AI 科技评论按: Facebook 人工智能研究院(FAIR)于去年开源的 ELF OpenGo 日前再度迎来更新,本次 FAIR 不仅发布了该系统新的功能和研究成果,还发布了可在 Windows 上运行的 AI 版本,让围棋棋手能更易于使用该系统来帮助自己训练。以下是田渊栋等人对该开源项目的详细解读,原文发布在 FAIR 的官方博客上。
最近,Facebook的人工智能研究所(以下简称FAIR)宣布,他们开源了自研的围棋AI训练模型和代码。这意味着,你可以随时随地和Facebook的人工智能下围棋了,而且此围棋AI程序重现的是名噪一时的AI高手AlphaZero。
谈到围棋AI,你是否首先想到了AlphaGo?可惜随着AlphaGo的退役,AlphaGo横扫人类棋手的几盘对局成为最后绝唱,也给人们留下悬念,围棋AI到底能进化到何种程度?幸运的是,Google发布了两篇重量级论文,阐述了AlphaGo 和AlphaGo Zero背后的理论。而且这个世界的大神很多,根据论文,也开发出了非常厉害的围棋程序。比较著名的有腾讯的绝艺、金毛,国外比较出名的有leela和leela zero。现在绝艺已经成为中国围棋队年轻棋手非常重要的训练工具,许多围棋讲解也会搬出绝艺作为助手。
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。
最近,Facebook的围棋AI ELF OpenGo全面开源,下载ELF OpenGo最终版本模型,人人都能与ELF OpenGo下棋。
对于有计算机基础的围棋爱好者来说,你也可以下载 ELF OpenGo 最终版本模型进行编译,体验与超越人类顶尖水平的 AI 围棋对战了(这需要你的电脑里有支持英伟达 CUDA 的 GPU)。
作者 | 阿司匹林 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 2015 年 11 月,Facebook 发表论文“Better Computer Go Player with Neural Network and Long-term Prediction”,提出了一种将蒙特卡洛树搜索和深度强化学习结合的方法。随后,基于这种方法的围棋 AI——DarkForest,在 2016 年 1 月举行的 KGS 锦标赛上获得了第三名。 不过,Google 随后就放了一个大招。 2016 年 3 月
Caffe2和PyTorch合体事件有了清晰的发展方向,同样服务于深度学习开发者的ONNX也宣布支持更多的框架。
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 本文转账 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后,完败于韩国棋手申真谞的柯洁,在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中,一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力,在AI绝艺的判断中,他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源:野狐围棋 更令人惊讶的是,执白的申真谞在这盘棋中,与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源:野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼: 这还是人类吗? 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了,围棋已经完全没法下了
鱼羊 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI “我受够了AI围棋。” 中日韩三国围棋擂台赛赛后,完败于韩国棋手申真谞的柯洁,在社交媒体上留下了这样的字句。 这场比赛中,一向有“申工智能”之称的申真谞展现出了恐怖的统治力,在AI绝艺的判断中,他的胜率全盘未低于46.8%。 △图源:野狐围棋 更令人惊讶的是,执白的申真谞在这盘棋中,与AI的吻合率达到了65.8%。 △图源:野狐围棋 柯洁在赛后也惊呼: 这还是人类吗? 今天这个掌控力感觉比当年阿法狗都要强了,围棋已经完全没法下了。 但让柯
【导读】FacebookAI研究院田渊栋在NIPS2017发表oral Talk,介绍在之前已经开源的游戏平台ELF。游戏是人工智能研究的完美实验环境。在游戏环境中,可用于训练人工智能模型的数据是近乎无限、低成本、可复制,相比现实世界的经验更容易获得。ELF是一个大范围、轻量级且易于使用的游戏研究平台。这是一个为强化学习研究人员设计的平台,它为游戏提供了多样化的属性、高效率的模拟和高度可定制的环境设置。ELF 可以让研究者们在不同的游戏环境中测试他们的算法,其中包括桌游、Atari 游戏,以及定制的即时战略
