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Facebook开源AI围棋机器人ELF OpenGo

讲述:丁婵大小:1.22M时长:02:39
近日,Facebook 人工智能实验室(FAIR)宣布开源其 AI 围棋机器人 ELF OpenGo,包括源代码和一个训练好的模型。该机器人是基于 ELF 平台研发而成,曾击败 4 位世界排名前 30 的围棋棋手。
开发团队表示,受 DeepMind 的启发,他们在今年早些时候启动了一个项目,希望能基于 ELF 平台重现与 AlphaGoZero 最接近的结果,最终创建一个能自学围棋并达到人类职业棋手或更高水平的开源系统。据悉,ELF 是 Facebook 为进行强化学习研究而开发的可扩展、轻量级框架。
据该项目负责人田渊栋博士介绍,他们用了两千块 GPU 训练该模型,大约两到三周后得到了当前版本的围棋 AI 模型,目前已成功战胜了其他开源机器人和职业棋手。
田渊栋博士表示,OpenGo 这个项目的初衷并不是为了做最好的围棋程序,而是主要基于三个目的。
通过复现 AlphaGoZero 来探究他们背后的算法和原理,在田渊栋博士看来,先有复现,才有创新,这是做研究的习惯。
ELF 的核心代码在今年年初进行了重写,加入了分布式训练,因此需要找个具体应用来测试,站在这个角度上,AlphaGoZero 是个完美的选择。
不管是通用算法还是分布式平台,都可以用在其他领域,不一定是围棋或游戏,ELF OpenGo 就是如此。围棋只是一个把算法和平台做好的手段,在这一点上,花点时间把围棋做好是值得的。
田渊栋博士表示,如今,随着 ELF OpenGo 的发布,这三个目的都已达到。当然,他们也希望能够借此机会推广一下 ELF 平台和 PyTorch 深度学习框架,让更多的人使用和完善它。
另外,随着这次 OpenGo 的开源,Facebook 人工智能实验室也对 ELF 平台进行了改进,升级了更高效、更友好的 API,以及支持对数千台计算机进行分布式计算的框架。作为 PyTorch 的一部分,ELF 能够使研究人员轻松地尝试不同的强化学习思想,并进行快速、灵活的实验。
如果你对 ELF OpenGo 感兴趣,不妨点击文末链接查看它的代码模型吧。
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