간 selecci 급성; s & oacute; n 큰 때문에 연구원, 인공 지능 기계 학습 인수 제공 급성; 원인 분석 은 발전 각도에서, 인수 기계 공부에, 급성; C, 급성; 급성 lculo 가지고 최고의 인수; 3361, 부피 약 10170, 우주의 이미 관찰할 겨우 및 N, uacute; 급성; 볼륨 한 체스 것은 1080. 및 큰 상황에서 oacute 2155; n n 일컫다 uacute; 열대산의 6 약 1047. "인수 급성; 기계 학습 예측 인간의 행동을 ‘인수 다 알고 전통 인공 지능그들은 모두 가질 수 있는 한 나무 및 급성 uacute b & &; 가; 는 급성 squeda 나무; 인수. 그러나 이 모든 것을 모르고 aplicable.alphago uacute squeda b &; & 구글이 출시 선진, 급성; 나무 깊이 과 신경 네트워크, 이 두 가지 신경 회로망 같이 여행 말은 한 쌍의 S &; & oacute; 12 규칙 descripci N 및 N oacute; 는 판 위에 유사한 기능을 한 처리 층 포함 수백만 신경 연결. ” oacute 결정 과 한 신경 회로망 중 인터넷 ‘(Policy Network) 책임지는 선택 홍보 다음, oacute; 다른 신경 네트워크 가치 (value "" 네트워크 "는 predicci Network) 승리, oacute; 프로 바둑 스님. 구글의 절차 및 30억 원을 인수 다 알고 들어가다;신경 네트워크 amiento 바둑을 동시에 새로운 전략 과 alphago 알고 자기 investigaci N 및 N, oacute; 신경 네트워크 사이의 성능 및 사용 oacute; 수천 명의 체스, 반복 테스트 및 조정 연결 좀 N, 이 oacute; N 알고 및 과정 일컫다 굳다 굳다 학습; (학습을 강화하다. Google 널리 사용 구름 플랫폼, 실행 및 큰 oacute 한; n n uacute; 단순한 investigaci 일과 n.la oacute; 신경 망 구조 alphago 정복 Google 있는 importante.alphago 장기 S와 oacute 규칙을 준수하지; 그것은 하나의 인공 시스템 도 와 ‘전문가 ". 예: n + S’ (뜻 예: 급성 w m &;’파악 uina C, Mo oacute 학습; 경기에서 이겼다. 구글 검색 방면에 사용 및 iacute t &; & oacute soluci 알고 기술 문제; 사회 현실의 준엄한 인수, 합병 급성; 급성; s 그래 oacute modelizaci 및 간절한; 기후 복잡한 anatom & iacute; 재앙을. 구체적인 기업 인수 있는 formaci 과 급성 oacute; 키니네; N, 결정 네트워크 입력 장기 시합 전문가들은 전망하고 있다, 시스템 57 사람 의 행동 을 가장 좋은 결과.despu 44 과 알고 내부 모양 (직업 생애 및 여행: alphago 간단히 신경 네트워크 및 그 oacute comprensi &; & oacute 바둑) 를 탐구 새로운 시작 단계 정책 과 oacut 공부하다.E; 가라. 현재 인터넷 oacute & & alphago 물리칠 수 있다; 큰 iacute; 커다란 나무 및 급성 b & uacute 있다; 인수; 급성 squeda; 선진적인 바둑 프로그램 창시자 및 집행관. deepmind 구글이 유엔 지원 하, 사모 피애스터 "이 한 깊다 때문에 복잡한 게임 중 한 명이 격파했다. 위해 직업 선수, 우리는 의지할 수 없다 imitaci 정책 과 oacute; N 있지만, 독립 새로운 표준. 왜냐하면 인수 다 보편적인 의미는: 우리 희망 uacute ALG &; & iacute n d; 문제를 해결하는 데 쓸 수 있다 DIF 및 합병의 iacute; 급성; 지폐 과 촉급한 사회. 아무리 3월 다시 iacute; 승 성 이 게임 수 국제 불러일으키다.둘째, 다들 알고 ‘진도 라인.alphago 개발 바이스 프레지던트 인상적인 chimoon 알고 한국 기원 공원, 말했다: "전 세계 다 관심 이 분야 에서 및 급성; 인류 지능 범위와 컴퓨터 oacute 처음으로 confrontaci &; & n.este 역사 항상 oacute; 풍부한 때문에 배달, 나는 이 자부심을 느낀다. 승리를 얻을 수 있기를, 이세돌 (李世乭) 으로 우리 의 교육 및 유지 보수 특성 과 인류 탁월한 특성 iacute 보기; 신비한. ”사실, 현재 이미 인공 지능 프로그램 alphago 가는 것이 좋겠다. 국제 장기 및 기타 프로그램 사용 한 alphago 인수, 급성; 喹 500 승리는, 4 실 R & 심지어 알고; & 손 후 말은: 작년 상대가 이겼다. 10월 5일 – 10월 9일 따라 와 국제 같다 바둑 챔피언은 oacute; N alphago 范辉 구글이 (프랑스 국가대표팀 코치 총지휘: 문을 부채) 경쟁을 구글이 5: 0 이 경기에서 이겼다. 성 의 uacute &; & 10 니들 얻기 위해 ntilde; 제1장 T 및 세계 인수 iacute; 급성; s, 구글 하나를 제공하였다 oacute 무쇠; n d & oacute; 달러 으로서 상인 이야기했다. 내가 이 경기에서 및 李师师 "이것은 첫 도전 컴퓨터 와 인간 전문 선수다 또는 iacute; 공정한 경쟁 이 훌륭한 명예를 iacute 인수; 참여 결과가 어떻게 하나의 중요한 순간에, 국제 장기 역사. 