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第447章 判若两AI

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“奕星”存在的问题,江寒总结了一下。

一个是训练不够。

初代阿法狗在训练时,动用了几百块GPU。

对战李世石的版本,也动用了48块TPU、十几台高性能计算机。

训练时长更不是奕星能比的,至少都在半年以上。

其次,“奕星”在打造时,参考了初代阿法狗,其训练过程离不开人类棋谱。

在这种情况下,示范数据的质量,将极大影响它的成长。

甚至学到某些错误的着法,也不足为奇。

虽然有胡大力这样的行家帮忙,但收集到的棋谱数量仍不够充足。

并且其中有一些还存在质量问题,有滥竽充数的嫌疑。

这是手工筛选很难避免的。

最后,奕星欠缺了一点运气,无论现场发挥还是训练过程中,都不够幸运。

没错,“人工神经网络”的训练和运行过程中,包含着一定的运气成分。

复杂到这种程度的算法,人类只能掌握原理,但具体训练出什么东西,是没法完全读懂,并加以解释的。

对于人类来说,机器学习中的一些算法,其实自带“黑箱”属性!

有句“格言”在机器学习圈子里流传很广:

如果一个算法简单到能被大脑理解,又怎么能模拟复杂的大脑?

同理,如果一个算法连大脑都能模拟,那么其一定复杂到无法被大脑理解……

大概就是这么个意思。

落实到具体的点上,在这次对局中,大概率是“奕星”的“快速走子”模块出了问题。

在正常情况下,错误的下法会被“价值判断网络”否决,但在极其罕见的某些特定情况下……

比如:“快速走子”下出了问题手,然后在模拟后续走子时,“价值判定网络”认为其中一半情况对手大优,另外一半情况中,己方大优,平均下来己方略好……

但事实上,这并不绝对可靠。

如果找不准棋形上的关键点,就有可能导致全盘崩溃。

“奕星”下出的无理手,大概率就是这么来的。

事实上,即使原版的阿法狗,也存在类似的问题。

2016年,阿法狗挑战李世石。

在第四局比赛中,李世石突然下出“神之一挖”,阿法狗应对失误,最终全盘崩溃。

但其实,李世石那一手是有问题的,甚至可以说并不成立!

然而,阿法狗却错误地将形势判断为己方大劣……

今天的情况,就与那一次差相仿佛。

江寒瞬间想通了很多,顿时精神一振,翻身而起。

迅速打开笔记本电脑,然后倒在床上,进入了虚拟空间。

排除bug、修改程序并不困难,但需要时间,而现在留给他的时间,只有一个晚上。

幸好有虚拟空间……

江寒在虚拟空间里,忙碌了差不多五天,终于将“奕星”修好了。

在产生问题的地方,紧急打上了“补丁”,增加了一些人工规则,作为神经网络算法的补充。

在普通情况下,通过模拟走子对盘面进行估计,再让“快速走子”和“价值评估网络”分别算出胜率,然后根据胜率落子。

而在特殊情况下,则依靠手工规则……

虽然经过一番努力,“奕星”初步修好了,可以再次投入使用。

但以后要想再提高棋力,必须继续收集各种特殊情况,不停地积累、调试,总结成特殊规则。

这是一个大工程,不花费个十年、八年,投入巨大的人力、物力,是无法达到阿法狗Lee版本的水准的。

这是初代阿法狗的固有缺陷,在不换架构的情况下,很难彻底解决。

所以……

在接下来的奕星2.0版本里,江寒打算彻底抛弃初代架构,以阿法狗Zero为基础重新构建。

并非不能原创一个算法,只是万变不离其宗。

除非机器学习理论能有新的突破,否则做出来的东西,多半和阿法狗Zero大同小异……

江寒修好“奕星”后,就退出了虚拟空间,然后通过网络共享的方式,同步到了笔记本电脑中。

根据规则,每天休赛期间,选手可以在线更新自己的程序。

江寒又用了差不多一个小时,彻底搞定了这件事。

看了看时间,已经9点多。

8月初的东京还是挺热的,当然就算是东北,这时候也凉爽不到哪里去……

江寒冲进盥洗室,迅速洗了个澡,然后去了隔壁。

本打算把夏雨菲叫回来,一起商讨人生,没想到……

靳雪雯把他推了出来,笑嘻嘻的说:“江寒哥哥,今晚你自己睡吧!姐姐借我用一下。”

“干嘛?”

“看新买的的DVD,玩GalGame!”

江寒:“……”

忽然有点不妥的感觉。

夏雨菲也就罢了,毕竟是“过来人”,也已经成年了。

而小丫头才16岁,玩那种游戏真的大丈夫?

回到自己房间,解衣就寝。

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