历时一个多月的艰苦鏖战,来自中国、日本、韩国、比利时、美国等国的11个顶级围棋AI,捉对厮杀、层层晋级,王者争霸战今日落幕。
本文探讨了游戏 AI 环境的四个主要特点:环境交互、策略、学习和适应。作者详细介绍了这些特点,并通过一个简化版的星际争霸 II 游戏来演示这些特点在实际游戏中的应用。
本文介绍了游戏 AI 环境设计的一些基本概念和实现方法,包括游戏地图、游戏状态、游戏过程、游戏树、游戏策略、游戏 AI 算法、游戏 AI 引擎、游戏 AI 机器人、游戏 AI 竞赛、游戏 AI 培训和游戏 AI 硬件加速。文章还介绍了 OpenAI Gym、DeepMind Lab、StarCraft、星际争霸、游戏 AI 环境、游戏 AI 算法、游戏 AI 机器人、游戏 AI 竞赛、游戏 AI 培训和游戏 AI 硬件加速等游戏 AI 相关的技术和实践。
本文探讨了游戏AI环境的发展和现状,重点介绍了ELF、OpenAI Gym和SC2LE等游戏AI环境,并对游戏AI算法的效率和可行性进行了分析。文章还探讨了游戏AI环境在现实生活中的应用和意义,并对未来游戏AI环境的发展提出了展望。
源 | medium 译 | Shawn 编辑 | AI时间 近期, Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和
在过去一个月中, Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目,然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量,最终生成了这些项目的排名,希望你能从中找到给你启发的有趣项目。
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。
译者 | Shawn 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) 在过去一个月中, Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目,然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量,最终生成了这些项目的排名,希望你能从中找到给你启发的有趣项目。 (此前发布过多篇收藏党喜欢的文章,也是来自Mybridge:①Python 开源项目 Top 10 精选,平均star为1128! ② 从15000个Python开源项目
在过去一个月中, Mybridge 从 250 个机器学习开源项目中挑选出了 Top 10。Mybridge AI 比较了这期间发布的新项目和重大项目,然后依据多个指标对这些项目的质量进行了衡量,最终
1. Facebook这周太热闹,因为开F8大会(视频回放在https://www.f8.com/)
近几年,自我博弈中的强化学习已经在围棋、国际象棋等一系列游戏中取得了超人的表现。此外,自我博弈的理想化版本还收敛于纳什均衡。纳什均衡在博弈论中非常著名,该理论是由博弈论创始人,诺贝尔奖获得者约翰 · 纳什提出,即在一个博弈过程中,无论对方的策略选择如何,当事人一方都会选择某个确定的策略,则该策略被称作支配性策略。如果任意一位参与者在其他所有参与者的策略确定的情况下,其选择的策略是最优的,那么这个组合就被定义为纳什均衡。
腾讯AI Lab是腾讯企业级人工智能实验室,于2016年4月在深圳成立,目前其在中国和美国有70位世界级科学家及300余位经验丰富的应用工程师。
AI 科技评论按:这周,机器学习顶级会议 NIPS 2017 的论文评审结果已经通知到各位论文作者了,许多作者都马上发 Facebook/Twitter/Blog/朋友圈分享了论文被收录的喜讯。大家的熟人 Facebook 人工智能研究院研究员田渊栋也有一篇论文入选,论文名为「ELF: An Extensive, Lightweight and Flexible Research Platform for Real-time Strategy Games」。这篇论文介绍了他们构建的强化学习研究平台 EL
作为一名围棋渣渣,时不时会上对弈平台下下棋。围棋太博大精深,非常惭愧,虽然在下棋上花的时间很多,但一直处在菜鸟阶段,长期在1级和1段之间徘徊(腾讯野狐围棋上的排位)。要提升水平,需要下功夫去记定式、做死活题,但那太枯燥了,相较而言,我更喜欢上网厮杀,屠龙或被屠,爽一把再说。我等初级选手,经常会碰到那种不按套路的对手,有时明明觉得对方下了无理手,但就是不知道如何反击。再就是棋盘太空旷,不知如何选点。这些虽然在书上可以学到一些基本技巧,但一到实战,往往不知如何下手。
