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3月16日历时8天的人机大战终于落下帷幕,alphago以4:1的比分击败了当年如日中天的李世石.这个结果让我这个围棋爱好者+计算机爱好者百感交集…… ——一个时代落幕了,一个新的时代开启了. 这次人机大战包含了两大方面,一是围棋,一是算法,幸好我对这两方面都略有涉猎,就不妨简要谈谈我的看法. (当然我围棋也只是业余5段,计算机方面更是被人随便虐,如有错误,欢迎指正) 先从围棋方面说说吧,其实很多人都对这次结果大跌眼镜的,赛前很多职业选手都是支持李世石5:0获胜的,毕竟围棋是“人类最后的智慧堡垒…
2016年3月9日注定要写入围棋界的历史.IT界的历史以及科学界的历史.当天,韩国著名围棋棋手李世石VS谷歌AlphaGo的人机大战赛在韩国首尔举行.对弈的一方为拥有1200多个处理器的谷歌人工智能系统AlphaGo,另一方则为世界围棋冠军.韩国棋手李世石.最终,曾经独孤求败的九段高手李世石投子认输. AlphaGo对战李世石 本次人机大战中使用的三星E360显示器因为采用超广视角面板,拥有178°宽广可视角度,所以,从现场的照片中可以看到,即便是较远的距离下,屏幕中的棋盘依然清晰可见:此外,这…
感觉在哔哩哔哩(bilibili)上看比赛直播比较好,一直可以看到比赛的直播画面,还能听到英文解说和中文主持人的解说.YouTube上是不错,但是一方面爬梯子比较卡,另一方面只能听到英文解说. 韩国著名围棋九段棋手李世石与谷歌人工智能“阿尔法围棋”(AlphaGo)的5盘对决,将于3月9日.10日.12日.13日和15日在首尔举行.比赛将采用贴7.5目的中国规则(比赛结束时,先走棋的棋手贴目).每位棋手各有两个小时保留时间,一分钟读秒3次,每场比赛预计需要大约4-5个小时. 这场对决的胜者将获得…
我与小娜(36):人机大战第五局,AlphaGo必胜!       小娜知道,细致阅读论文"Mastering the game of Go with deep neural networksand tree search".信心倍增.深信人机大战第五局,AlphaGo必胜!       这篇论文发表在英国<自然>杂志(2016.01.27)上.深入阐述了AlphaGo的工作原理. 3月13日.李世石声称发现了AlphaGo的弱点.这纯粹是胡说八道!       我觉得,A…
距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我那些比我…
距离AlphaGo击败李世石已经过去数月了,心中的震撼至今犹在,全刊报道此项比赛的<围棋天地>杂志我已经看了不下十遍.总也想说点自己的意见,却也不知道从哪里说起,更不知道想表达些什么. 作为一个评论者我的身份较特殊,人工智能相关的技术领域我涉足了5年,下围棋的时间则有18年.前者的水平我不敢妄自评估,但领域内的最新技术,包括AlphaGo使用的蒙特卡洛搜索树和神经网络深度学习之类,基本也在我了解范围之内:后者的水平,大约相当于业余弱5段的样子,高中的时候在县里打打比赛拿个名次也是家常便饭.而我…
Match 1 - Google DeepMind Challenge Match: Lee Sedol vs AlphaGo 很多网站对世界围棋大战进行了现场直播,比如YouTube.新浪.乐视.腾讯体育等. Watch DeepMind's program AlphaGo take on the legendary Lee Sedol (9-dan pro), the top Go player of the past decade, in a $1M 5-game challenge ma…
AlphaGo的硬件配置 最近AlphaGo与李世石的比赛如火如荼,关于第四盘李世石神之一手不在我们的讨论范围之内.我们重点讨论下AlphaGo的硬件配置: AlphaGo有多个版本,其中最强的是分布式版本的AlphaGo.根据DeepMind员工发表在2016年1月Nature期刊的论文,分布式版本(AlphaGo Distributed)使用了1202个CPU和176个GPU,同时可以有40个搜素线程. 维基百科上有各种版本的AlphaGo硬件配置 : 最后一列是等级分,代表了论文送审时(2…
声明:本文为原创文章,如需转载,请注明来源WAxes,谢谢! 看了岑安大大的教程http://www.cnblogs.com/hongru/archive/2012/03/28/2420415.html后,让我见识到了canvas操控像素能力的强大,也就自己试着做了一下.发现如此好玩的效果也正如岑安大大所说的一样,事情没有想象中那么难. 先看个DEMO吧,先从文字下手:文字粒子化 要做出这样的效果,只需要懂的使用canvas的getImgData()就行了.该方法能够复制画布上指定矩形的像素数据…
效果图: html代码如下: <!DOCTYPE html><html>    <head>        <meta charset="utf-8" />        <title>五子棋</title>        <link rel="stylesheet" type="text/css" href="css/style.css"/>…