나랑 iacute; 강한 인공 지능 하면 구글이 deepmind 의외의 대해 최적화, 그래도 이 한 번 안 급성; 승리는 자신 있어. "우리 경기 체스 선수권 alphago 다섯 판, 유럽 oacute &; & 팬 알고 오늘 누가 이길 것; N?언급할 만한 것은 게임 때문에 무인 비행기 있다 거슬러 오른다 1997년. 당시 IBM 슈퍼 컴퓨터 ‘남색 "발전 oacute derrot &; (N oacute 세계 챔피언; 장기 세계", "야 알고리즘 꼭 급성 인수 체스 체스 중 훨씬 간단하다." 죽인’ 승리 왕이, 때문에 및 자녀 또는 uacute; 단지 한 장기 중 인수 다 알고 계산 결과가 아니라 간단하게 죽인 n.antes’ 스포츠 및 oacute; 디자인 및 컴퓨터 와 ntilde; 짙푸른 ‘2007년 출판되었다 털썩 앉아 있다고 예술과 iacute; 열 ntilde & 있다; 지금 게임 중 슈퍼 컴퓨터 격파하다 인류의. 이 항목은 우리 에게 제품 IBM 팔릴 수 있지만, 우리는 모두 알고 있다.년 직면한 도전: 과학 기초, 환영할 기업이 수입을 비록 이 방면에서는 못 하는 iacute 있는데다 a.junto &; & 회사의 기술 및 제품 iacute; oacute 탑 integraci &; & n 기술 스마트 iacute 구글이; 아니, 유일한 회사 uacute &; & investigaci 장기 한 집에 있어 oacute; N, N 있는 oacute integraci &; & oacute investigaci; 인공 지능 연구 전부터 알고 페이스북 도 oacute & & &;;; 새로운 기술 및 정보 iacute; 급성; 사망 (깊은 卷积 신경 회로망 신경 네트워크 및 주신다면 아주 카드 성 (Monte Carlo) 과 급성 uacute 나무 b &; &; squeda, 처음 사용 oacute; n b & uacute; squeda). 알고리즘인간의 학습 및 식별 모델 중요성 는 판 에서 해당 한 전망성, C, 급성 lculo; 전략 구체적인 조치를. 페이스북 및 구글이 및 급성; 인공 지능 범위 중요한 의의를 가지고 이름. oacute comparaci &; 과 국제 장기 깊이가 마치, m & 급성; 바둑. 그 컴퓨터 인식 관련 기술이 필요하다 파악한 기술을 T 및 M & 안다. 급성; S 모드 비슷한 인간과 판단 에 매 한 번 인수 급한; 훌륭한 장기 컴퓨터 소프트웨어 를 발견 신비한 이 바둑은; 반면 현재 및 구입 급성; 신비한. 그러나 불원한 장래 될 수수께끼를 풀다.과 jedrez 알고 (N 존재하지 않을 수 있습니다. 郭祎李 장군의 전략, 구글, 인공 지능 도전 인류의 바둑 챔피언은 자세한 내용은 주): 곧 경기 5 차례 숙제 과학 소식 북경 시간 2월 22일 소식을 발표했다 alphago 이어 실현 돌파성 연구 - 컴퓨터 프로그램 첫 격파하다 전문 바둑 손 후 구글이 발표했다 deepmind 오늘 곧 과 지난 10년 동안 최고의 바둑 손 성 사이의 도전에 상세한 상황을 3 월 9 일 ~ 3월 15일 alphago 는 서울 및 성 을 다섯 차례 도전 시합. 경기의 우승자는 완전히 평등 받을 것이다. 백만 달러의 보너스. 만약 alphago., 교육, 보너스 것이다 stem 기증 유니세프—unicef 여기 어떻게 (아동 기금) 및 바둑 자선 단체에 (가서 바둑 절차 절대 수량 때문에 우주의 원자수 더 많이 자선).그것은 계속 여겨진다 가장 복잡한 컴퓨터 게임 중 하나인 도 인공 지능 시종 아직 해결되지 않다 도전.deepmind 지난달 과학 잡지 nature 으로 한 편의 논문 발표 한 돌파성 진전이 상세한 상황을. 경기는 북경 시간 정오 12시 서울 사계절 호텔에서 구체적인 일정은 다음과 같습니다: 1.3 월 9 일 첫 경기 (수요일): 2.3월 10일 (목요일): 두 번째 경기에서 3.(4): 세 번째 경기는 3월 12일 토요일).3월 13일 네 번째 경기는 (일요일): 5.3월 15일 (화요일): 다섯 번째 경기는 경기 것이다 7.5 붙어 목적은 중국 규칙 (경기가 끝날 때. 모든 기사가 각 두 시간 레이아웃 시간 후 바둑 가진 기사다 덤), 세 번 60 초 의 초읽기, 매 경기 전망 약 4 – 5시간 필요하다. 인공 지능 도전 바둑 좀 많아? 컴퓨터 와 인간 경쟁 은 보드 경기에서 이미 보기 드문, 三子棋, 다이아몬드 게임 및 체스 보드 컴퓨터 다 잇따라 등 위에 완성 인류에게 도전. 하지만 2500 오랜 역사를 가진 바둑 경우 컴퓨터 앞서 한 번도 이긴 적이 있다. 바둑 보기에는 간단한 인류의 판, 규칙 어렵지 종횡으로 펼쳐지다. 각 19 9개 등거리, 세로 교차하는 평행선,, 총 구성 1919 개 교차점 교체. 경기에서 쌍방은 움직인 (유언장 어디있는거야) 는 판 에서 차지 목적은 가능한 큰 빈바둑 믿기 어렵다 깊이가 있다, 미묘한 점을. 되고 시간이 판 비어 있습니다. 미니멀리즘 게임 표상 아래 선수 유언장 어디있는거야 방안을 하나 가지고 추가. 