专访Facebook围棋项目担任人：和google仍有距离

2016-03-01 17:14:25 来源：华夏经济网作者：分享：

[摘要]就智能围棋而言，运用深度神经网络进行的下棋决议计划，现已十分挨近于人。

腾讯科技纪振宇 3月1日硅谷报导

()的智能围棋程序AlphaGo将应战人类尖端棋手的音讯近期致使了外界的广泛注重，或许这场特别的竞赛将变成人工智能降服终究一自个类棋类项意图里程碑事情。

除了google以外，在智能围棋的研讨范畴，另一家科技巨子也在暗中发力。

半个月后，田渊栋将带着Dark Forest 他所开发的智能围棋程序，前往日本东京参与在那里举行的一年一度的机器人围棋竞赛。作为Facebook 人工智能研讨院智能围棋项意图担任人，田渊栋的Dark Forest对比大名鼎鼎的googleDeepmind的AlphaGo低调了许多，他自个也谦善地说，Dark Forest的水准较google仍是有不小的距离，自个仍在不断的做改善。

围棋之所以变成棋类项目中仅有一块至今未被人工智能所降服的“高地”，是由于其理论上或许的棋局数多过华夏子数量的近乎无限或许性，下棋战略并不彻底依据理性，既需求有对全局的掌握，又需求具有有些阵地的取舍判别，许多人类围棋高手在谈到某步棋为何要这么走时，通常会说，“感触上应当这么走”。

这些年，跟着深度神经网络和蒙特卡洛树查找的展开以及核算本钱的不断前进，使得人工智能在围棋研讨范畴取得了严重展开。

虽然田渊栋不肯将Dark Forest和AlphaGo混为一谈，但由googleAlphaGo致使的人工智能围棋程序打败人类选手的轰动效应，使得背靠Facebook人工智能研讨院的Dark Forest近期也致使了外界的注重。

“由于我是《三体》的粉丝，所以把自个的程序取名叫‘Dark Forest’（漆黑森林）。”在承受腾讯科技专访时，田渊栋在电话那头这么说。

他将《三体》中人物托马斯维德的经典言语：“行进！行进！不择手法地行进！”放在了自个知乎专栏的签名档中。

这位有着科幻情怀的核算机学神，作业之余还喜爱写诗和小说。他对自个的请求极高近乎严苛，曾在论文截稿前一小时，由于答复不了老婆随意提出的一个疑问，决议将花了大半年精力的论文撤稿。

他说，发动智能围棋项目是一次“无心插柳”的测验，却让Facebook的创始人、坐位离他仅6米远的扎克伯格亲安闲自个页面上为他的成果“点赞”。他自谦围棋水平并不高，但对Dark Forest却决心十足，说虽然在“估值网络”方面和google对比有所短缺，但在“走棋网络”方面则更强。

在议论Dark Forest时，田渊栋给人在议论自家孩子的幻觉，既呵护，又期望他能争光。

他不肯猜想google对阵李世石的竞赛作用，称对AlphaGo所运用的具体方法和如今的核算才干并不彻底了解，却在挂下电话后不到24小时，在自个的知乎专栏上写下一篇具体的AlphaGo的专业剖析文章。

田渊栋说，就如今的研讨展开来说，人工智能现已和人类的思想十分挨近，就智能围棋而言，运用深度神经网络进行的下棋决议计划，现已十分挨近于人，即是凭仗“感触”，而挑选下一步棋的落子。

坐在6米外的扎克伯格“点赞”了他的围棋项目

假如硬要将google的AlphaGo与Facebook的Dark Forest做比照，的确有些不公平。首要google的这一项目现已进行了快10年摆布，那篇闻名的宣布在《天然》杂志上致使轰动的论文的榜首作者，其博士论文就是智能围棋项意图研讨，由于这些年展开敏捷，google方面也不吝投入许多本钱，AlphaGo的团队在近期一年半的时刻内现已扩充到20人，对比来说，Facebook的智能围棋项目，是由田渊栋上一年头从google无人驾驭轿车组参与Facebook后才开端进行的项目，除了他以外，还有一位实习生帮忙做一些辅佐性作业，但绝大有些的作业由田渊栋一自个完结，因此说Dark Forest是一自个的项目并不过火。

让田渊栋感到骄傲的是，上月底，Facebook创始人兼首席履行官Mark Zuckberg在其自个的Facebook页面上发了一篇文章，专门谈到了Facebook正在进行的智能围棋项目，并称“从事这个项意图田渊栋的坐位离我只需20 feet (6米)远，我期望我的人工智能团队成员离我很近，这么我能够向他们学习他们正在进行的项目。”

田渊栋说，老板的必定给了他很大的鼓动，他用自个的Facebook账号转发了这篇文章，并附上了议论“Honored！ ”(“骄傲”)。

专访Facebook围棋项目担任人：和google仍有距离

扎克伯格“点赞”田渊栋智能围棋项目

爱写诗的知乎学神

虽然嘴上不肯和AlphaGo做比照，但田渊栋暗暗想跟其较劲的主意却藏不住，他几天前在知乎专栏上宣布了一篇最新文章，细心剖析了google宣布在《天然》杂志上的那篇文章，这篇文章现已收成了几百个赞，议论中简直处处都是“崇拜大神”这么的字样。

