우리는 AlphaGo를 만들었습니다, 깊은 신경망과 고급 검색 트리를 결합하는 컴퓨터 프로그램. 이러한 신경망은 Go 보드에 대한 설명을 입력으로 받아 수백만 개의 뉴런과 같은 연결을 포함하는 여러 가지 네트워크 계층을 통해 처리합니다. Leela의 구현에는 많은 가능한 구성이 있지만, 분명히 다른 8을 테스트 할 수 있습니다. 피닉스 고, 바젤 (0.19.2는 잘 알려진) 자세한 내용은 요구 사항을 참조하십시오! 우리는 지금 우리의 첫 번째 애완 동물 AI (어쩌면 두 당신은 또한 페이스 북 ELF를 구현 한 경우). 이를 사용하려면 엔진으로 이동하기만 하면 됩니다. 오른쪽 검은 색과 흰색 옆에 화살표를 클릭합니다. 업데이트 5 월 3, 2018: 이 게시물의 이전 버전 언급은 200:0 LeelaZero에 대 한 레코드. 그러나 설치 에서 결함을 발견하여 LeelaZero가 예상보다 더 엄격한 시간 예산을 사용했습니다. 이 문제를 해결하고 양쪽으로 이동당 50초를 제공한 후 일련의 게임을 다시 실행했습니다. 위에 언급 된 198:2 기록은이 최신 실행에서입니다. 우리는 우리의 관심을 가져 LeelaZero 팀에 감사드립니다. 릴라 제로는 건설 중인 프로젝트입니다. 깊은 마음의 마지막 기사의 알고리즘에도 불구하고 – 알파고 제로는 배운, 그 자체로 처음부터, 단지에 마지막 버전보다 더 강해질 8 시간 4 – 우아하고 간단한되고, 조정 된 매개 변수를 계산하는 것은 약 걸릴 것 1700 년 5 평균 (실제로 그렇게 평균) 컴퓨터와.

AlphaGo Zero를 생산하기 위해 Google은 수백만 달러의 비용이 드는 딥 러닝 전문 GPU를 통해 텐서의 보다 효율적인 계산을 위해 특수 하드웨어를 활용했습니다. 신경망의 가중치를 복제하기 위해 Pascutto는 각 사용자가 자신의 컴퓨터를 사용할 수 있는 공유 시스템을 만들었습니다. 프로젝트가 아직 완료되지 않았기 때문에 Leela Zero를 사용하려면 나중에 설명 할 그래픽 인터페이스를 사용해야합니다. [사진: 해리 맥크래켄] AlphaGo와 마찬가지로, 요점은 이동을 재생하지만 문제의 모든 종류를 해결하기 위해 컴퓨터를 가르치는 더 나은 얻을 수 없습니다. 그리고 페이스북은 ELF OpenGo를 다른 연구자들이 무료로 이용할 수 있도록 하고 있으며, 공상 과학 전략 게임 스타크래프트를 플레이하기 위한 AI도 제공하고 있습니다. 다시 한 번, 이 오픈 소싱 노력의 목표는 보다 광범위하게 적용 가능한 통찰력을 얻는 것입니다: “우리는 당신과 전체 지역 사회와 협력함으로써, 우리는 더 빨리 올바른 답변을 얻을 수 있기를 바랍니다,”슈뢰퍼는 말했다. GPU는 일반적으로 딥 러닝 알고리즘에 필요한 계산을 수행하는 일반 프로세서보다 훨씬 빠릅니다.