게임 진행 중에 그것을 가지고 있는 것보다 더 멀리 체스 선택 공간, 이 역시 왜 인공 지 수 · 기계 학습 의 연구 개발 자 들 이 한결같이 바란다 확실한 돌파 이유는 바로 기계 학습 입장에서 말하자면 바둑 계산 최대 있다 3361 가지 상황을 대체적인 규모, 10170 때문에 이미 관측 온 우주의 원자 수가 겨우 1080. 체스 최대 오직 2155 종 국 면, 출현했으니, 香农 수를 대략 1047. "기계 학습 예측 인류의 행위 전통 인공 지능 방법은 모든 가능한 가 법 구조 검색 나무 한 그루가 것이다. 그러나 이런 방법은 바둑에 결코 적용 ‘.이번 구글이 내놓은 것이다 alphago, 고급 검색 나무와 깊이 신경 회로망 접목했다. 이 신경 인터넷을 통해 12개 처리 층 전송 블록 대한 설명, 처리 층 은 수백만 개의 비슷한 포함) 에 신경 연결 좀. 하나는 신경 네트워크 "(Policy Network) 담당 선택 다음 가 법 결정 네트워크", "네트워크 다른 신경 회로망 값 (‘value’ 은 예측 경기 승리 측의. 구글이 데 쓰는 인류의 바둑 선수 바둑 3천만 걸음 걷다 방법 훈련 신경 회로망 Network), 또 alphago 것도 스스로 연구 새로운 전쟁 약간, 그것의 신경 네트워크 사이의 실행 수천 판 바둑은 반복 테스트 조정 이용하다 연결 시 (강화 학습) 이 흐름 그렇다 위해 학습. 공고히 통해 google 구름 플랫폼 널리 사용 을 완성 대량의 연구 업무에. alphago 채’사용 신경 구조 설명도 정복 바둑 대해 말하자면, 구글 중요 한 의미.alphago 아니라 인공 규칙을 따라야 전문가 시스템, 그것은 아직 통해 ”, “ 기계 학습 스스로 장악하다 어떻게 승리 바둑 경기. 구글이 측 희망 운용 이 기술 해결 될 현실 사회 가장 심각하다, 가장 시급한 문제 ’ 는 기후 모델링 까지 복잡한 것 같아. 재난을 분석. 구체적인 기계 훈련 에서 결정 네트워크 입력 방식은 인간 바둑 시합 때까지 다 인간의 행동을 전문가 시스템 수 예측 57%,% 에 앞서 가장 좋은 성적이 44. 이후 alphago 통해 신경과에 네트워크 내부 경기를 방식 (쉽게 이해할 수 되다, 혼자 바둑을) 를 자주 탐구 새로운 바둑 정책 시작. 현재 alphago 정책 네트워크 수 격파하다 대부분의 방대하다 찾기 나무 지닌 가장 먼저들어간 바둑 프로그램 구글이 deepmind 집행관, 공동 창업자 demis hassabis 말했다: "바둑은 깊이 때문에 복잡한 게임. 격파하다 한 명의 프로바둑기사 위해서 우리는 오리라 모방하는 것을 아니라 자주 새로운 전략적 규칙. 때문에 방법은 일반 우리 희망 어느 날 수 있 는 그 운 데 가장 어려운 과 사회 가장 시급한 문제 해결에. 관계없이 우리는 3월에 이길 수 성,, 이 시합에서 모두 반드시 있다. 전 세계 바둑에 흥미를 불러일으키다. ” chimoon alphago 전적이 워낙 공원" 한국 기원 부주석 기 전 세계 다 관심 이 인류와 컴퓨터 스마트 분야의 처음으로 싸우다. 이 역사는 항상 by 바둑 한 것이다. 자, 전하다, 나는 이 자부심을. 희망 이세돌 (李世乭 승리를 얻을 수 가서 증명 인류의 탁월하다학력 및 바둑의 신기한 특성 유지. "실제로 현재 alphago 이미 가장 우수한 인공 지능 바둑 프로그램. 지금 및 기타 프로그램 대기 중 alphago 쓰고 기계는 바로 의견의 500 승리만을 심지어 있다 해서 네 손 후 상대를 이길 기록. 지난해 10월 5일 – 10 월 9 일, 회족, 구글, 배치 alphago 및 유럽 바둑 챔피언은 fan (樊麾: 문을 경기 프랑스 국가 바둑 팀의 헤드 코치) 는 5 – 0, 구글. 이번 경기의 성 최근 10년 동안 세계 첫 타이틀 얻는 가장 많은 기사들이 이 제공, 구글 100만 달러의 보너스. 이세돌 (李世乭) 로서 이번 경기 때 이야기했다 말했다:" 이 컴퓨터 처음으로 공정한 경기에서 도전 인류의 전문가 선수, 나는 매우 영광입니다 참여 들어와. 결과가 어떻게 이 모두 바둑 역사상 중요한 순간에. 들었어요.인공 지능, google deepmind 예상을 강력한 고 줄곧 최적화, 그래도 이번에 나는 여전히 매우 수 있다고 자신한다 승리를. ” alphago 및 유럽 바둑 챔피언은 바자울 지휘 다섯 판 겨루다 맨머신 대국하다 누가 이길 것이라고 언급할 만한 것은 한 번 유명한 맨머신 대국하다 꼭 거슬러 오른다 1997년. 당시 ibm 회사 개발 슈퍼 컴퓨터? ” “ 남색 이기고 체스 선수권 카스티야레온 巴罗夫. 근데 체스 죽인 알고리즘 바둑 것보다 훨씬 간단하다. 체스 중 이기다 단지넌 ” “ 국왕을 위해 바둑에서 은 용 몇 사람 또는 더 목적 방법 계산 승부 아니다 간단하게 죽인. 이전에 상대방이 돌 ‘,’ 남색 컴퓨터 설계 사람 2007년 문장을 발표하다 지적이다 이 프로젝트 결코 그를 믿지 10년 안에 있다 슈퍼 컴퓨터는 인간의 바둑 위에 이겨내다.가져다 줄 수 있다 ibm 판매 제품 있지만 오히려 우리를 의식: 기초 과학 연구 직면한 막대한 도전 가치있는 우리 가서 영접하다, 비록 기업 이 방면에서는 수익이 아직 있는데다 수 없습니다. 