李杉 若朴 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 📷 1990年代，十几岁的Oriol Vinyals（维纽斯）成了西班牙《星际争霸》全国冠军。 他之所以玩这款科幻策略游戏，是因为比其他打打杀杀的游戏更需要动脑子。维纽斯说：“没上大学之前，这款游戏就让我在生活中怀有更强的战略思维。” 他的战略思维的确获得了回报：在巴塞罗那学习了电信工程和数学之后，维纽斯去过微软研究院实习，获得了加州大学伯克利的计算机博士学位，接着加入谷歌大脑团队，开始从事人工智能开发工作，然后又转入谷歌旗
李林 千平 发自 凹非寺 量子位 出品 | 公众号 QbitAI “人类总算能摆脱被统治的阴影”。 这两天，一场《星际争霸》的人机对抗“表演赛”，让不少人类感到扬眉吐气。毕竟在这场比赛中，韩国顶级职业
记者 | 周翔 AI科技大本营1月29日消息，在《麻省理工科技评论》与深科技举办的新兴科技峰会上，谷歌DeepMind科学家Oriol Vinyals在会上发表了主题为《AI对战星际争霸胜算几何？》的演讲。 Oriol Vinyals曾是西班牙《星际争霸》游戏排名第一的电竞高手，在UC伯克利大学读书期间，他帮助设计了一个能够在人类完全不介入的情况下玩星际争霸的名叫“主宰(游戏剧情中的一个boss角色)”的AI程序，这个程序标志着机器学习的一场胜利。 在加入谷歌AI团队之后，Oriol Vinyals参与
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者：宁云州、魏子敏、Aileen 星际II的玩家们，你们准备好迎接被AI支配的恐惧了吗？！ 用阿尔法狗征服了围棋界的DeepMind正把目光投向游戏界：今日凌晨，DeepMind官网发布消息，已正式与暴雪娱乐合作，共同开发可以在星际争霸II中与人类玩家对抗的AI，并且发布了SC2LE，一个旨在加速即时战略游戏当中AI应用的工具集。 早在去年，Deepmind已经立下Flag要教会AI玩儿星际争霸II，也已经有包括facebook、阿里巴巴等不少科技公司或者研究机构开拓过“星
编译 | 阿司匹林 【AI 科技大本营按】2016 年 3 月，AlphaGo 击败世界顶尖职业围棋手李世石，在媒体上掀起巨大的波澜。一年多以后，AlphaGo 的升级版 AlphaGo Zero，在不采用任何人类棋谱作为训练数据的情况下，通过自我对弈，仅用 40 天就超越了所有旧版本。一时间，人们将所有最好的溢美之词纷纷送给了 AlphaGo Zero. 然而，AlphaGo Zero 真有那么伟大吗？来自斯坦福大学的计算机科学研究生 Andrey Kurenkov 从辩证的角度发表了自己对 Alp
【导读】深度学习平台aetros.com的联合创始人Max Pumperla博士撰写的深度学习与围棋实战《Deep Learning and the Game of Go》深入检出地讲解了各个深度学习和强化学习的应用，教您如何打造自己的围棋机器。 在在2016年初，大部分围棋（Go）的玩家都会告诉你，一台机器永远不会打败围棋世界冠军。 然后，Google的AlphaGo AI以3-0击败了全球最强的选手柯洁。 六个月后，Alpha Go Zero以89-11击败了AlphaGo. AlphaGo对深度学习系
导语：腾讯围棋AI「绝艺」世界大赛再夺金，三年四冠，砥砺前行！ 中国围棋协会主办的2019「中信建投证券杯」世界智能围棋公开赛今天在山东日照落幕。由腾讯 AI Lab 研发、担任中国国家围棋队的训练专用围棋 AI「绝艺」夺得冠军。中国星阵、韩国韩豆（Handol）和比利时里拉零（ Leela Zero）等世界知名围棋 AI 分获二至四名。 腾讯 AI Lab 表示：「很高兴能与世界一流水平的围棋 AI 定期切磋交流，不断磨砺绝艺的棋力和技艺，让它保持高水平技术状态，为国家围棋队提供专业辅助。更高
导读：搜索引擎、Android、DeepMind……Alphabet希望通过理解数据与现实世界事件之间的关系来改变整个世界。他们正通过自动驾驶汽车、生物技术、家庭自动化和互联互通技术，挑战人工智能的极限。
