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人类国际象棋选手,不论世界排名多少,都已经不可能战胜大迭代后的“悟空”了。
没错,是大迭代。
曲卓上次来时,对“悟空”的算法和知识库进行了全面优化,随后艾兹格等人用曲卓提供的电子束光刻机和耗材,批量制造出了初始设计的,采用1.5微米制程,主频达到20M的RISC79芯片和附属协处理器单元。
并根据工程机积累的经验,完成了一个标准八单元联机算力集群。并正式名为“奥丁 RISC79”。
测试结果是,运算速率高达1024MFLOPS。
直观一点,10.24亿次浮点运算每秒。
不够直观?
97年由IBM推出,击败了当时国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫的超级计算机深蓝(Deep Blue)算力为11.38亿次。
深蓝
单看运算速率,“深蓝”要高一些。但“深蓝”使用的是基于人工打分表和预设规则的α-β 剪枝算法。
“悟空”摒弃了人工打分表,通过自学习神经网络,基于知识库的辅助,在不断的自我对弈积中,累积达成赢棋目标条件的“经验”。
太抽象了?
抛开所有的如复杂,举个最直观的例子,人类经典的“弃车砍象”,就是所谓的弃子攻杀。
α-β算法会因“丢车失去5分,吃象得到3分,判定这一操作净亏2分,从而放弃这个棋路。
这一问题是普遍存在的,早期但凡涉及到与“电脑”对局的游戏,都会出现只要威胁到“电脑”的重要单位,哪怕它距离胜利已经十分近了,也会立即进入防守状态。
虽然游戏各有不同,但基础逻辑都是一样的。
但悟空在同一棋局下,通过“学习”积累的经验知道,弃车后能打开对手王翼,后续只要三步就能杀王。
也就是说,悟空能从全局和动态的角度,评估弃子的价值。
它能“看到”,弃车后赢棋概率从百分之三十提升到百分之九十九。因此,会主动选择弃子棋路,从根本上解决了传统算法不会弃子和怕丢子的“短视”问题。
“深蓝”是依靠算力碾压,战胜了卡斯帕罗夫。“悟空”在拥有强大算力的基础上,还拥有全局性的动态决策能力。
可以说,基于奥丁·RISC79运行的“悟空”,虽然算力略低于“深蓝”,但“棋力”已经把“深蓝”甩的没影了。
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