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AlphaGo退役早了?柯洁战胜所有人工智能

柯洁对阵辜梓豪


柯洁对阵辜梓豪


  10月1日,三星杯16强赛一场中国内战备受瞩目,中国第一人柯洁与近来势头正劲的“辜霸”辜梓豪,双方鏖战336手,最终柯洁执黑半目险胜。这盘棋在很长时间里众多围棋AI都是判断柯洁劣势,但最后柯洁用胜利打了所有“人工智能”的脸。


  柯洁惊险“逆转”?


  柯洁执黑对阵辜梓豪,开局不久双方就展开激烈战斗。不过随着棋局的进行,不少围棋人工智能都判断柯洁黑棋形势不佳,一度胜率甚至跌到了25%,柯洁本局“凶多吉少”的声音不绝于耳。


柯洁执黑半目胜辜梓豪


柯洁执黑半目胜辜梓豪


  不过从棋局的进程上看,柯洁大局非常清晰,小细节也并不与对手斤斤计较,给人游刃有余之感。最后棋局的结果是柯洁黑胜半目,一众围棋人工智能瞬间变成了“砖家”。


  造成这一原因的是三星杯的赛制是韩国规则,黑棋贴6目半。而绝大多数人工智能训练的基础规则都是中国围棋数子法,黑贴3又3/4子,相当于7目半。这盘棋如果使用中国规则的话,是辜梓豪白胜1/4子。人工智能基于自己胜率的判断没有错,只是在韩国规则里这盘棋是柯洁赢了。


  看似简单的小调整,对人工智能来说却困难得甚至需要推倒重来。因为所有的训练数据都是黑贴7目半的,想得到6目半的准确判断,需要重新用6目半的数据训练。


人类围棋高手是“通用型智能”


人类围棋高手是“通用型智能”


  人类才是最神奇的智能


  一位人类职业棋手,甚至是业余高手就能在各种贴目、让子规则间任意切换,在灵活和通用性上完胜当前的人工智能程序。


  仔细想想,人类才是最复杂和神奇的“智能”。科技如此发达的今天,很多人类可以轻松完成的动作,对机器来说还像杂技般困难;人脑的学习效率,千倍万倍于机器,吴清源一生只有八百多盘棋,却达到了人工智能训练万亿次的境界。


  人类更神奇的地方在于情感,2016年第一次人机大战AlphaGo与李世石大战之前,清华大学哲学系的韩立新教授就说:“即使李世石输了也并不意味着围棋活动的终结。阿尔法围棋胜利是人工智能的胜利,科技的胜利。但机器和人类最大的差别就是它不是知情意的统一体,它不能享受围棋。我们大多数人下棋是为了享受,心灵上,文化上的,包括职业棋手的胜负也是一种享受。阿尔法围棋即使赢了李世石也不会产生高兴这种情绪。”


赢下AlphaGo后 开心的李世石


赢下AlphaGo后 开心的李世石


  即使真的有一天,人类的种种情感也能够通过编程和代码实现,我们也依旧是人类,更希望用自己的感知,融入这个世界……


  围棋“造神”路漫修远


  扯远了,回到围棋人工智能的话题上。


  DeepMind用一篇名为《零》的论文,终结了AlphaGo项目,但关于围棋人工智能的研究才刚刚开始。


  按照《零》论文里的方法不断自我学习,强化学习,可以把围棋水平一直提高下去,但这个水平是否有上限呢?会不会出现技巧上的循环呢?(人类围棋有时会把之前的布局拿出来重新研究,使用)会不会有一天因为量变发生些我们意想不到的质变呢?


  不同规则、不同贴目、不同人数的围棋,人工智能能否完全掌控?


  人工智能自我训练的过程其实也给人类学习围棋提供了一些经验,以前我们走了很多弯路,围棋很简单,很自由,人为的加上了条条框框后,变得复杂艰涩了。其实围棋就是围棋,走进去,你能看到自己的内心。


  利用人工智能来帮助人们更好的认知围棋,享受围棋,才是这一切的目的。还不会下围棋的朋友,可以关注下这个课程。主讲人樊麾是第一个跟AlphaGo接触的职业棋手,也是第一个明白过来的人。


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现在想想,AlphaGo是不是退役的早了些?




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