包揽世界围棋棋王赛冠、亚军 中国棋手 期待再上新台阶******
包揽世界围棋棋王赛冠、亚军
中国棋手 期待再上新台阶(竞技观察)
本报记者 郑 轶
核心阅读
中国棋手包揽第二十七届LG杯世界围棋棋王赛冠、亚军,中国围棋的新年新征程顺利开局。线下比赛和训练趋于正常,中国围棋的人才厚度优势有望重新显现。
中国棋院的对局室内,两名中国棋手端坐棋盘前。继2021年5月梦百合杯决赛后,世界围棋大赛决赛再度以面棋方式进行。一方是期待再夺世界冠军头衔的杨鼎新,一方是渴望创造新纪录的丁浩,中国围棋新年第一冠,在此一决。
2月1日,第二十七届LG杯世界围棋棋王赛三番棋决赛第二盘,丁浩执黑半目击败杨鼎新,以2∶0的总比分夺得冠军。凭借这一胜,丁浩成为中国围棋第二十三位男子个人世界冠军,也是首位获得世界冠军的中国00后男棋手。
首进世界大赛决赛
00后丁浩强势夺冠
面对本届LG杯决赛,两名棋手的备战方式截然不同:杨鼎新在围棋对弈网站与各路高手鏖战,不到一个月下了近40盘棋,胜率超过60%;丁浩则“闭关修炼”,据他透露,“每天做‘死活题’,与AI(人工智能)对练”。
对决赛舞台,杨鼎新并不陌生。1998年出生的他,4年来已第四次闯入世界大赛决赛。2019年第二十三届LG杯决赛,杨鼎新夺得个人第一个世界冠军头衔,此战,他抱有强烈的求胜欲。
相比之下,第一次晋级世界大赛决赛的丁浩则低调许多。此前,他在国内比赛中获得多项冠军,但征战国际赛场的最好成绩仅为16强。尽管在过去12次交手中,丁浩与杨鼎新各胜6场平分秋色,但论起大赛经验,丁浩仍略逊一筹。抱着“尽力下好”的心态,他走上决赛赛场。
1月30日,三番棋决赛迎来首回合较量。丁浩全程发挥出色,序盘阶段相持过后,逐步占优。103手,杨鼎新下出恶手,丁浩应对滴水不漏,最终取得胜利,在决赛中抢占先机。
第二盘,大比分落后的杨鼎新背水一战,率先展开进攻,但他的招法稍显生硬,反倒让丁浩占得优势。中盘阶段,杨鼎新的进攻导致棋型出现问题,但此时丁浩也出现失误,未能一举获胜。在复杂的局势下,经过官子阶段的争夺,丁浩最终取得半目小胜,以2∶0的总比分夺得本届LG杯冠军。
中国棋手提振信心
厚度优势有望重现
此前26届LG杯,中国棋手曾12次夺冠,与韩国棋手持平。丁浩夺冠后,中国队再添一冠。在经历一段时间的成绩起伏后,中国棋手提振了信心。
自2013年起,90后中国棋手全面登上舞台,在世界大赛中接连夺冠。8年间,中国围棋诞生了13名90后世界冠军,人才培养既有“厚度”又有“锐度”。但近两年来,中国棋手在顶级较量中的表现略显逊色。2022年第二十七届三星杯,韩国棋手提前包揽四强,中国围棋面对强劲的挑战。
此时,LG杯成为中国棋手扭转局势的好机会。半决赛中,杨鼎新面对状态正盛的韩国棋手申真谞,用一场含金量极高的胜利,终结了他在世界大赛对中国棋手的24连胜。年轻的丁浩战胜韩国棋手姜东润,与杨鼎新携手晋级决赛。
中国队第六次包揽LG杯冠、亚军,鼓舞了围棋界人士和爱好者。随后进行的第十四届春兰杯,中国棋手李轩豪战胜申真谞闯入决赛,向个人首个世界冠军发起冲击。接连赢下关键比赛,中国棋手逐渐找回状态,将平时的刻苦训练有效转化为赛场成果。
久违的世界大赛面棋决赛后,围棋比赛从数量到形式都将全面恢复。线下比赛和训练趋于正常,中国围棋的人才厚度优势有望重新显现。
有厚度更要有锐度
中国棋手仍需努力
1月28日,LG杯决赛前夕,申真谞在韩国围棋联赛中取得跨赛季35连胜。作为第一个夺得围棋世界冠军的00后棋手,他已经远远甩开同龄人。去年11月的三星杯,申真谞夺得世界大赛个人第四冠。
在中国围棋最新等级分榜前十名中,有8名95后棋手和两位00后棋手。95后这个年龄段,中国棋手在人数和棋力上明显高出一筹,像柯洁、芈昱廷等,都是十七八岁就拿到世界冠军头衔。相比之下,00后棋手的冒尖速度似乎慢了些,除了谢科两次闯入世界大赛决赛,其他人总是棋差一招。
2021年,丁浩的竞技状态大幅跃升,国内比赛连取倡棋杯、国手赛和大棋士赛三大赛冠军头衔。但2022年上半年,丁浩状态低迷,国内等级分一度从第二降至第八。好在岁末他的状态好转,不仅取得LG杯决赛权,还实现大棋士赛两连冠。
中国00后棋手第三次闯入世界大赛决赛,丁浩终于实现了夺冠目标。丁浩说,他对未来的期待是“横向发展”、多拿几项世界冠军。杨鼎新虽然未能实现再夺世界冠军头衔的目标,但近几年的大赛表现足以证明他的实力。在他身边,还有一批潜力巨大的95后棋手。
新年第一冠,为中国围棋开了个好头。面对竞争激烈的世界棋坛,想要实现新突破,中国棋手仍需努力。
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?******
聊天机器人ChatGPT优异表现引发市场关注,人工智能生成内容概念走上风口
“特别能聊”的人工智能会聊出些什么?
