引用 20！不曾存在:比赛用的机器是微机，不联网。
看了两天直播，已经吓尿
配置：1920个cpu 280个显卡
79204
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这两天居然没有人讨论AlphaGo下围棋这件事
这明明是AI发展史上的重要里程碑啊。
因为相对应黑白棋、五子棋、国际象棋，围棋的棋盘更大，下子限制更少，因而更有挑战。
Wikipedia:
因为相对应黑白棋、五子棋、国际象棋，围棋的棋盘更大，下子限制更少，因而更有挑战。
Wikipedia:
AlphaGo使用蒙特卡洛树搜索，借助值网络与策略网络这两种深度神经网络，通过值网络来评估大量选点，并通过策略网络选择落点[9][1]。AlphaGo最初通过模仿人类玩家，尝试匹配职业棋手的棋局，一旦它达到了一定的熟练程度，它开始和自己对弈大量棋局，使用强化学习进一步改善它[1]。围棋无法仅通过寻找最佳步来解决；[16]游戏一盘平均有150步，每一步平均有200种可选的下法，[17]意味着有太多需要解决的可能性[16]。
引用 samhrc:XXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXXX/hqgj/jryw/2016-03-10/content_XXXXXXXXXXXml
那微机只是个console吧。
阿尔法还只是单机版
作为历史上第一个击败了职业顶级围棋手的程序，AlphaGo带来的震惊不止于表面的输赢。比如，这次的程序，还只是单机版。
据悉，此次人机大战，谷歌没有使用分布式系统，只是使用单独的计算机，与和樊麾比赛时的性能是一样的。在谷歌发表在自然杂志上的论文中提到，运行程序的计算机，装有48个CPU和8个GPU。
但AlphaGo是在云计算平台上运行的。为了达到更高的运算能力，谷歌曾把AlphaGo接入到了1202个CPU组成的网络之中，联网后的AlphaGo算力猛增24倍。
而且谷歌目前仍在攻关用网络分布式提升程序性能。DeepMind创始人哈萨比斯解释说：“目前分布式对单机的胜率只有70%，所以最后还是决定使用单机参赛。”
也就是说，这次横空出世的谷歌大杀器，还有无限的进步空间。在首盘获胜后，AlphaGo的设计者介绍，人类在学习围棋的过程中会有导师指导，而AlphaGo除了已有的数据以外，并没有导师来告诉它哪一步棋是正确的。“包括这次比赛，很多棋并没有出现在程序曾经学习过的棋谱中。”
引用
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引用 t502187408:关键是后面两局还要继续下。。。心疼李世石
今天阿尔法狗赢了，估计会迎来一阵AI崇拜的热潮。
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