机器之心转载自知乎 作者:田渊栋 昨日,DeepMind 在《自然》杂志上发表了一篇论文,正式推出人工智能围棋程序AlphaGo Zero。这篇论文的发布引起了业内极大的关注与讨论。Facebook AI 研究员田渊栋在知乎上发布了一篇简短的文章,介绍了自己对这篇论文的看法。 老实说这篇 Nature 要比上一篇好很多,方法非常干净标准,结果非常好,以后肯定是经典文章了。 Policy network 和 value network 放在一起共享参数不是什么新鲜事了,基本上现在的强化学习算法都这样做了,包
在昨日F8开发者大会的主题演讲中,Facebook向我们展示了其在社交方面的最新进展,以及AR/VR方面新的技术产品。今天,除了上述这些,Facebook带来了更多AI相关的消息。那么究竟有哪些值得关
转自知乎专栏 作者:田渊栋 近日,人工智能先驱、纽约大学教授 Yann LeCun 卸任 Facebook 人工智能实验室(FAIR)主任一职,改任首席 AI 科学家,接任者是 Jerome Pesenti,LeCun 将向其汇报。这在业界引起了一场舆论风波。比如,华盛顿大学教授、《终极算法》作者 Pedro Domingos 在华盛顿邮报的一篇文章中声称 Facebook 与谷歌、微软在人工智能方面还存在不小差距;LeCun 的卸任折射出了 Facebook 人工智能的研发与工程化之间的深层矛盾。面对这些
AI科技评论消息,北京时间10月19日凌晨,Deepmind在Nature上发布论文《Mastering the game of Go without human knowledge》(不使用人类知识掌握围棋),在这篇论文中,Deepmind展示了他们更强大的新版本围棋程序“AlphaGo Zero”,验证了即使在像围棋这样最具挑战性的领域,也可以通过纯强化学习的方法自我完善达到目的。据介绍,AlphaGo Zero仅经过三天训练,就能以100:0击败此前击败李世石的AlphaGo Lee,经过21天训练,
机器之心专栏 作者:田渊栋 作为这次东方科技论坛,人工智能海外博士生研讨会(Future Leaders of AI Retreat, FLAIR)的组织者之一(感谢上海纽约大学张峥教授牵头),我觉得这次会议举办得很成功。首先学术水平非常高,每个领域做得最好的几个海外博士生过来演讲,工作也是他们亲手做的,更可贵的是演讲质量,包括原创性、流畅性和组织性,都非常好。我有种感觉是大家都把它当成主题演讲(Keynote)来准备了。此外,与观众的互动也非常有效率,提问切中要害,讨论热烈而不流于形式,没有空话套话。从某
作 者 苏博览,腾讯互动娱乐高级研究员 原文首发于知乎专栏 - 第九艺术魅影 商业转载请联系腾讯WeTest获得授权,非商业转载请注明出处。 WeTest 导读 从历史来看,在很长的时间里,创造一个可以代替人类玩游戏的机器人是唯一的在游戏中应用人工智能的方式。而在人工智能发展的早期,绝大部分游戏AI的研究者都在努力做出一个很牛的AI在棋类游戏中战胜人类。这里面一部分的原因是,棋类游戏蕴含着一些人类智能的基本因素。 大部分的棋类游戏的规则都很简单,但是在方寸的棋盘之内,七百年来无数的人类天才都期望找到最优的
关于作者:Fled在新加坡国立大学获得博士学位,现就职于腾讯游戏AI研究中心。 本文内容包含以下章节: Chapter 1.2 A Brief History of Artificial Intelligence and Games 本书英文版: Artificial Intelligence and Games - A Springer Textbook 从历史来看,在很长的时间里,创造一个可以代替人类玩游戏的机器人是唯一的在游戏中应用人工智能的方式。而在人工智能发展的早期,绝大部分游戏AI的研究
Chapter 1.2 A Brief History of Artificial Intelligence and Games
人工智能发展的早期,绝大部分游戏AI的研究者都在努力做出一个很牛的AI在棋类游戏中战胜人类。这里面一部分的原因是,棋类游戏蕴含着一些人类智能的基本因素。
若朴 夏乙 编译自 WILDML 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 2017已经正式离我们远去。 过去的一年里,有很多值得梳理记录的内容。博客WILDML的作者、曾在Google Brain做了一年Resident的Denny Britz,就把他眼中的2017年AI和深度学习的大事,进行了一番梳理汇总。 量子位进行概要摘录如下,详情可前往原文查看,地址:http://www.wildml.com/2017/12/ai-and-deep-learning-in-2017-a-year-in-review
