围棋 大神古力解说围棋人机大战是在和谁生气?

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这仅仅是一个开始―访新科围棋世界冠军古力
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  中新社重庆四月二十七日电
题:“这仅仅是一个开始!”
  ――访“新科”围棋世界冠军古力
          作者 章莹
  “这仅仅是一个开始”,“新科”围棋世界冠军、重庆籍棋手古力七段二十七日在接受记者采访时说。古力,六天前诞生的中国第六个“围棋世界冠军”。
  六岁学棋、十二岁入段、职业围棋赛场上征杀十年,外形俊朗、性格豪爽、喜交朋友,这就是――古力。
  四月二十一日,第十届LG杯世界围棋棋王战在韩国落幕。古力七段在五番棋决赛决胜局中击败陈耀烨五段,获得职业生涯中的第一个世界冠军。在夺冠的同时,根据中国棋院的新升段规则,古力直接升至九段。
  从七段“斗力”到九段“守拙”,二十三岁的古力一路走来颇为曲折。
  古力曾因经常在世界比赛第一轮就被淘汰而被戏称为“古一轮”。对此,古力坦言,“当时心里背上了很重的负担”,直至在二00五年LG四强力克已获十五连胜、风头强劲的韩国棋手李世石九段后,“我才重新找回了自信”。
  前两局轻松获胜、后又意外地被对手连扳两局……上周在韩国首尔中国文化院上演的“外战中的‘内战’”堪称经典。
  忆及与中国新锐棋手陈耀烨五段之间的较量,古力仍心有余悸。前两局二比零领先的古力、正以为“形势大好”时却连输两局。面对如此大逆转,古力的心境却完成了从“颇为急躁”到“逐渐平静”的过渡。
  提到手下败将、年仅十六岁的陈耀烨,古力赞许有加,“若吸取此次教训,他日前途无可限量”。
  四月二十一日,古力在五番棋决赛决胜局中击败陈耀烨,以三比二的总比分取胜。回想当时情景,古力百感交集,“当时很想哭,但最后还是忍住了”。
  说到比赛的事,古力还即兴“插播”了决胜局之前和一位朋友在机室对决“星际争霸”的“镜头”:“当看见我的精锐之师降临到他的基地,朋友大呼看到了我灿烂的笑容,比赛中我想起此事,情绪便放松了许多。”
  “黑暗是你的朋友,绝望是领路人”,对于这次堪称绝处逢生的大翻盘,古力选择以此诗作结。他表示,正是这一波三折的胜利让他得到了很多新的体悟:保持自信心,永不轻言放弃。
  古力将于下月五日赴杭州参加一活动,其间可能三度对决美女棋手毛昱衡。尽管是毛昱衡的昔日败将,“新科状元”古力言犹勇,“虽是‘私人恩怨’,但我很想赢她!”(完)
记者:佚名 【】【】【】【】【】
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可见,中国人永远是连在一起的,中国人见到小孩,比较关心的是他爸爸是谁,至于他叫什么名字,告诉我们,我们也不太注意,因为他分量不够。而且我们据此可以随时变化——你爸爸是谁——我爸爸是领导——请进请进,拿出家里最好的巧克力糖给他吃。有人就因此说中国人很势利。我想请问大家:势利好不好?
你说不好。那我告诉你,就是因为势利,我们为了人家看得起;所以才会争气,才会不断上进,否则,如果大家都一样,你还要那么努力,那么辛苦干什么?我们中国人,无论到了哪里,永远都会想一件事,叫做:光宗耀祖!
你说好。那你太肤浅了。难道人活着就是为了让别人看得起吗?
那么,中国人很现实很势利,好不好?我想到现在为止,我们已经非常清楚了,中国的事情没有什么好,也没有什么不好,四个字,合理就好。根本没有绝对的:好坏是非。
所以,最后提醒大家一句,切记:得理要饶人,理直气要和。 
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“人机世纪大战”第一局落下帷幕,李世石认输,这是让很多人没有想到的。原本被寄以厚望的李世石,到底为什么会输于古力口中“业余六七段”的Alphago?
Alphago深度学习发挥作用
“国际象棋每步大约会出现35种左右的走位可能,而围棋的走位可能则高达250种,每一步250种相乘就意味着整局比赛会出现多到几乎无穷尽的走位方案。”谷歌DeepMind实验室主管德米斯-哈撒比斯(Demis Hassabis)说道。Alphago在击败欧洲围棋冠军樊麾时学习了3000万盘棋,而经过将近半年的学习,这个数量已经增长到1亿以上。
AlphaGo的核心是两种不同的深度神经网络。“策略网络”(policy network)和“值网络”(value network)。它们的任务在于合作“挑选”出那些比较有前途的棋步,抛弃明显的差棋,从而将计算量控制在计算机可以完成的范围里,本质上和人类棋手所做的一样。
其中,“值网络”负责减少搜索的深度――AI会一边推算一边判断局面,局面明显劣势的时候,就直接抛弃某些路线,不用一条道算到黑;而“策略网络”负责减少搜索的宽度――面对眼前的一盘棋,有些棋步是明显不该走的,比如不该随便送子给别人吃。利用蒙特卡洛拟合,将这些信息放入一个概率函数,AI就不用给每一步以同样的重视程度,而可以重点分析那些有戏的棋着。
这意味着Alphago属于典型的力战型棋风,善于敏锐地抓住对手的弱处主动出击,以强大的力量击垮对手。李开复先生说现在的AlphaGo和1997年击败世界象棋冠军的深蓝相比,从围棋到象棋的难度高了很多,是难度非常大的跳升。
近年来深度学习的技术,非常大的数据量和计算量可以扩张地使用,超过了我们的想象。同时我们也对人所谓的智力,当时有一些错误的幻想,实际上深度学习的成长非常快速,它可以非常好地利用更多地机器。所以在任何客观、科学工程评估的领域,包括游戏,其实是金融、搜索、广告等各方面的应用,人类基本上不会再有更多的机会跟机器来竞争了。
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