2017 年，AI在各种游戏中横扫人类: 在围棋比赛中，AlphaGo Master战胜世界排名最高的柯洁，随后又衍生出AlphaGoZero和更高水平的AlphaZero；在扑克比赛中Libratus已经可以在打牌时使诈，充分利用人类漏洞；马斯克的OpenAI在短短时间内在Dota 2中击败世界顶级选手。未来实现自我学习的AI将在更多的游戏中超越人类。 2017年，AI在游戏中大获全胜。在过去的12个月里，从古老的围棋到德州扑克，AI越过了一系列新的门槛，最终在各种不同的游戏中击败人类玩家。 围棋 在
本文介绍了人工智能在游戏领域的应用，特别是在围棋和德州扑克等棋牌类游戏中，人工智能已经取得了显著的进展。同时，文章也展望了AI在未来可能的发展趋势，即人工智能可能会在几乎所有领域都比人类表现得更好，这需要研究人员进一步努力。
可以说，AI的发展进化史就是AI在游戏领域的升级史。 SciShow是Youtube上热门的科普向脱口秀节目。它的内容包罗万象，无论什么问题在这里都会得到风趣又详尽的解答。在本次节目中，介绍了AI 是
今天，中国围棋峰会进行到了第四天，AlphaGo挑战两种未曾体验过的比赛：人机配对赛和1v5的团体赛。 对于全新的比赛形式，棋圣聂卫平与AlphaGo之父哈萨比斯谈了这样的问题：如果让柯洁与AlphaGo搭档，对阵另外一台AlphaGo，究竟哪一方更厉害？参与人机配对赛的古力九段，则在赛前表示：要努力配合好AlphaGo才能有希望。 不幸的是，配对赛战到中局，跟古力合作的AlphaGo不愿再配合他，径直就要投降……但古力被逆转得实在不甘，断然拒绝投降。于是，赢棋无望AlphaGo开始乱走，不到8手棋，古
【导读】12月11日晚，大家期待已有的 AlphaGo教学工具正式上线了，DeepMind资深研究员黄士杰和DeepMind围棋大使樊麾在Facebook和其新浪微博差不多同一时间发布一条重要消息，谷
【新智元导读】AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3
编辑：Cecilia 【新智元导读】2017 年，AI在各种游戏中横扫人类: 在围棋比赛中，AlphaGo Master战胜世界排名最高的柯洁，随后又衍生出AlphaGo Zero和更高水平的AlphaZero；在扑克比赛中Libratus已经可以在打牌时使诈，充分利用人类漏洞；马斯克的OpenAI在短短时间内在Dota 2中击败世界顶级选手。未来实现自我学习的AI将在更多的游戏中超越人类。 2017年，AI在游戏中大获全胜。在过去的12个月里，从古老的围棋到德州扑克，AI越过了一系列新的门槛，最终在各种不
转自澎湃新闻 “我会抱必胜心态、必死信念。我一定要击败阿尔法狗！” 对于5月23日至27日与围棋人工智能程序AlphaGo（阿尔法狗）的对弈，目前世界排名第一的中国职业九段柯洁放出豪言。然而，AlphaGo（阿尔法狗）之父却说，“我们发明阿尔法狗，并不是为了赢取围棋比赛。” AlphaGo之父杰米斯·哈萨比斯（Demis Hassabis）近日在母校英国剑桥大学做了一场题为“超越人类认知的极限”的演讲，解答了世人对于人工智能，对于阿尔法狗的诸多疑问——过去3000年里人类低估了棋局哪个区域的重要性？阿尔
雷锋网 AI 科技评论消息：5 月 2 日，Facebook AI Research（FAIR）官网博客中宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF OpenGo（包括源代码和一个训练好的模型），该机器人是基于 ELF 平台研发而成，曾击败了 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。
【新智元导读】7月18日，世界职业围棋排名网站GoRatings公布最新世界排名，谷歌旗下 DeepMind 的人工智能程序 AlphaGo 以3612分，超越3608分的柯洁成为新的世界第一，连续2
导读： 一个棋盘，几个棋子就能拥有万千变化，而变化之中又有奇妙的规律等待着数学家与解谜者的探寻。游戏是人类的天性，几千年来，人们发明游戏、在游戏中取胜、挖掘着游戏背后的秘密。正是在游戏与对真理的追寻中
