这部纪录片在去年自各个影展上小规模放映后，就收获了不少奖项，在今年出在 Netflix 公开播出，甚至在 IMDB 上一度取得 8.9 分的评分。
《 AlphaGo 阿尔法围棋》，并不是 Google 出品的第一部影视作品，但却是第一部在海内外收获了无数奖项和好评的纪录片作品。
故事的主角：程序员 VS 棋手
《 AlphaGo 阿尔法围棋》，并不是 Google 出品的第一部影视作品，但却是第一部在海内外收获了无数奖项和好评的纪录片作品。
故事的主角：程序员 VS 棋手 纪录片中，讲述了 DeepMind 团队，在完成 AlphaGo 的早期版本后，邀请人类顶尖棋手对弈的过程。其中最重要的比赛便是 AlphaGo 对阵当时世界排名第一的韩国棋手李世石。 纪录片中的主要人物，就是 AlphaGo 的工程团队和几位棋手：
「我们团队都希望 DeepMind 能够成为 AI 界重要的前进力量，好比阿波罗登月计划那样。我们最大的愿景，就是通过人力去探索去塑造智能。」—— Demis Hassabis (DeepMind 联合创始人 & CEO)
Demis Hassabis 是 DeepMind 的创始人，同时自己也是国际象棋的选手，他自小练习国际象棋，13 岁已经成为国际大赛的亚军。
这也是他组建 DeepMind 团队后，一直使用棋类进行 AI 训练的原因之一。在片中，他表现出了过人的领导力、对 AI 和围棋的敬畏和执着。
「李世石是非常出色的棋手，我很荣幸能够帮助 AlphaGo 和他对弈，我知道全世界都在期待这场比赛，AlphaGo 已经准备好了。」——黄士杰 (DeepMind 首席工程师)
来自台湾的黄士杰博士是 DeepMind 的首席工程师，不过他在片中往往很沉默，他的同事也解释了他比较内向，并不喜欢面对镜头。却不仅是 DeepMind 重要的灵魂人物，同时也是 AlphaGo 项目的主程。
而且他也是代表 AlphaGo，在三次元中，坐在人类棋手对面放置棋子的人。他就像是「棋魂」中的进藤光，AlphaGo 就是他的佐为
我不仅希望能赢，还希望我在下围棋的同时，还能磨练出属于自己的，不一样的棋路流派。——李世石 韩国知名棋手
李世石在片中，不仅仅是 AlphaGo 最想打败的对手，也是是人类棋手最后的希望。
他虽然多年排在世界顶尖位置，但是在镜头前，他的真诚与谦逊都完整地展现，从大战前的信心，到最后深意的笑，他在片中就是代表人类在与 AI 对话的人。
我这半生中所学到的所有知识，都是来自于围棋。围棋对我来说，就是一面镜子，见围棋就是见内心。——樊麾
在片中，樊麾是一个特别的人物，他的性格热烈直率，所以非常抢眼。在影片刚开始，就是他说着一口流利的法语，在波尔多街头指导法国人下棋。
他生于中国，成年后旅居法国，是职业二段棋手，段位相比于片中其他顶尖棋手，真的不算高，被网友们笑称为「全世界最有名的二段棋手」。他现任法国围棋队总教练，他曾多次蝉联欧洲围棋冠军，还被 DeepMind 团队邀请成为顾问，并且是 AlphaGo 选择对弈的第一名职业的人类棋手，是这次人机大战的总裁判长。
不纯讲技术的，技术纪录片
自发布至今，这部作品已经获得了纽约翠贝卡电影节、伦敦国际电影节、评论家选择奖等诸多重量级纪录片奖的最佳影片和提名，甚至还收获了 2018 年奥斯卡金像奖最佳纪录片的提名。
难得的是，这是一部从头到尾讲述人工智能技术的纪录片，而往往在电影节上被奖项青睐的大多是自然、社会新闻、文化类型的故事。
其中的原因，包括：
作为纪录片，这部作品达到了专业和精致
导演用纯熟的手法，拍摄出了这个撼动人心的比赛过程，即使我们都知道人机大战最后的输赢。
整个摄制团队的用心，处处体现在片中的细节，团队中多位制作人都曾获得国际级别的纪录片奖项，一起做到了让每个人物都能够自然地展现出他的状态、情感，对于 AI 的态度，对于这场比赛的期待。
准确传达了对人类与 AI 关系的探索和深思
片中的几位工程师也都是专业或业余的棋手，在片中也在不断表达自己的立场，以及对 AI 与人类较量的思考。
两位被深度刻画的棋手，无论各自的段位高地，和比赛结果如何，也都对 AI 对于人类在围棋上的挑战，和 AI 未来的发展可能性，表达了自己的理解。
片中的大牌龙套
不少大咖，估计也都领到了盒饭，在本片中进行了客串。 李飞飞， 飞飞姐就不用介绍了，纪录片拍摄的时候她还没有入职 Google ；
Cade Metz， 目前就职于纽约时报，是全美最资深的 AI 领域的作家、记者；
John Daugman 教授， 任职于剑桥大学，他早年间致力于研究虹膜识别的相关算法；
在这些大佬的加持下，即使你没那么懂围棋，但通过本片的介绍，也能很快让观众理解围棋的精妙之处。如果是对人工智能技术不感冒，那片中深入浅出的解释，也能够让人快速理解技术背后的难度，以及 AI 在未来无限的可能性。
想在线下和大家一起看？
这部纪录片片长 90 min，在今年年初上线 Netflix，只要 4 美元就可以在线观看。
好消息是，这部纪录片今年也被引进到了国内播放，我们已经获得了 DeepMind、制片团队和国内发行公司的官方授权，在国内进行播映。
在今年的 1024 程序员节期间，在北京线下公映，因为考虑到今年的程序员节是工作日关系，我们将时间调整为 10 月 24+4 日（周日）下午举办活动。
活动报名：报名链接
1. 开头说它学打砖块，一开始啥也不会，500 盘之后学会把球往边上打，而且之后是尽可能的往边上打，比较省力。
2. 谈到下棋，说之前围棋认为是尽可能围越大越好，但是狗只是为了赢，所以就是能赢一目半目就行。关键要稳。这感觉倒是像大学生，能 60 分考过低空飘过就行，分多了费劲啊。关键要稳~
3. 李世石赢回来一把的时候真的是泪目了，大家一开始以为是毫无疑问的 5-0，到最后那三分，平一局，进一球（ 02 年中国队的目标）。