田渊栋在知乎上现已是个红人，他的专栏有4000多人注重，底子上关于人工智能有关的疑问，他都会遭到答复的约请，在一则“围棋作为仅有一种电脑下不赢人的群众棋类，是何要素致使？以及量子核算机呈现后有无或许？”的疑问下，收到三份约请后，田渊栋的答复取得了4000多的拥护投票。在知乎上的许多读者心目中，在人工智能研讨范畴，他是许多疑问的最佳的答复者。

除了专业性很强的文章以外，在作业之余，田渊栋还爱写一些自个的作业日子总结，这让外界更多地了解到他专业范畴的另一面。

在“2015年末总结”中，他这么写道：“但男子，得要为自个的挑选担任。对他人担任，更要对自个担任。”

其时的他，正面对职业生涯中的一次首要挑选，2014年末，他挑选脱离google无人驾驭轿车组，转而参与Facebook人工智能研讨所，言外之意里，能够体会到这位既热衷于学术研讨，又对自个和家人有着高度职责心的研讨者在作业和日子中的一些纠结和考虑。

他对自个的请求严厉近乎极点，曾花费许多精力预备了大半年的研议论文，只是由于截稿前终究一小时，“我让老婆随意读一读，她出于猎奇提了一个疑问，我想了想，说答复不了，所以撤稿。”

作为一名规范的理工男，在高度理性之余，田渊栋却又不乏理性，他爱写诗，在网上能找到的他写的最早的诗是2010年，其时他赴CVPR（核算机视觉大会）开会，一口气写了八首诗，吃顿饭到他这儿就成了“六人豪享海鲜宴”，和老兄弟碰头又促成了“九转南下会故交”。不难体会到，其时田渊栋神采飞扬、少年满意的心境。

虽然研讨的是人工智能，是怎么让机器像人相同去考虑、去感知，田渊栋却并没有越陷越深，他明晰地知道人和机器的差异，“人偏偏是个古怪的动物，不能像机器相同不眠不休地干活，总要有七情六欲，总要有发泄的出口。”

田渊栋是上海人，从小到大都是标规范准的“他人家的孩子”，从上海交通大学取得核算机本科和硕士学位后，他来到卡耐基梅隆大学机器人研讨所攻读博士学位，结业后参与了google无人驾驭轿车项目组。

机缘巧合的智能围棋项目

在来到Facebook后，田渊栋开端并没有很明晰的研讨方向，开了七八个研讨项目。

“做研讨的危险很高，许多项目开端想想觉得很有道理，但做着却发现进行不下去。”田渊栋说。

后来决议进行智能围棋项目，却是一个机缘巧合，田渊栋说，开端只是为了验证一个过后证实是不对的主意，所以搭建了途径、数据，完结后发现已然途径现已搭建好，还不如持续运用一下，所以才有了智能围棋这个项目。

田渊栋说，如今简直悉数干流的智能围棋程序都运用蒙特卡洛树查找，而google的AlphaGo和Facebook的Dark Forest则是运用深度神经网络加上蒙特卡洛树查找，经过强壮的核算本钱，通常都是用依据规矩的或许依据有些特征，然后构成决议计划。

他说，google的AlphaGo运用走棋网络（Policy Network）和估值网络（Value Network）两方面来进行，榜首有些的作用是给定其时的局势，猜想或采样下一步的走棋，第二有些的作用是给定其时的局势，估量是白胜仍是黑胜。

田渊栋说，关于榜首有些的Policy Network，Dark Forest比AlphaGo更为增强，但Value Network有些，Dark Forest如今还不具有。

他还着重说，Alphago具有2微秒下一步棋的依据CPU运算才干的决议计划，这一点也很首要，由于运用神经网络通常速度较慢，需求花费毫秒级的时刻。

田渊栋说，Dark Forest如今最高水平现已到达事务5段，在KGS对战途径上，承受来自人或别的围棋程序的对弈竞赛。

“但还有一个疑问是，水平还不太安稳，有时能够打败高段位的选手，但有时也会输给水平低的多的选手。”田渊栋说，“这首要是由于深度神经网络关于全局观的掌握比照好，而对有些的一些战略的掌握并不太简略。”

在谈到Dark Forest的程序时，田渊栋常给人一种在议论自个孩子的幻觉，既为他取得的成果感到欢喜，又为他所犯下的失误怅惘不已，期望他能更争光。

关于将来智能围棋研讨的打破方向，田渊栋以为，任何展开都是需求长时刻的堆集，经过许多失利的经历，逐渐发现疑问并做出改善，不或许一蹴即至。

“不管是蒙特卡洛树查找仍是深度神经网络都不是新东西了，只是从前的查找和核算才干没有如今这么强，这些都是渐渐行进的。”

但所寻求的终极方针，是期望能找到能学出规矩的学习算法，呈现“突变”，田渊栋以为这才是处理疑问的底子手法，而不是只是依靠现有的算法和结构，运用核算本钱和才干的不断前进的“质变”。

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