柯潔又輸了，而且這次劣勢還很大。
今天上午，柯潔與最新版AlphaGo展開了他們三番棋的第二場戰鬥，相比“略顯沉悶”的第一場比賽，第二場比賽要驚心動魄不少。但在努力戰鬥了3個半小時之後，柯潔實在無法挽救棋局上的劣勢，最終示意認輸。
多個圍棋業內人士向雷鋒網(公眾號：雷鋒網)表示，柯潔卻在第二比賽中完全改變了自己的風格，用一個積極進攻的態度面對比賽。
從棋招上來説柯潔，下得非常狠。在53、58手等關鍵位置多次下出好棋。
不同於上一盤，這一次雙方在前期就奠定了廝殺的格局。並且在棋局的下部展開了複雜的大規模廝殺。並且造成了多個打劫的情況。
但在進入中盤後，柯潔自身似乎錯算了打劫可能帶來的影響，最終在局面非常劣勢的情況下放棄了抵抗，示意投降。
AlphaGo的水平到底有多深？
在昨天單獨進行的人工智能峰會現場，DeepMind創始人兼CEO Demis Hassabis在現場向雷鋒網和其他媒體公佈了兩個令人震驚的數字：
柯潔本人在現場目睹這個差距之後，也不由得在微博上發表了自己的感受：
感慨歸感慨，從今天棋盤上的表現來看，作為一名職業棋手的柯潔並沒有被唬住，反倒是更加放得開。
另外一方面，等級分和讓子數目這兩個關鍵數字目前都是Google單方面提供的。其中等級分實際是一套國際上常用的評分體系，分數多少實際上由每個個體的輸贏結果，比賽其他參數共同評定。
這種方式對於實力相近的人類棋手來説比較合理，但由於AlphaGo本身算得上是圍棋人工智能中的翹楚，同時在風格上人類選手也並不是適應，能夠拿來計算等級分的數據也只有之前與圍棋人類頂尖選手那60場。“棋聖”聶衞平甚至也給出了他對其中部分比賽的看法：
那麼我們怎麼才能知道AlphaGo與人類頂尖棋手有多大差距？搜狗CEO王小川之前給出的建議“AlphaGo讓人類几子再進行比賽”應該是最好的辦法。當然Google未來是否會允許這樣的比賽進行就是另外一個問題了。
更加“完美”的AlphaGo是怎樣打造出來的？
這次與柯潔對弈的AlphaGo Master實際上是AlphaGo對外的第三個版本，可以説是AlphaGo Lee基礎上的一個進一步優化版本。
AlphaGo Master並沒有像雷鋒網和其他媒體之前預測的那樣“拋棄”自身的人類因素，反倒是進一步優化自身的神經網絡架構，最終的結果是搜索樹規模大幅度縮減。依靠更準確的網絡，只用4個TPU、AlphaGo Lee十分之一的計算能力就達到了更高的棋力。
繼續依賴人類之前的基礎、通過多重人工智能技術進一步加強計算機的表現，AlphaGo Master所採取的策略或許值得其他人工智能應用借鑑。
從目前的比賽進程來看，柯潔第三盤想要戰勝AlphaGo的希望也同樣不大。但明天將會上演更加值得關注的配對賽以及團隊賽。屆時，人類和人工智能在圍棋上將會碰撞出怎樣的火花非常值得關注。
雷鋒網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
資料來源：雷鋒網
作者/編輯：李賡
今天上午，柯潔與最新版AlphaGo展開了他們三番棋的第二場戰鬥，相比“略顯沉悶”的第一場比賽，第二場比賽要驚心動魄不少。但在努力戰鬥了3個半小時之後，柯潔實在無法挽救棋局上的劣勢，最終示意認輸。
多個圍棋業內人士向雷鋒網(公眾號：雷鋒網)表示，柯潔卻在第二比賽中完全改變了自己的風格，用一個積極進攻的態度面對比賽。
從棋招上來説柯潔，下得非常狠。在53、58手等關鍵位置多次下出好棋。
不同於上一盤，這一次雙方在前期就奠定了廝殺的格局。並且在棋局的下部展開了複雜的大規模廝殺。並且造成了多個打劫的情況。
但在進入中盤後，柯潔自身似乎錯算了打劫可能帶來的影響，最終在局面非常劣勢的情況下放棄了抵抗，示意投降。
AlphaGo的水平到底有多深？
在昨天單獨進行的人工智能峰會現場，DeepMind創始人兼CEO Demis Hassabis在現場向雷鋒網和其他媒體公佈了兩個令人震驚的數字：
引用1、與柯潔對決的AlphaGo Master目前等級分已經接近4800分；
2、 AlphaGo Master與去年擊敗李世乭的AlphaGo Lee之間的水平大約相差3子。
柯潔本人在現場目睹這個差距之後，也不由得在微博上發表了自己的感受：
引用早就聽説新版alphago的強大....但...讓...讓三個？我的天，這個差距有多大呢？簡單的解釋一下就是一人一手輪流下的圍棋，對手連續讓你下三步...又像武林高手對決讓你先捅三刀一樣...我到底是在和一個怎樣可怕的對手下棋...
感慨歸感慨，從今天棋盤上的表現來看，作為一名職業棋手的柯潔並沒有被唬住，反倒是更加放得開。
另外一方面，等級分和讓子數目這兩個關鍵數字目前都是Google單方面提供的。其中等級分實際是一套國際上常用的評分體系，分數多少實際上由每個個體的輸贏結果，比賽其他參數共同評定。
這種方式對於實力相近的人類棋手來説比較合理，但由於AlphaGo本身算得上是圍棋人工智能中的翹楚，同時在風格上人類選手也並不是適應，能夠拿來計算等級分的數據也只有之前與圍棋人類頂尖選手那60場。“棋聖”聶衞平甚至也給出了他對其中部分比賽的看法：
引用我看有些棋局，它的對手簡直就是被它嚇死的，僅僅百餘手就崩潰，這已經不能用技術原因來評判了。
那麼我們怎麼才能知道AlphaGo與人類頂尖棋手有多大差距？搜狗CEO王小川之前給出的建議“AlphaGo讓人類几子再進行比賽”應該是最好的辦法。當然Google未來是否會允許這樣的比賽進行就是另外一個問題了。
更加“完美”的AlphaGo是怎樣打造出來的？
這次與柯潔對弈的AlphaGo Master實際上是AlphaGo對外的第三個版本，可以説是AlphaGo Lee基礎上的一個進一步優化版本。
AlphaGo Master並沒有像雷鋒網和其他媒體之前預測的那樣“拋棄”自身的人類因素，反倒是進一步優化自身的神經網絡架構，最終的結果是搜索樹規模大幅度縮減。依靠更準確的網絡，只用4個TPU、AlphaGo Lee十分之一的計算能力就達到了更高的棋力。
繼續依賴人類之前的基礎、通過多重人工智能技術進一步加強計算機的表現，AlphaGo Master所採取的策略或許值得其他人工智能應用借鑑。
從目前的比賽進程來看，柯潔第三盤想要戰勝AlphaGo的希望也同樣不大。但明天將會上演更加值得關注的配對賽以及團隊賽。屆時，人類和人工智能在圍棋上將會碰撞出怎樣的火花非常值得關注。
雷鋒網原創文章，未經授權禁止轉載。詳情見轉載須知。
資料來源：雷鋒網
作者/編輯：李賡
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