大数据文摘力荐!原创小视频【AI说人“画”】系列。用轻松的手绘方式,讲清楚一些有趣的AI概念。
我们有号称所有聪明人中最酷的那个小姐姐!用灵魂手绘和欢脱语言,来和你聊聊最枯燥的理论!请收看5分钟中文小视频节目▼
hello大家好我是vicky,今天呢咱们来说说AI玩游戏的事儿(准确来说,是游戏中的人类是如何被AI碾压的)……
不久前alphago赢了围棋,openai又赢了dota,太拽了简直!虽然我本人除了狼人杀以外,几本大脑一片空白(别问为啥,那还不是前半生都奉献给了学习?我爱学习,学习是我本命!)……
咳咳,跑偏了,今天不是讨论小姐姐我是怎么玩游戏的,而是分析一下我们是怎么被AI套路的!
以下将以围棋为主题展开!不知道围棋的小伙伴别着急,你就记着——咱们俩依次放棋子,一直到最后无处可下了,谁占的地盘大,谁赢——非常简单粗暴!
现在咱们顺着这个话题,说说为啥人相对AI会被碾压!
随着程序的开展,咱们电脑内存会有一个叫搜索树的东西,每一个分支代表一种走法序列,一直到分支展开的末端, 就能看出胜负(这里的详细解说,请戳视频)。
围棋的搜索空间灰常灰常灰常……灰常大!!!!!
保守估计,国际象棋每一步平均有 20 种不同的走法(搜索树的根部会有20个分支), 第二步的每一个分支上, 又有 20 个分支, 依次类推, 走三十步就是 20^30 个分支(就是30个20相乘,嘤嘤嘤计算器要炸了)……
兰鹅,围棋的棋盘可是比国际象棋更大……假如要把所有对弈结果穷尽, 大约是 10^170个分支,这么抽象要咋理解呢?(别摁了,计算器早就爆表了……)总之,宇宙中的所有原子, 加起来也不过是 10^80 个。每一个原子都用来代表围棋下法的一个分支都不够用……
所以说,你还能指望人类能够啃完(并且完全消化)这所有的棋盘吗?
咳咳,所以这事儿得用绝招儿……
巧了,alphago就有这么个绝招!
它拥有2个连接在一起的大型神经网络——价值网络和策略网络 。“价值网络”负责计算局面,“策略网络”负责选择出棋。听起来就blingbling的自带光环啊!
有了这两个神助攻, AlphaGo每一步都会得到几个最有价值的选点,还附带相应的获胜概率!而且随着棋局的不断展开,准确度也会不断升高!
再加上,AlphaGo拥有过目不忘的本领!它吃下去的棋盘数量可用海量来形容。对比咱们人类围棋大大柯洁的训练量,最乐观的粗估,也就五万局。而且alphago边疯狂学习边疯狂归纳……
所以在输赢这件事上,alphago赢几乎是毫无悬念的!
不过小姐姐说到这里还是要插一句,输赢终有时,但还有很多事情是不能简单用输赢来概括的。
摆在人面前的,那不是一盘纯粹的棋,它涵盖了历史、礼仪、美学,还有数不清道不明的人生哲理……超越了游戏范畴,几乎承载了绵延千百年来的种种精华。
生而为人,我们既能享受输赢,也能享受到那么多输赢之外的精彩,而且是只有我们人类这种高级动物才能体会到的。而这些对于精于计算的AI来说,它既不能体会,也不能产生共鸣,只有暗无天日的冷冰冰的计算,想想,也是有点小伤感啊!
好啦,祝各位小长假玩得开心!
如果大家对某个游戏感兴趣,从21点儿到老虎机之类的,欢迎留言告诉小姐姐喔!
内容策划及主播:凉亮
监制:Sophie,魏子敏
后期:郭丽(终结者字幕)
文案:云柯
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