蔣紹走後,漆昊投入了自己的工作中,他先把要投給《數學年刊》的論文整理好了後,發了出去。
然後開始回覆羅東的郵件。
羅東在郵件提到目前使用神經網路搭建圍棋ai遇到的幾個問題,從神經網路架構說到蒙特卡洛樹搜尋策略,最後總結成一個核心訴求就是圍棋ai在局面評估模組的準確率上不去,想問漆昊有沒有更好的特徵提取方案。
羅東遇到的問題其實很典型。
現在基於卷積神經網路的圍棋ai還處於一個尷尬期,算力在漲,資料在漲,但模型對棋形、厚薄、眼位這些抽象能力始終上不來,歸根結底,還是特徵提取層不夠深,底層細節特徵和頂層抽象特徵之間缺乏有效的殘差連線。
漆昊敲了一封回信:“如果方便的話,來燕大面談,記得帶上訓練日誌。”
漆昊之所以對這個專案上心,除了有智慧作戰系統的因素外,還有喀秋莎的原因。
喀秋莎基於深度神經網路結構,從最開始的幾十層一路改到現在的六百層,六百層是什麼概念?
現在主流神經網路還停留在二十幾層的量級,而喀秋莎的六百層,只要放出去,肯定會引起轟動。
但漆昊心裡清楚,這個怪物並沒有表現出與她體量匹配的智慧增長。
喀秋莎目前最大的進步是抓取目標新聞的速度和正確率比之前強多了。
從全網海量資訊裡鎖定某個特定主題的新聞,從以前需要反覆提示,到現在可以一條直達,準確率也能穩定在百分之八十以上。
聽起來還不錯,但漆昊知道,這離他想要的智慧湧現差了十萬八千里。
用他的話說,喀秋莎現在只是從純人工智障變成了效率更高的人工智障。
她找新聞快,是因為她的特徵提取能力更強了,並不是因為她理解了新聞內容是什麼。
漆昊想在圍棋ai上找突破口。
圍棋是一個封閉規則、無限複雜度的空間,比新聞檢索更適合觀察高階抽象能力是否真正出現。
如果神經網路能在圍棋上學會人類棋手才能意會的概念,那說明這條路走對了。
他開啟瀏覽器,搜尋了一下國際上圍棋ai的最新進展。
結果讓他微微挑眉。
哈薩比斯的團隊早就行動起來了。
他們釋出的幾篇報告和技術部落格顯示,他們一直在訓練圍棋ai程式,用的正是深度學習加蒙特卡洛樹搜尋的路子,更關鍵的是,他們公開表示,希望漆昊能夠儘快公開qideep技術的完整細節。
漆昊把哈薩比斯團隊的幾篇報告仔細看了一遍。
他們的報告裡,已經隱約點到了深層卷積網路在圍棋局面評估中的核心瓶頸,他們意識到現在非常缺的是一套高效穩定的深層架構,如果漆昊現在把qideep完整公開,以哈薩比斯團隊的工程能力,他們很快就能把圍棋ai的水平推到一個新臺階。
這對漆昊來說,並不是不能接受,他本來也不怕競爭,但問題在於,喀秋莎還沒找到突破口,如果讓哈薩比斯團隊先一步在圍棋ai上試驗成功,他們積累的演算法經驗和訓練策略就會形成一套新壁壘。
漆昊不怕數學上的競爭,但在工程層面,時間視窗很重要。
他決定調整qideep的釋出計劃。
不是不發,是有需要有技巧地發。
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