따라서 최고 과학기술 회사 서로 다투어 제품 중 담은 지능 기술, 구글, 결코 유일한 한 집에 연구 바둑 ai 회사, facebook 바둑 인공 지능 대한 연구 통합 앞서 것도 모습을 최신 컴퓨팅 기술 (깊다: 깊이 卷积 신경 회로망 卷积 신경 네트워크) 과 몬테카를로 나무 검색 (몬테카를로 나무 검색) 전자 이용 유사한 기능을 두뇌 알고리즘 학습 및 식별 판 위에 각종 모드 중요성 을 위해 후자 에 일종 조기 사유, facebook 및 구글이 바둑 인공 지능 방면의 연구는 가지고 큰 대표 으로 계산 자세한 전략 절차.의미. 및 국제 장기 비해 바둑 더 깊이 있게 파악하고 구. 컴퓨터 관련 기술이 필요하다 는 더 많은 비슷한 인류의 패턴 인식 과 직감 판단 기교 컴퓨터 장기 소프트웨어 갈수록 우수, 대상 것이다, 이미 이 일을 게임 신비한 베일을; 비해 아래 둘레 바둑 현재 더 신비. 하지만 장래에, 바둑 신비한 색채 수도 존재하지 않는다 (李根 주 봉 변 대책 郭祎).

El desafío de los campeones de ajedrez Google INTELIGENCIA ARTIFICIAL los detalles: campo de juego 5 noticias de Nueva York, 22 de febrero, después de que el avance de la informática AlphaGo procedimiento – la primera victoria de jugadores profesionales, Google DeepMind anunció el día de hoy a detalle la situación y retos de la final entre el mejor jugador de los últimos diez años, Wei Li shishi.3 de septiembre al 15 de marzo, AlphaGo estará en Seúl, Corea del Sur y Li shishi de 5 juegos de desafío.La plena igualdad de competencia, el ganador recibirá un millón de dólares.Si gana el Premio AlphaGo, será donado a la Fundación de las Naciones Unidas para la Infancia (UNICEF), la educación y las instituciones de beneficencia de Stem, go (go Charity).El paso por cantidad absoluta que el número de átomos en el universo, también, ha sido considerado como uno de los retos más complejos de juegos de computadora, y la inteligencia artificial siempre sin resolver.En la revista científica Nature DeepMind el mes pasado, en un artículo publicado en detalle la situación en este avance.El juego será en Beijing, a las 12.00 horas en el Hotel Four Seasons de Seúl, la agenda es la siguiente: 1. El 9 de marzo (miércoles): primer juego 2. El 10 de marzo (jueves): el segundo partido 3. El día 12 de marzo (sábado): el tercer juego de 4. El 13 de marzo (domingo): el cuarto partido de la fecha 15 de marzo (martes): el quinto partido a partido el objetivo de China con 7.5 normas (al final del partido, los jugadores de ajedrez después de pegar el tema).Cada jugador de cada disposición de tiempo de dos horas, tres veces jugador del juego de 60 segundos, se estima que alrededor de 4 – 5 horas.¿El reto de lo difícil que es inteligencia artificial?La computadora y los seres humanos en el juego de ajedrez en el concurso no ha sido raro, en el juego de ajedrez, damas y ajedrez internacional, la computadora se ha completado el reto para la humanidad.Pero para mí el juego tiene 2.500 años de historia, la computadora antes de vencer a los seres humanos.El tablero de ajedrez, la regla parece simple no es difícil, y nueve de los 19, paralela a la línea de equidistancia