# Google 宣布开源 AI 训练环境 DeepMind Lab

- 作者：黄嘉雯
- 发布时间：2016-12-10 00:01
- 分类：新创
- 原文：https://www.ifanr.com/759691

![alphaogoopensource2](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/12/alphaogoopensource-1.jpeg)

根据 [Engadget](https://www.engadget.com/2016/12/05/google-and-elon-musk-open-their-ai-platforms-to-researchers/) 的报道，AlphaGo 背后的 Google 人工智能团队 DeepMind 宣布开源其 AI 训练环境 DeepMind Lab，源代码将上传到 [Github](https://github.com/deepmind/lab) 上。Google 希望以此增加 AI 能力的开放性，让更多开发者参与 AI 研究。

![alphaogoopensource](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/12/alphaogoopensource.jpeg)

（图片来自 [DeepMind 官网](https://deepmind.com/blog/open-sourcing-deepmind-lab/)）

实际上，DeepMind 在人工智能领域名声相当大，其研发的 AlphaGo 如今的水平已经几乎打遍天下无敌手了。

昨天，2016 年三星杯世界围棋大赛决赛中，中国棋手柯洁总比分 2:1 逆转卫冕。赛后，[据新华社采访](http://www.guancha.cn/sports/2016_12_09_383499.shtml)，柯洁坦言自己“现在的状态还不能打败‘AlphaGo’，今后需要更加努力。”

![alphagooopensource3](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/12/alphagooopensource3.jpg)

AlphaGo 的战绩确实足够耀眼，让这位史上最年轻的三星杯冠军不想直缨其锋芒：

- 2015 年 10 月，它成为第一个无需让子，即可在 19 路棋盘上击败围棋职业棋士的电脑围棋程序；
- 2016 年 3 月，它以 4:1 的比分击败顶尖职业棋手李世乭，成为第一个不借助让子即可击败围棋职业九段棋士的电脑围棋程序；
- 2016 年 7 月 18 日，根据积分，Go Ratings 网站将 AlphaGo 列为世界围棋排名第一，至此，人工狭窄智能又攻下了一片领地。

近 20 年的发展，围棋人工智能从传统人工智能方法，如使用暴力搜索法（穷举法）、Alpha-beta 剪枝（评估后一个策略是否比前一个策略差，差则停止计算该策略后续发展）等，进化到使用蒙地卡罗树状搜索。蒙地卡罗树状搜索分为三部分：

1. 走棋网络：给定当前局面，预测/采样下一步的走棋
2. 快速走子：适当牺牲走棋质量的条件下，速度提升 1000 倍
3. 估值网络：给定当前局面，估计是白胜还是黑胜

这样，既可以结合树状图的长远推断，又可以像人类大脑自发学习进行训练。

![alphagoopensource6](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/12/image_1481280484.723947.jpg)

通过学习超过 1 亿盘机器棋局和 80 万人类棋局，单机版 AlphaGo 已经能将已有的围棋人工智能甩在身后，而分布式版本的 AlphaGo 则更是在对战其他围棋人工智能的 500 场比赛中获得全胜。

Elon Musk 的 OpenAI 旗下电脑训练场 “[Universe](https://openai.com/blog/universe/)” 也开放成为开源资源。

![alphagoopensource7](https://s3.ifanr.com/wp-content/uploads/2016/12/image_1481280814.824803.jpg)

当然，虽然谈及开源，两家公司都表示希望一直保持 AI 代码的开放性，但实际上，这也是一个略带无奈的举措。正如 [Engadget 对此的评价](https://www.engadget.com/2016/04/29/elon-musk-openai-gym-beta/)，两家公司发展至今，最稀缺的加速推进人工智能开发的东西就是海量数据，这也是为什么两个公司会选择开源了这部分的代码。