DeepMind เผยรายละเอียดการทำงานของ AlphaZero ที่ชนะโปรแกรมแชมป์โลกทั้ง โกะ, หมากรุก และหมากรุกญี่ปุ่น

by arjin
9 December 2018 - 12:04

DeepMind เผยแพร่รายละเอียดเพิ่มเติมใน The Journal Science เกี่ยวกับการพัฒนา AI ตัวใหม่ AlphaZero ที่พัฒนาต่อจาก AlphaGo ให้สามารถเรียนรู้พัฒนาด้วยตนเองได้ นอกจากการเล่นโกะ มาสู่การเล่นหมากรุก และหมากรุกญี่ปุ่น (โชงิ) โดยสามารถเอาชนะบ็อตที่เก่งที่สุดในโลกได้ จากการเรียนรู้เองในเวลาไม่นาน

โดยผลการแข่งขันนั้น AlphaZero สามารถเอาชนะหมากรุกกับ StockFish ได้ 155 เกม แพ้ 6 นอกนั้นเสมอจากทั้งหมด 1,000 เกม โดยใช้เวลาเรียนรู้ทั้งหมด 9 ชั่วโมง ส่วนหมากรุกญี่ปุ่นใช้เวลาเรียนรู้ 12 ชั่วโมง สามารถชนะโปรแกรม Elmo ได้ 91.2% และสุดท้ายในเกมโกะ เอาชนะ AlphaGo ได้ 61% ใช้เวลาเรียนรู้ 13 วัน

ข้อมูลน่าสนใจเพิ่มเติมเกี่ยวกับการประมวลผลของ AlphaZero นั้น ใช้รูปแบบการค้นหาวิธีที่ดีที่สุดแบบ Monte Carlo Tree Search ด้วยพลังของ 5,000 Tensor Processing Units (TPU) ซึ่งความสามารถของ 1 TPU เทียบได้กับความสามารถในการจัดการรูปใน Google Photos ได้ 100 ล้านรูปต่อวัน

ที่มา: The Next Web

Blognone Jobs Premium