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Facebook首次开源超级围棋AI,复现AI高手AlphaZero

本文摘要:最近,Facebook的人工智能研究所(以下全称FAIR)宣告,他们开源了自研的棋士AI训练模型和代码。这意味著,你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了,而且此棋士AI程序再现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。

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最近,Facebook的人工智能研究所(以下全称FAIR)宣告,他们开源了自研的棋士AI训练模型和代码。这意味著,你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了,而且此棋士AI程序再现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。去年5月,FAIR公布了ELFOpenGO,ELFOpenGo是FAIR依照DeepMind在《大自然》上公开发表的和AlphaGoZero以及AlphaZero涉及的论文,作出的开源计算机棋士程序,也就是说,ELFOpenGo不用于人类棋谱与积累的棋士科学知识,仅有用于单一类神经网络从自我对局中自学。

该棋士AI之前在和韩国棋院的专业棋士运动员对局中,都获得不俗的成绩。据报,OpenGo的近期版本用于2000块GPU训练了15天后,在一块GPU的情况下与4个名列前30的职业运动员展开比赛时,获得了20:0全胜的战绩,堪称是战无不胜。在这次开源的论文中,FAIR研究人员全面透露了ELFOpenGo的训练过程,还包括获得的是三个突破。一是为ELFOpenGo训练了一个超强人类棋艺的模型,他们在2000个GPU上运营类AlphaZero的训练软件9天后,有20个模块的模型打破了人类水平。

二是获取了模型在训练过程中的不道德分析,还包括和其他模型的对比、自学速度、自学可玩性等等。三是通过实行ablation实验,以研究AlphaZero风格算法的性质,他们找到对于最后模型而言,对局中加倍rollout水平约提高200ELO,AI的充分发挥不会受到模型容量的容许。最后,此次论文的主要作者为田渊栋,他仍然负责管理Facebook的棋士AI涉及研究,在此前的一篇知乎文章中,他提及:DeepMind不开源也不透漏细节,文章里面一些地方也没写出得很确切。

没第一手经验总不是很做事。所以本着研究目的,我们必须复现一下,再行有复现,才有创意,这个是做到研究的习惯。

而且如果我们去看ELFOpenGo的代码,不会找到其几乎限于于其它方向的工作。而棋士对我们来说,只是一个把算法和平台作好的手段。在这一点上,花上点时间把棋士作好是有一点的。

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最后,关于ELFOpenGo近期训练模型的明确数据可以读者原文提供论文链接理解。


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