MuZero 算法在国际象棋、日本将棋、围棋和雅达利（Atari）游戏训练中的评估结果。横坐标表示训练步骤数量，纵坐标表示 Elo评分。黄色线代表 AlphaZero（在雅达利游戏中代表人类表现），蓝色线代表 MuZero。
【新智元导读】7日，Facebook刚刚宣布开源史上最大的《星际争霸》游戏数据集STARDATA。今天（10日）DeepMind在官方博客上宣布开源星际争霸2 研究训练平台SC2LE。AI 巨头挑战星际争霸的角逐愈演愈烈。乌镇围棋峰会上，DeepMind CEO 哈萨比斯曾说，星际争霸将成为AI进步的下一个大考验。 国内AI 资深专家袁泉此前曾深入研究过星际争霸中的若干AI问题，和UCL共同发表了多智能体协作网络BiCNet，第一次展现了AI在星际微观战斗中的五类智能协作方式。新智元对此做过专门报道。此次D
前段时间，一年一度的腾讯棋牌盛典在海南三亚落幕，这次的棋牌盛典，最引人注目的毫无疑问就是“绝艺”。 在12月16日下午，腾讯还举办了一场名为“‘智慧的力量’2017中国围棋文化论坛”，中国围棋协会主席王汝南，腾讯集团高级执行副总裁卢山，以及腾讯集团副总裁、腾讯影业首席执行官程武，中国围棋国手、世界冠军古力，中国围棋国手、围棋学者李喆汇聚一堂，共同探讨“互联网+”时代下，人工智能带给传统围棋文化的变革与机遇。 在这次论坛上，实际上主要探讨的就是AI对于当下围棋所造成的影响以及未来发展可能性的探讨。而Gamew
围棋一直被视为人工智能最难破解的游戏。就在今天，《Nature》杂志以封面论文的形式，介绍了 Google DeepMind 开发的人工智能程序 AlphaGo，它击败了欧洲围棋冠军樊麾，并将在 3 月和世界冠军李世乭对战！Google 特地为此准备了 100 万美元奖金。 从国际象棋的经验看，1997 年人工智能第一次打败人类后，2006 年成为了人类在国际象棋的绝唱，自此之后人类没有战胜过最顶尖的人工智能国际象棋选手。在 AlphaGo 打败了欧洲围棋冠军后，世界冠军李世乭和 AlphaGo 的对弈，
在 DeepMind 首席研究科学家、伦敦大学学院计算机科学教授David Silver 看来，游戏是激发创造力的关键，尤其是对AI而言。
原作者 Mirek Stanek 编译 CDA 编译团队 本文为 CDA 数据分析师原创作品，转载需授权 前言 本月 23 日- 27 日，在乌镇主办“中国乌镇·围棋峰会”中，备受瞩目的要数中国围棋现役第一人、天才少年柯洁与Google AlphaGo（阿尔法狗）人工智能机器人的巅峰对决。AlphaGo与柯洁对弈的三局比赛，分别于 5 月 23 、25、27 日进行。 在 23 日和 25 日的对决中，柯洁虽然发挥神勇，但还是两局均战败。AlphaGo 2-0 领先，已经赢得了三番棋的胜利。 对于人类来说
Nature 封面论文：Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search（通过深度神经网络和树搜索，学会围棋游戏） AlphaGo 给围棋带来了新方法，它背后主要的方法是 Value Networks（价值网络）和 Policy Networks（策略网络），其中 Value Networks 评估棋盘位置，Policy Networks 选择下棋步法。这些神经网络模型通过一种新的方法训练，结合人类专家比赛中学到的监督学习，
本文来自：微软亚洲研究院，AI 科技评论 获授权转载，如需转载，请联系微软亚洲研究院。
AI 科技评论按：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
近日，DeepMind一篇关于MuZero的论文“Mastering Atari, Go, Chess and Shogi by Planning with a Learned Model”在Nature发表。与AlphaZero相比，MuZero多了玩Atari的功能，这一突破进展引起科研人员的广泛关注。
