我与小娜（27）：AlphaGo围棋手的技术奥秘

 

我与小娜（27）：AlphaGo围棋手的技术奥秘

      说明：蒙特卡洛（Monte Carlo）树搜搜（MCTS）是近年来人工智能（AI）技术的一个世界“热点”。为什么？

      小娜知道，“The aim of this three year project（MCTS ，2010--2013) is to fully explore the MCTS algorithmand investigate its use in novel domains.“

      小娜知道，2010年，DeepMind开发团队把深度学习技术与蒙特卡洛树搜搜（MCTS）结合起来，创建了人工智能围棋手AlphGo，随后把这家伙放在世界“弈城”网站上（帐号：deepmind）频繁地与其他顶级围棋选手“对弈”，学到了不少真本领，很快升级为“9段”选手，自己得意洋洋。

      小娜知道，3月9日中午，AlphaGo准备在韩国首尔与世界顶级职业围棋选手李世石（Lee Sedol）对弈，一分高下。

      我认为，围棋对弈过程是“你一下，我一下”，棋手相互”斗智“。机器不是人脑，不会模糊决策。如果机器使用蒙特卡洛树搜搜（MCTS）算法，再结合深度学习技术，搞机器自动翻译（人机对话），“你一句，我一句”，离开“真人“就不远了。

      3月9日，如果真人选手输给机器选手，那么，真正“笑“的应该是人类！

袁萌   3月7日