[新聞] 南大建置OGD學習系統 達圍棋職業頂級水準
http://www.cna.com.tw/postwrite/Detail/234869.aspx#.WxFG__mFO7Q
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。
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