AI 研习社：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。早在上世纪50年代初，约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，他曾把国际象棋称为“人工智能领域的果蝇”，这一说法来源于早期对果蝇的研究对遗传学领域的影响。 上世纪90年代末，IBM的“深蓝”与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了一系列国际象棋比赛。 在1997年，深蓝最终击败了卡斯帕罗夫，这是机器第一次在比赛中击败世界冠军。到本世纪早中期，这项技术已经进步到了一定程度，在几乎所有不同玩法的游戏中，机器都在不断地打败国际象棋大师。 自然而然地，人工智能开发
前几天，最具传统和权威的“UEC杯”计算机围棋大赛在日本东京落幕，腾讯AI Lab研发的人工智能围棋程序“绝艺”从30个参赛程序中脱颖而出，以11战全胜的战绩夺得冠军。在接下来的“电圣战”人机围棋大战中，绝艺又执黑中盘战胜日本围棋新秀一力辽七段。 截至3月9日，绝艺的对局数量达到534盘，战绩是406胜128负，胜率76%，与柯洁、古力、常昊、范蕴若、范廷钰、朴廷桓等超过100位顶尖棋手有过交锋。凭借无与伦比的出色战绩，绝艺成为野狐平台上第一个晋级“十段”的棋手。 这本没什么值得夸耀的。早在去年3月，在一场
【新智元导读】AlphaGo 系统基于树搜索，由神经网络驱动。然而，所有这些技术都不是新的，也被其他围棋 AI 的开发者使用。那么，是什么让 AlphaGo 如此特别？来自德国和俄罗斯的几位研究人员在《Lessons Learned From AlphaGo》一文中探讨了这一问题。他们指出，AlphaGo 实施的每一个细节都是多年研究的结果，而它们的融合才是 AlphaGo 成功的关键。 论文地址：http://ceur-ws.org/Vol-1837/paper14.pdf 围棋对 AI 的挑战难点在于棋
本文介绍了DeepMind在AI领域的最新成果——AlphaZero，它可以在一天内自主学会下国际象棋、将棋和围棋，且超越了所有旧版AI。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习，在每种游戏中挖掘数千万种走法，迅速成为专家。尽管AlphaZero在3种游戏中表现卓越，但离真正的人类智能还有很长的路要走。
量子计算机可以解决传统计算机无法完成的复杂任务。然而，量子态（quantum states）对来自外界的持续干扰极其敏感。研究人员希望使用基于量子纠错（quantum error correction）的主动保护来解决这个问题。
【导读】Google DeepMind AlphaGo团队在Nature上发表两篇论文《Mastering the game of Go without Human Knowledge》 和《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》，这两篇划时代的论文，将成为永恒经典。特此我们整理出其第一篇对应的中文翻译与相关笔记。 Mastering the game of Go without Human Knowled
最近，AlphaGo“人肉臂”黄士杰回到台北参加了Google举办的一次人工智能论坛。并且发表了《AlphaGo与AI的黄金时代》演讲。
人们谈论说，人还是那个人，狗不再是那只狗—— 但这次，狗不再是那只狗，人也不是那个人了。 昨天下午，论智从中新网了解到，刚刚斩获人生第五冠的棋手柯洁在中国棋院宣布，将于明年四月再度对战围棋AI程序： 作为一名棋手，我还是很享受去挑战强大的对手。对我而言弈无止境，下棋是不断挑战自我的过程，下这样的棋是有意义的，是我人生中很宝贵的经历。 这是继今年五月在三番棋中败于AlphaGo后，柯洁首次重燃对AI的战意。 26日，首届新奥杯世界围棋公开赛五番棋决赛决胜局正式廊坊落下帷幕，柯洁执黑以3/4子险胜另一名中国选手
导语 很显然，腾讯在棋牌赛事的国际化、专业化与科技化上，还有更大雄心。 2017年12月13－22日，第3届腾讯棋牌年度盛典如期在海南三亚举行。手握《欢乐斗地主》、《欢乐麻将全集》、《天天德州》等几款棋牌大手游的腾讯，近年依靠游戏庞大的用户基础，已将年度盛典办成了目前国内影响力最大的全民棋牌赛事之一。今年的赛事共包含斗地主、麻将、德州、围棋、象棋、国际象棋六大项目，在规模、嘉宾阵容、奖金额度上都全面赶超前两届。 游戏茶馆近日探访腾讯棋牌年度盛典现场，感受到腾讯在赛事中加入不少新动作：首次加入国际象棋邀请赛项