4. deepmind 压力更大，要是输的很 silly stupid 恐怕之后就没得玩了。就是上线之前被 fanhui 发现一个可能的大 bug，他们还是冻结代码抗压上线。bug 是修不完的，但是风口没赶上，猪就飞不起来了。
5. 在最后一局的时候胜券在握之时，有个哥么还开玩笑说，我日，狗投子认输了啊。他的队友，wtf。。。。。
6. 人工智能团队 编程语言（ lua ） 编辑器（ vim ） os （ ubuntu ） htop 巡礼
]]>之前 DeepMind 开发了 AlphaGo，它打败过世界顶尖围棋选手。现在 DeepMind 用不同的设计开发出另一套软件，名叫 AlphaGo Zero，比之前任何版本的 AlphaGo 更强大。和之前的版本不同，AlphaGo Zero 完全从零开始学习，不需要知道人类是如何下棋的。
去年，Alphabet 为数据中心引入 DeepMind AI 系统，它可以控制计算机服务器和相关设备（比如散热系统），节省电力。
DeepMind 正在尝试将 AlphaGo Zero 算法用在其它领域，也就是真实世界的各个行业，首先从蛋白质折叠开始。如果想开发药物对抗各种病毒，研究人员要先知道蛋白质是如何折叠的。之前也有人用超级计算机折叠蛋白质，但是效果并不是很理想。
]]>另外如果这个假设成立，它为什么成立，理由或者证明可以有吗，因为有点思考不清楚这个问题。
再假设这个假设不成立，那么我们单独对白方和黑方进行局面评估，的出来的两个值如果相加不等于 0，最终的走棋算法会产生什么后果？ ]]>
]]>PS: 感觉像是被奶死的 ]]>
- 在技术上，设计成只赢 1/4 子比设计成尽量多赢，胜率反而更高？
- 为了人类输的不会太难看？
- 还是其他什么原因？
附上一代 TPU 机架
]]>https://www.youtube.com/watch?v=5kIQ0F8iN8U
5 月 23 的直播已经结束了。 第二局 5 月 25 日 10 点 30 分
在 youtube 中搜索 Alphago 就能获取最新的直播
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浙江乌镇挑战 Google 的围棋 AI AlphaGo。三场是柯洁与 AlphaGo 之间的一对一对垒，还有两场是群战。
目前公开的具体赛程如下：
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5 月 23 日，开幕式、柯洁 vs AlphaGo 三番棋第一场；
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5 月 24 日，人工智能论坛；
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5 月 25 日，柯洁 vs AlphaGo 三番棋第二场；
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5 月 26 日，配对赛，团队赛（相谈棋）；
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5 月 27 日，柯洁 vs AlphaGo 三番棋第三场。
观看：
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野狐围棋
不明原因： 国内好像禁止直播了。
相关：
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点击打开： https://withablink.coding.me/goPolicyNet/
这里的策略网络的架构是 13 层 128 个 3x3 卷积，配合残差和 BN ，并且只用了 8 个特征平面（本方 /对手 /无子 /1 气 /2 气 /3 气 /4 气及以上 /上一手位置），同样实现了 KGS 测试集 54%+的准确率，而且训练速度非常快。
经测试，做为完全没有搜索的纯神经网络，棋力比 AlphaGo v13 的纯策略网络强，有奕城段位的水准（只要你不故意利用它的漏洞...比如它不会征子）。电脑的选点有时挺有意思，会发现一些狗的习惯。现在正在进行进一步强化学习中。
]]>https://zhuanlan.zhihu.com/p/24885190
如果看完有收获，点个赞吧~（如果公众号或网站希望转载，请先联系我，谢谢）。
下面黑棋是自制小狗，可以看到会开局（不过它目前是纯感觉下棋，没有搜索，不会死活，所以一战斗就崩）：
]]>链接： http://www.thepaper.cn/newsDetail_forward_1593625
看了新闻，突然觉得人工智能很厉害啊！
但是我心中一直有个问题，冯诺依曼有个理论是：计算机应该按照程序顺序执行
但是从新闻上看来，阿尔法 GO 是能够像人类一样进行思考的。我想这也是人工智能的目的吧：让计算机能够像人类一样思考。
也就是说，从一定的意义上来讲：计算机思考的步骤实际上是由人类通过程序编写好的逻辑。这个观点和人工智能的目的是悖论。
一旦计算机能够独立思考，在理想状态下，计算机应该可以像人脑一样进行一些创造性的行为。就像是电影《终结者》那样。
不过我还是很好奇，阿尔法 GO 的程序逻辑是怎么实现的。有没有相关领域的大神科普一下。
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现有的 AlphaGo 大概是怎么一回事，怎么好多媒体吹上天了，说啥人工智能代替人类 某某的， 我们写代码的应该知道，这玩意也就是一种算法，跟强人工智能应该扯不上半毛钱关系
求高手打我脸，带我见世面
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