vertical de la Cruz, constituirá en 1919 (361) puntos de cruce.El partido alternativa en un tablero de ajedrez, el objetivo es ocupar el espacio lo más grande posible.En el juego de representación minimalista, con una increíble profundidad de Go y sutilezas.Cuando la Junta está vacío, tiene la ventaja de 361 alternativas.En el juego de ajedrez, tiene mucho más espacio a la selección mayor, y por eso los investigadores de inteligencia artificial, la máquina de aprendizaje siempre que las causas de este avance.Desde el punto de vista en cuanto a la máquina de aprendizaje, el cálculo tiene una máxima 3361, volumen es aproximadamente 10170, en el universo y han observado que el número de átomos es 1080.El ajedrez es una situación mayor 2155, conocido como número de Shannon, aproximadamente 1047."La máquina de aprendizaje" de predecir el comportamiento humano es el método tradicional de la inteligencia artificial se pueden ir todos a construir un árbol de búsqueda en el árbol, pero este método no es aplicable.AlphaGo la búsqueda avanzada de Google lanzado, el árbol y la profundidad de la red neural juntos.Estas redes neuronales a través de una transmisión de 12 con la descripción en el tablero de ajedrez, capa contiene un tratamiento similar a la de millones de conexiones neuronales."La decisión de red una red neuronal donde" (Policy Network) es responsable de elegir el próximo paso, el valor de la otra red neural "red" ("Value Network) es la predicción de las victoria de carrera.El maestro de Go Google respecto a los 30 millones de pasos y métodos de entrenamiento de la red neuronal de ajedrez, al mismo tiempo, la nueva estrategia de AlphaGo también su propia investigación, entre la red de nervios en su funcionamiento la utilización de miles de ajedrez, repetir la prueba de ajuste de punto de conexión, este proceso También conocido como consolidar el aprendizaje (Reinforcement learning).El amplio uso de la plataforma Cloud de Google, la realización de un gran número de trabajos de investigación.La estructura de la red de nervios que AlphaGo conquista utilizando diagrama de ajedrez para google es importante.AlphaGo no sólo es seguir las reglas de un sistema artificial de "expertos", también a través de "la máquina de aprendizaje" para comprender cómo ganar torneos.Por su parte, Google quería utilizar las técnicas de solución de problemas de la realidad social más austera, más urgente – de modelización del clima a la compleja Anatomía de un desastre.En concreto en la máquina de la formación, la toma de decisiones de