AlphaGo已經夠聰明了? DeepMind：可以走得更遠
2017年11月07日10:56 新浪綜合
　　文章來源：太平洋網路
　　Alphabet公司旗下的DeepMind在人工智慧領域（AI）取得了驚人的進步。他們的人工
智慧有能力基於一句話來創建圖片、玩星際爭霸和探索陌生環境。還為它開發了記憶，並
正在構想解決問題的方法。
　　AlphaGo人工智慧是由DeepMind開發的，目的是征服世界上最古老的遊戲：圍棋。圍
棋是一種非常受歡迎的遊戲，而且它比國際象棋更複雜。還有什麼比圍棋更好的遊戲來測
試這款人工智慧呢？
　　通過從與不同水準的玩家的數千盤圍棋博弈中學習，AlphaGo已經學會了玩這個遊戲
。它最終擊敗了圍棋冠軍Lee Sedol（李世石），他是一位18個世界圍棋冠軍獲得者。
AlphaGo人工智慧的後一個版本，AlphaGo Zero（AGZ），甚至學會了通過玩遊戲來不斷挑
戰完善自己。AGZ能夠贏得一場對抗AlphaGo的圍棋比賽，所以我們可以說他是世界上最好
的圍棋選手。
　　令人印象深刻的是，AGZ能夠在沒有研究人員的幫助或投入的條件下完全依靠自己的
能力達到專業棋手水準。該團隊認為，通過跳過人類輸入階段可以擁有優勢：“人類的知
識可能對於解決一些問題來說太昂貴、太不可靠或根本無法使用。”然而，真正令人震驚
的是，AGZ人工智慧在發展自己的技能方面可以走得更遠。
　　DeepMind的首席執行官兼聯合創始人Demis Hassabis在谷歌的Go North大會上說，關
於AGZ，“我們從來沒有真正探索出這個版本的AlphaGo的能力能到達多高的一個高度。我
們需要電腦來做別的事情。”
　　AGZ可以進行重新啟動，這可以幫助人類圍棋玩家學習新的落子方式和策略。人工智
慧也可以被重新指派到解決其他的問題。研究人員說，這些任務可能包括很多類別，比如
：蛋白質折疊問題，如何減少能量消耗，或者尋找革命性的新材料。AGZ有潛力創造一個
更美好的社會，而開發團隊也在進一步探索它。
http://sports.sina.com.cn/go/2017-11-07/doc-ifynnnsc8309589.shtml

Protein folding跟AI有啥關聯 設計新的protein喔？

因為蛋白質摺疊結構太複雜人類無法提取特徵做分類可以靠機器學習輸入已知的蛋白質序列與摺疊結構來找預測

野狐有個新帳號maestrogo 68連勝中 DeepMind也來觀戰

68連勝是從三段打上來的啦

聽說maestrogo是AQ

AQ是啥

Google團隊：alphago我們決定收起來了，不會再出來虐人類...但是，我們還會出alphago master, zero, ultra, extreme,X....

退役指的應該是訓練用的資源, 其實要做單機版絕對有可能現有的那些數據直接拿出來用 就已經嚇死人的強了