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南大建置OGD學習系統 達圍棋職業頂級水準
#1
管理員
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紅面棋王周俊勳與OGD學習系統進行對弈
紅面棋王周俊勳與OGD學習系統進行對弈
職業棋士林士勛與OGD學習系統進行對弈
職業棋士林士勛與OGD學習系統進行對弈
OGD學習系統達圍棋職業頂級水準
OGD學習系統達圍棋職業頂級水準

南大建置OGD學習系統 達圍棋職業頂級水準

(中央社訊息服務20180601 14:35:43)國立臺南大學團隊執行科技部數位經濟前瞻技術AI分項計畫,與美國Facebook AI Research(FAIR) ELF Open Go及Darkforest 黑森林開源軟體團隊的合作下,成功建置具有職業頂級水準的圍棋學習平台,南大團隊與紅面棋王周俊勳共同邀請臺灣職業棋士協助測試,經過兩週共25盤在臺北海峰棋院的測試,電腦圍棋系統取得完全領先的局勢,勝率25:0。

紅面棋王周俊勳表示,這次測試25盤,臺灣精銳隊一盤都沒有贏,顯示南大建置的電腦圍棋系統已經超越大部分臺灣棋士的程度,其中有兩盤棋勝負非常接近,一盤是與新科棋王林君諺下的棋,是蠻有希望贏,但最後還是沒有贏下來。另一盤是與蕭正浩九段下的棋,但蕭正浩只輸半目,是蠻可惜的。整體來看,電腦圍棋在全局的掌控能力與很多觀念都超越人類的想法。

南大團隊經過兩年多的努力,並在科技部數位經濟前瞻技術AI分項計畫的支持與美國臉書FAIR ELF OpenGo開源軟體團隊的協助下,成功整合建置南大開源圍棋黑森林學習系統,能夠在臺南大學的單一主機以單一GPU約2000次模擬次數達到職業頂級棋力,OGD系統在25盤的正式測試中完全領先,4盤的非正式測試也全部正確預測最後局勢,整體學習預測超過八成的正確率,未來可以提供給學生更多的學習資源。

臺南大學李健興教授表示,ELF OpenGo是美國FAIR團隊依照Google AlphaGo Zero與AlphaZero的論文,使用單一類神經網路從自我對弈中學習,在2000個GPU下訓練兩週,所實作出的開源電腦圍棋程式。台灣團隊目前已經整合美國ELF OpenGo開源軟體在國立臺南大學的單一GPU主機平台,在邀請台灣職業棋士的測試中,ELF OpenGo均保持領先的局勢。南大已經在臺南市建置OGD智慧學習系統,目前取得高雄大學及高雄市敎育局的同意,在高雄市同步建立單機OGD學習系統,規劃在六月中下旬和國研院人工智慧產學研聯盟與成大人工智慧生醫研究中心等單位共同辦理一場臺灣OGD人機共同學習活動,未來逐步建置日本、義大利、加拿大與波蘭的OGD全球學習平台,規劃在今年10月IEEE SMC 2018國際會議在日本展示台灣的國際合作研究研發成果,推廣全球OGD平台的人類與機器人共同智慧學習模式,期望對人類未來的教育學習模式做出新的貢獻。


訊息來源:國立台南大學


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回復: 南大建置OGD學習系統 達圍棋職業頂級水準
#2
管理員
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硬體要求低 這才恐怖
也就是日後很快地大家幾萬元以下就可買
把槍打死武林盟主。

引文:
"
能夠在臺南大學的單一主機以單一GPU約2000次模擬次數達到職業頂級棋力,OGD系統在25盤的正式測試中完全領先 "

6/3 7:38
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