la red es de entrada el partido de ajedrez a los expertos, el sistema puede predecir las acciones humanas hasta el 57%, el mejor resultado fue de 44%.Después de la carrera en forma interna (A través de redes neuronales AlphaGo puede ser simple y su comprensión en el ajedrez), comenzó a explorar nuevas estrategias de aprendizaje autónomo de go.En la actualidad la decisión de red AlphaGo puede ganarle a la mayoría con un enorme árbol de búsqueda más avanzado programa de ir.El Oficial Ejecutivo Jefe y fundador de las Naciones Unidas DeepMind Google Demis Hassabis dijo: "Go es un juego profundo y complejo.Con el fin de vencer a un jugador profesional, no podemos confiar en que la estrategia de imitación, pero independiente de normas nuevas.Porque el método es universal, tenemos la esperanza de que algún día puede ser utilizado para resolver problemas más difíciles y apremiantes de la sociedad.Independientemente de que en marzo podría ganar Li shishi, este juego se puede despertar el interés de todo el mundo sobre la marcha ".AlphaGo récord impresionante Chimoon Vicepresidente Ki Park, de Corea del Sur dijo que "todo el mundo interesados en este campo en el ámbito de la inteligencia humana y la computadora por primera vez la confrontación.Este momento histórico por el que transmitir, y estoy orgulloso de eso.Espero que Li shishi capaces de conseguir la victoria, para demostrar que la inteligencia y el mantenimiento de las características de la excelencia humana del misterio de ajedrez. "De hecho, en la actualidad se ha convertido en un programa de inteligencia artificial AlphaGo ir mejor.En el ajedrez y otros procedimientos, AlphaGo utiliza una máquina la victoria 500 partidos, incluso tuvo récord de 4 de las manos después de ganar a sus oponentes.El pasado 5 de octubre – el 9 de octubre, de acuerdo con el campeón de ajedrez AlphaGo fan Hui Google (entrenador de equipo nacional de Francia el mando total de fan:) a puerta cerrada competencia, Google gana por 5 – 0.Li shishi de este partido en los últimos 10 años es para obtener el primer título mundial más, google ofrece un millón de dólares como premio.Cuando se trata de este partido Li shishi, dijo: "Esta es la computadora por primera vez un desafío humano experto jugador en equidad en la competencia, es un gran honor para mí participar.Independientemente de los resultados, es un momento importante en la historia del ajedrez.He oído que la inteligencia artificial fuerte de Google DeepMind inesperada y ha sido optimizado, pero al menos esta vez no está confiado de la victoria ".