围棋是众所周知的难，尽管计算机系统越来越发达，但是在强劲的围棋职业选手面前，一直都没能有重大突破。 但是，这个传统有了改变。 谷歌日前正式宣布程序AlphaGo打败了欧洲围棋职业选手，见证了人工智能的极大进步。 之前，计算机系统在智力游戏上已经取得了许多光辉的荣誉，战胜了许多人类顶级选手，包括国际象棋、五子棋、黑白棋、拼字游戏等等，但是在有着2500百年历史的东方游戏围棋上一直处在下风。 对此，谷歌的人工智能专家表示，这个壁垒很快就可以被打破了。AlphaGo在没有任何让子的情况下以5：0完胜法国围棋职业二
本文介绍了人工智能在棋类游戏中的一些进展，特别是在围棋和德州扑克这两个领域。作者分析了AlphaGo和Libratus等人工智能系统，并讨论了这些技术在未来的可能发展方向。
机器之心专栏 作者：腾讯AI Lab 「绝艺」又有了新成果：在1v1麻将（二人雀神）测试中战胜职业冠军选手。 对于 AI 领域的研究者和从业者来说，腾讯 AI Lab 研发的围棋 AI「绝艺」的名字并不陌生。自 2016 年面世后，它已四次夺得世界顶级赛事冠军，包括 UEC 杯、AI 龙星战、腾讯世界人工智能围棋大赛、世界智能围棋公开赛等，并自 2018 年起无偿担任中国国家围棋队训练专用 AI。 在围棋以外，腾讯 AI Lab 绝艺团队持续深入研究大规模二人零和博弈问题，从完美信息游戏（围棋）逐步拓展至非
本文介绍了DeepMind在围棋、国际象棋和将棋三个棋类上实现超人智能的AlphaZero程序，该程序在一天内自学成才，并在8小时内击败了之前最强的围棋程序AlphaGo Zero。AlphaZero使用了80个TPU和12个CPU，训练了70万步，并在30分钟内完成了对围棋、国际象棋和将棋的自学。AlphaZero通过蒙特卡洛树搜索和强化学习来评估游戏状态，并尝试不同的策略以找到最佳动作。尽管AlphaZero在三种游戏中表现出色，但它仅关注棋类游戏，而不涉及其他领域，并且目前还无法像人类那样在多种领域灵活运用。AlphaZero在人工智能领域取得了重要突破，但仍需进一步研究以解决其局限性。"
大数据文摘作品 作者：姜范波、Aileen、Yawei Xia、龙牧雪、魏子敏 距离阿尔法狗元版本刷屏一个多月时间，阿尔法狗又进化了，这次不光可以玩围棋，不再是“狗”了。我一点也不惊讶。 在用阿尔法狗（AlphaGo）和阿尔法狗元（AlphaGo Zero）称霸围棋世界后，当地时间周二晚，DeepMind的研究组宣布已经开发出一个更为广泛的阿尔法元（AlphaZero）系统，它可以训练自己在棋盘，将棋和其他规则化游戏中实现“超人”技能，所有这些都在一天之内完成，并且无需其他干预，战绩斐然： 4个小时成为了世
研究人员利用对抗攻击方法，抓住了KataGo的盲点，并基于该技术使一个菜鸟级围棋程序成功打败了KataGO。
DeepMind的使命是证明AI不仅可以精通游戏，甚至可以在不知道规则的情况下做到这一点，最新的MuZero就实现了这一目标。
记得在上学的时候有个老师宣称“电脑永远不可能胜过人脑，因为是人类发明了电脑”，不知看到科技发展到现在的阶段之后，他会有何感想。2017年AI在人类设计的游戏里都击败了人类，这使我想起了被《中国象棋》里那个老头支配的恐惧。 在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。早在上世纪50年代初，约翰·麦卡锡提出了“人工智能”一词，他曾把国际象棋称为“人工智能领域的果蝇”，这一说法来源于早期对果蝇的研究对遗传学领域的影响。 上世纪90年代末，IBM的“深蓝”与世界冠军加里·卡斯帕罗夫进行了一系列国
在20世纪的大部分时间里，国际象棋是人工智能研究人员的一个基准。早在上世纪50年代初，约翰?麦卡锡提出了“人工智能”一词，他曾把国际象棋称为“人工智能领域的果蝇”，这一说法来源于早期对果蝇的研究对遗传
今天凌晨，OpenAI通过官方博客宣布了其在Dota对抗上的新进展——由五个神经网络组成的团战AI团队，在5v5中击败了业余人类玩家，并表示，将有望挑战顶级专业团队。
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