本报记者 时斓娜
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全新人工智能聊天机器人模型ChatGPT不仅能够通过学习人类的语言来进行对话,还能根据聊天的上下文进行互动,让人们更直观地感受到了人工智能的魅力。包括内容生成、搜索引擎增强等在内的领域,将是其潜在的产业化方向。ChatGPT的商业化落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
家里要养一只猫,该如何给猫取名字?怎样写出一个纸牌游戏的代码?在不同语境中,词语“意思”到底有几个意思?这些五花八门、时常令人绞尽脑汁都难以得出答案的问题,在人工智能聊天机器人ChatGPT的面前,不过是瞬间便可迎刃而解的“一碟小菜”。
产品发布短短两个月,ChatGPT的日活量已突破千万,不少人“聊过”之后惊呼“这太像真正的人类了”。其超预期的表现引发越来越多的市场关注,人工智能生成内容(AIGC)概念由此走上风口。
人工智能聊天究竟能聊些啥?ChatGPT所代表的AIGC应用将带来哪些影响和变化?记者对此进行了调查采访。
“真正像人类一样聊天交流”
“我所热爱的是我真实的生活,因为它包含了我所有的经历和感受,是我每一天都在体验和思考的。”这句乍看上去充满了人类体悟和情感的话,实则出自人工智能聊天机器人ChatGPT。
随着ChatGPT大火,不少网友将它与自己的聊天记录分享到社交平台上,ChatGPT时而诙谐有趣,时而又显得思想深邃。除了各种聊天互动外,还有不少网友们将ChatGPT视为一种工具,让其写作文、翻译文章,甚至写代码。迅速的响应能力和较为靠谱的回答让大家直呼其“真正像人类一样聊天交流”“特别能聊”。
中国信息通信研究院联合中国人工智能产业发展联盟对ChatGPT进行的测试显示,ChatGPT在百科检索、数学问答、文学交流、常识问答、知识推理等对话任务上的意图识别率均达到98%左右,在生活闲聊上的意图识别率约为95%,已具备较好的语义理解能力。
实际上,ChatGPT属于生成式人工智能的一个典型应用。人工智能是怎样“进化”得如此智能的?“这是因为ChatGPT建立在大型语言模型上,会通过连接大量的语料库来训练模型。这些语料库包含了真实世界中的对话和各种网络公开信息,使ChatGPT知识丰富,还能根据上下文进行互动。”深度科技研究院院长张孝荣表示。
创新交互为AIGC带来新启发
随着人工智能技术的发展,近年来AIGC类型不断丰富、质量不断提升、技术的工程化水平越来越高,国内外科技公司纷纷发力布局AIGC领域。
以百度文心大模型为例,输入一个题目,它可以瞬间写出上百篇作文;根据一句话或者一段描述文本,可以生成一幅精美的画作;根据一幅图像,可以自动生成高清、流畅的视频。
在百度技术委员会主席吴华看来,ChatGPT在用户界面和交互上是一种比较创新的模式,用户更容易以自然语言的方式进行交互,这会给大家带来革新性的认识,也会给AIGC带来新的启发。
目前,国外一些公司在积极探索并落地ChatGPT的诸多应用场景,通过将ChatGPT整合进搜索引擎等方式提高服务智能化水平。有观点认为,ChatGPT将颠覆搜索行业,在智能客服、游戏、虚拟人等领域也将得到广泛应用。硅谷投资机构红杉预测,未来AIGC有潜力产生数万亿美元的经济价值。
根据中国信息通信研究院发布的《人工智能白皮书(2022年)》,“生成式人工智能”技术将广泛应用于智能写作、代码生成、有声阅读、新闻播报、语音导航、影像修复等领域,听说读写等能力的有机结合成为未来发展趋势。
“人工智能生成在诗歌、作曲、绘画等艺术创作方面大放异彩,在分子结构、软件代码等科研生产领域的应用不断拓展,还帮助降低临床试验的科研成本和缩短研发周期。”云计算与大数据研究所内容科技部副主任石霖表示,当前,人工智能生成内容的辐射范围还在扩大,未来有望重塑各行业领域的研发面貌。
商业化落地需克服技术和伦理问题
尽管各界对AIGC发展前景保持乐观,但从现状来看,ChatGPT等产品想要真正落地,还需要克服技术和科技伦理等方面的问题。
在对ChatGPT进行的种种评测中,ChatGPT会犯一些常识性错误,反映出其在可控性、准确率方面仍存不足。有人形容,ChatGPT像极了一个很能聊但有时候喜欢信口开河的人类朋友。
中国信息通信研究院评测结果同样显示,ChatGPT在非闲聊型对话的任务完成率上表现一般,难以摆脱传统深度学习模型普遍存在的知识整合和逻辑推理的问题。
“ChatGPT虽然能够较好地回答不少问题,但在一些略有深度的、专业性较强的领域,其答案往往‘捉襟见肘’。这说明ChatGPT语料库规模和计算能力的天然不足,也说明了算法依然需要完善。”张孝荣说。
在技术层面以外,人工智能还面临着悬而未决的科技伦理问题。张孝荣表示,ChatGPT在科技伦理方面至少面临三大挑战:“一是版权问题,ChatGPT生成的内容更多来自搬运,容易引发侵权;二是信息安全问题;三是社会缺乏接纳这一新生事物的准备机制,这对监管挑战很大。”
在国内,AIGC产业化路径同样有待探索。石霖介绍说,国内AIGC产业基础薄弱,相关初创公司数量明显少于国外。同时,国内企业目前仍处于打磨产品阶段,还未出现较为好用的内容生成服务。
(文图:赵筱尘 巫邓炎)