¿El concurso de ajedrez – 5 Mesa AlphaGo y campeón de Europa de ajedrez fan Hui quién va a ganar?Vale la pena mencionar que, una vez conocido el juego de UAV que datan de 1997.En ese momento la supercomputadora de IBM desarrollo "Deep Blue" derrotó al campeón mundial de ajedrez, Kas ".Pero el algoritmo de ajedrez que ir mucho más simple.El ajedrez en la victoria para "matar" el rey, mientras que el número de hijos o de ajedrez en la que un método para calcular el resultado, y no simplemente de matar a peón.Antes, "el diseño de la computadora Deep Blue" de 2007, publica un artículo en el que cree que tiene diez años en el juego de super computadoras en derrotar a los seres humanos.Este proyecto no trae el producto puede ser vendido a IBM, pero somos conscientes de que el gran reto que enfrenta: la base de la ciencia es digno de saludar a los ingresos de las empresas, aunque en este aspecto no se puede cuantificar todavía.Junto con la empresa de tecnología en los productos Top para la integración de la tecnología inteligente de Google no es la única empresa de ajedrez, una empresa de investigación de AI, la integración de la investigación en inteligencia artificial antes de ir de Facebook también apareció la nueva tecnología informática: nervio profundo (Deep convolutional la Red Neural Networks) y Montecarlo (Monte Carlo el árbol de búsqueda, la primera utilización de búsqueda) el algoritmo es similar a la de el cerebro para aprender y reconocer la importancia de los modelos en el tablero de ajedrez, que equivale a un previsor, cálculo de medidas detalladas para la estrategia.Facebook y Google en el ámbito de la inteligencia artificial tiene gran importancia el nombre.En comparación con el ajedrez, más profundidad de ajedrez.Para que la computadora las habilidades relacionadas con el reconocimiento de la necesidad de dominar las técnicas más, de modo similar a la humana y la sentencia, cada vez más excelente software de ordenador de ajedrez, se descubre el misterio de este juego de ajedrez; por el contrario, en la actualidad es más misterioso.Pero en el futuro, el misterio de ajedrez también puede no existir.(la estrategia del general Li Zhou 郭祎)