啥都别说,先看图好不好 首先,恭喜DeepMind荣获大奖。 其次,获奖评语中,一定不会少的是对他家新品AlphaGo Zero的大加赞叹。 这货3天走完人类的千年棋史,这样的影响力,柯洁也坐不住了: “AlphaGo在两年内达到的成绩令人震惊。现在,AlphaGo Zero是我们最强版本,提高了计算效率,并且没有使用到任何人类围棋数据,”AI科技大本营援引AlphaGo之父、DeepMind联合创始人兼CEO 戴密斯·哈萨比斯(Demis Hassabis)的话说到,“最终,我们想要利用它的算
夏乙 李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI “人类太多余了。” 面对无师自通碾压一切前辈的AlphaGo Zero,柯洁说出了这样一句话。 如果你无法理解柯洁的绝望,请先跟着量
【导读】Google DeepMind在Nature上发表最新论文AlphaGo Zero,介绍了迄今最强最新的版本AlphaGo Zero,不使用人类先验知识,使用纯强化学习,将价值网络和策略网络整合为一个架构,3天训练后就以100比0击败了上一版本的AlphaGo。来看一看AI业界大拿如何点评。 David Silver,AlphaGo之父 David Silver DeepMind首席研究员、AlphaGo项目负责人David Silver 和Julian Schrittwieser(A
【导读】近日,博客WILDML的作者Denny Britz把他眼中的2017年AI和深度学习的大事进行了一番梳理和总结:从AlphaGo的自主学习到AlphaGo Zero的强化学习、进化算法的东山再
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI LeCun离任的余波还未消停。 1月24日(大前天),深度学习三巨头之一的Yann LeCun卸任Facebook AI Researc
选自Facebook 作者:田渊栋 机器之心编译 参与:李泽南、李亚洲 在人工智能有能力进入现实世界之前,游戏是一种完美的测试环境。此前,谷歌 DeepMind 曾经宣布正在和暴雪共同研究能打《星际争霸》的人工智能,OpenAI 开源了人工智能测试环境 Universe。最近,Facebook 也宣布了自己的人工智能游戏测试平台 ELF。田渊栋等人在其介绍论文中表示,新的测试平台可以支持三种游戏形式:RTS、夺旗游戏和塔防,同时也开放物理引擎。该平台现已开源。 游戏是人工智能研究的完美实验环境。在游戏环境中
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
去年12月底,曾经放言不再与AI进行正式比赛的柯洁,公开宣布“食言”。现在,这场柯洁的“实验之战”胜负已分。
机器之心原创 作者:李泽南、吴攀 3 月 19 日,在全部由人工智能参加的 UEC 杯世界围棋大赛中,绝艺战胜了所有对手。据介绍,在本次比赛结束后,腾讯 AI Lab 将公开「绝艺」技术细节,助推围棋 AI 发展。机器之心第一时间专访了腾讯 AI Lab 高级总监、「绝艺」团队负责人刘永升,他向我们揭示了「绝艺」背后的秘密。 3 月 19 日下午,第 10 届 UEC 杯计算机围棋大赛在东京落幕,腾讯 AI Lab(腾讯人工智能实验室)研发的围棋人工智能程序「绝艺」(Fine Art)首次参加比赛便一路过关
AI 科技评论按:作为围棋界检验 AI 水平的 human benchmark,柯洁再次落败。 2018 年 1 月 17 日晚八点半,在腾讯野狐围棋平台的1059号对弈房,迅速聚集了 7000多名围观棋友。如此火爆,只因这里正发生着一场围棋史上极为罕见的对弈——作为国际围棋界职业顶尖棋手,而且是最顶尖的那个,柯洁首次在公开对战中成为被让子的一方,而且是让二子(黑帖 6 目半)。 与柯洁对弈的是腾讯 AI Lab 研发的围棋 AI 「绝艺」(绝艺指导 A)。但是很快,尽管被让二子,柯洁仍在第 77 手或许是
若朴 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 围棋界又出现了一个神秘的高手。 名叫:舞者(P)。 而且又是一个人工智能程序。之所以被外界关注到,是因为最近一段时间舞者(P)在弈城围棋的亮眼表现。无论是对战人类,还是对战其他AI。 先看看看战绩。舞者(P)被称为目前弈城围棋对战平台上的“胜率之王”:129胜,34负,胜率约为78.6%。最近20战的成绩是16胜4负。月初舞者(P)还曾下出18胜2负的成绩,从而引发的外界的关注。 📷 △ 舞者(P)最近20局战绩 舞者
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
AI 研习社消息,5 月 11 日,腾讯微信团队研发的 PhoenixGo 正式开源,这也是国内第一个开源的围棋 AI 项目。
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