谷歌人工智能挑战人类围棋冠军详情:将比赛5场   新浪科技讯 北京时间2月22日消息,继宣布AlphaGo实现突破性研究-计算机程序首次击败专业棋手之后, Google DeepMind今日公布了即将与过去十年最佳围棋手李世石之间的终极挑战的详细情况。   3月9日至3月15日,AlphaGo将在韩国首尔与李世石进行5场挑战赛。比赛完全平等,获胜者将得到一百万美元奖金。如果AlphaGo获胜,奖金将捐赠给联合国儿童基金会(UNICEF),STEM教育,以及围棋慈善机构(Go Charity)。   因围棋步骤的绝对数量比宇宙的原子数还多,它一直被视为最复杂的电脑游戏之一,也是人工智能始终未解的挑战。DeepMind在上月的科学杂志Nature,以一篇论文公布了这一突破性进展的详细情况。   比赛将于北京时间中午12点在首尔四季酒店举行,具体日程如下:   1. 3月9日 (星期三):首场比赛   2. 3月10日(星期四):第二场比赛   3. 3月12日(星期六):第三场比赛   4. 3月13日(星期日):第四场比赛   5. 3月15日(星期二):第五场比赛   比赛将采用贴7.5目的中国规则(比赛结束时,后走棋的棋手贴目)。每位棋手各有两个小时布局时间,3次60秒的读秒,每场比赛预计需要大约4-5个小时。   人工智能挑战围棋有多难?   计算机和人类竞赛在棋类比赛中已不罕见,在三子棋、跳棋和国际象棋等棋类上,计算机都先后完成了对人类的挑战。但对拥有2500多年历史的围棋 而言,计算机在此之前从未战胜过人类。围棋看起来棋盘简单、规则不难,纵横各19九条等距离、垂直交叉的平行线,共构成19×19(361)个交叉点。比 赛双方交替落子,目的是在棋盘上占据尽可能大的空间。   在极简主义的游戏表象之下,围棋具有令人难以置信的深度和微妙之处。当棋盘为空时,先手拥有361个可选方案。在游戏进行当中,它拥有远比国际象棋更多的选择空间,这也是为什么人工智能、机器学习的研发者们始终希望在此取得突破的原因。   就机器学习的角度而言,围棋的计算最大有3361种局面,大致的体量是10170,而已经观测到的宇宙中,原子的数量才1080。国际象棋最大只有2155种局面,称为香农数,大致是1047。   “机器学习”预测人类行为   传统的人工智能方法是将所有可能的走法构建成一棵搜索树 ,但这种方法对围棋并不适用。此次谷歌推出的AlphaGo,将高级搜索树与深度神经网络结合在一起。这些神经网络通过12个处理层传递对棋盘的描述,处理层则包含数百万个类似于神经的连接点。   其中一个神经网络“决策网络”(policy network)负责选择下一步走法,另一个神经网络“值网络”(“value network)则预测比赛胜利方。谷歌方面用人类围棋高手的三千万步围棋走法训练神经网络,与此同时,AlphaGo也自行研究新战略,在它的神经网络 之间运行了数千局围棋,利用反复试验调整连接点,这个流程也称为巩固学习(reinforcement learning)。通过广泛使用Google云平台,完成了大量研究工作。 AlphaGo所使用的神经网络结构示意图   征服围棋对于谷歌来说有重要意义。AlphaGo不仅是遵循人工规则的“专家”系统,它还通过“机器学习”自行掌握如何赢得围棋比赛。谷歌方面希望运用这些技术解决现实社会最严峻、最紧迫的问题——从气候建模到复杂的灾难分析。   在具体的机器训练上,决策网络的方式是输入人类围棋专家的比赛,到系统可以预测57%人类行动为止,此前最好成绩是44%。此后AlphaGo通过在神 经网络内部进行比赛的方式(可以简单理解成和自己下棋),开始学习自主探索新的围棋策略。目前AlphaGo的决策网络可以击败大多数具有庞大搜寻树的最 先进的围棋程序。   Google DeepMind首席执行官、联合创始人Demis Hassabis表示:“围棋是深刻而复杂的游戏。为了击败一名职业棋手,我们不能只靠模仿,而是自主发现新的战略规则。因为方法是通用的,我们希望有一天可以将其运用于解决社会最棘手和最紧迫的问题上。不论我们在三月份能否赢李世石,这场比赛都一定能够激发世界各地对围棋的兴趣。”   AlphaGo战绩惊人   Park Chimoon, 韩国棋院副主席表示 “全世界都在关注这场人类与电脑在智能领域的首次交锋。这一历史时刻将由围棋来传达,我为此感到骄傲。我希望李世石能获得胜利,去证明人类卓越的智商以及维护围棋的神秘特性。”   实际上,目前AlphaGo已经成为最优秀的人工智能围棋程序。在与其他程序的对弈中,AlphaGo用一台机器就取得了500场的胜利,甚至有过 让对手4手后获胜的纪录。去年10月5日-10月9日,谷歌安排AlphaGo与欧洲围棋冠军Fan Hui(樊麾:法国国家围棋队总教练)闭门比赛,谷歌以5-0取胜。   此次比赛的李世石是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手,谷歌为此提供了100万美元作为奖金。李世石谈到此次比赛时表示:”这是电脑首次在公平比赛中挑战人类专家选手,我很荣幸能参与进来。无论结果如何,这都是围棋史上的重要时刻。我听说Google DeepMind的人工智能出乎意料的强大,并且一直在优化,但至少这次我还是很自信能够取得胜利。” AlphaGo与欧洲围棋冠军樊麾的5局较量   人机对弈谁将胜?   值得一提的是,上一次著名的人机对弈要追溯到1997年。当时IBM公司研发的超级计算机“深蓝”战胜了国际象棋冠军卡斯巴罗夫。不过国际象棋 的算法要比围棋简单得多。国际象棋中取胜只需“杀死”国王,而围棋中则用数子或比目的方法计算胜负,并不是简单地杀死对方棋子。此前,“深蓝”计算机的设 计人2007年发表文章指出,他相信十年内能有超级电脑在围棋上战胜人类。   该项目并未给IBM带来可以销售的产品,但却让我们意识到:基础科学研究所面临的巨大挑战是值得我们去迎接的,虽然企业在这方面的收益还无法量化。   随着顶级科技公司争相在产品中融入智能技术,谷歌并不是唯一一家研究围棋AI的公司,Facebook对围棋人工智能的研究整合此前也亮相最新 的计算技术:深卷积神经网络(deep convolutional neural networks)和蒙特卡洛树搜索(Monte Carlo tree search),前者利用类似于大脑的算法来学习和识别棋盘上各种模式的重要性,而后者相当于一种超前思维,用于计算详细的战略步骤。   Facebook和谷歌在围棋人工智能方面的研究具有极大的代表意义。与国际象棋相比,围棋更具深度。要让计算机掌握相关技巧,需要更多类似于人类的模式 识别和直觉判断技巧,计算机象棋软件越来越优秀,已将揭开了这项游戏的神秘面纱;相比之下,围棋目前更加神秘。但将来,围棋的神秘色彩也可能不复存在。 (李根 周峰 边策 郭祎)相关的主题文章: