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從AlphaGo到Master 復盤“阿爾法狗”
60勝0負1平,AlphaGo7天之內橫掃中日韓圍棋高手,讓這樣一次帶有營銷性質的網絡公測,以這樣的結局收尾,當真是效果極佳。不過,圍棋...
60勝0負1平,AlphaGo7天之內橫掃中日韓圍棋高手,讓這樣一次帶有營銷性質的網絡公測,以這樣的結局收尾,當真是效果極佳。不過,圍棋最講究復盤,在快棋橫掃一大片圍棋高手後,咱們也到瞭為AlphaGo復盤的時候瞭。
所謂
雙門冰箱尺寸 招數
無招勝有招
“棋道一百,我隻知七。”這幾日,日本棋聖藤澤秀行九段說過的這句話反復被大傢引用。擁有361個交叉點的圍棋擁有廣闊的選擇空間,它的可能性或許一直都未被人類挖掘完整,而這可能是這次AlphaGo帶給圍棋界最大的一個思考。
事實上,當披著“Master”的馬甲出現在大傢面前時,當時很多人並不能確定,這個對手就是AlphaGo。原因是Master的招法極其奔放,推翻瞭很多高手常走的定式,棋風與去年3月的AlphaGo大不相同。為什麼它能如此的不按常理出招?為什麼會有這樣匪夷所思的下法?為什麼這樣它還能贏?這是很多棋手心中的一個問號。
對此,最後一個披掛上陣的古力這樣說:“和它下完棋,我的感覺是顛覆性的。圍棋有幾千年歷史,人們也研究瞭成百上千年。但自從人工智能出現後,才發現我們對圍棋的理解是有局限性的,我們以前的一些定論甚至可能是錯的。比如我們的定式以及對一些局勢的判斷。”古力還表示,AlphaGo的棋風和誰也不像,完全是自成一派。
確實,人工智能並沒有一個屬於自己的固定的條條框框。盡管它的學習樣本內容包括過往的棋局,但機器對棋局存在消化和吸收的過程,絕非簡單的復盤。人工智能下棋的第一步是搜索最優選項,第二步是決策,在這個過程中,系統可能會選擇人類記憶中並不存在的棋路,這就是為什麼大傢覺得AlphaGo不按常理出棋,完全是無套路下棋的原因。
無招勝有招?這或許正是人工智能帶給圍棋的一個全新概念。Master不按人定的規矩出棋,這意味著它自己找到瞭一些下圍棋的規律。反過來,它的棋譜也讓人類棋手推演,發現人給自己設置瞭很多陷阱,把思維封閉在某些環境下。如果跳出這些思維,有可能下得更好。相信經過與AlphaGo和Master的比賽,各國棋手可能會有不少新的招數出現。
偷師人工智能什麼的,棋手們其實也相當在行。比如去年AlphaGo戰勝李世石後,在隨後的第三屆百靈杯世界圍棋公開賽預選賽中,對電腦頗有研究的羅洗河九段對陣等級分排名第三的周睿羊九段中,羅洗河提前數小時早早來到賽場冥想,然後在比賽中,他使用瞭類似AlphaGo的招法,戰勝周睿羊,爆出不小的冷門。
所謂
快慢
張弛各有度
這次AlphaGo的測試領域是快棋,除瞭給棋聖聶衛平開瞭小小的綠燈,將時間延遲到1分鐘外,其他全部要在30秒內完成每步棋。當人類思考的時間被壓縮到一個極限,有的時候,考驗的不過是臨場的反應。
當聶老以七目半告負後,他單手托腮,兩眼微閉,顯然還沉浸在剛剛的對弈之中。他說:“我本來是贏棋的,一塊活棋走死瞭,損失很大。”在聶老看來,AlphaGo確實足夠強大,而更為關鍵的是,快棋中留給棋手思考的時間確實太短瞭。對此,時越九段說:“跟它下有些不太適應,幾乎每步棋它都保持在8到10秒,而一般棋手在復雜局面下會用更久的時間,通過用時、何時停頓來判斷、分析對手的內心。”同樣,和AlphaGo對弈過的檀嘯七段也認為,人工智能在快棋方面的優勢毋庸置疑:“可以說是顛覆性的認知。我確實沒有下好,盤面很快就不行瞭。如果是慢棋,讓先還可以下;要是快棋,讓先也贏不瞭。”
確實,迄今為止,AlphaGo一直是以快棋挑戰人類的高手,在人機對弈中,這對人類來說或許有點不公平。如果允許人類長時間思考,AlphaGo或許就能被戰勝。胡耀宇八段昨天在微博上寫道:“說人工智能肯定碾壓人類棋手,恐怕還未成定數。這次它隻接受用時30秒以內的快棋挑戰,而眾所周知,下快棋肯定是對它有利得多,所以下慢棋會是什麼結果?還有待實踐檢驗。”
確實滾筒洗衣機推薦,智力運動從來都是一個需要時間和思考的運動,當人工智能遇上慢棋,或許我們會等來一個不太一樣的結果。
所謂
輸贏
何謂輸贏
當人工智能在和圍棋大師們的比賽中獲得壓倒性的勝利後,一場關乎輸贏的爭論也隨之而來。很多人悲觀地認為,圍棋的生命力會因此受到威脅。但是,什麼是所謂的輸贏呢?
“圍棋遠不像我們想象的那麼簡單,還有巨大的空間等著我們人類去挖掘。阿爾法狗也好,Master也罷,都是‘圍棋上帝’派來給人類引路的。”敗北之後,聶衛平說。
聶老說得一點沒錯。在這次的網絡公測中,人工智能無疑給很多棋手打開瞭一扇新的門。拋開勝負這個問題,人工智能其實給大傢帶來瞭很多新的思路。幾乎所有高手在看完瞭這幾天的人機對決後都認為,Master的每一步並不執拗於局部優勢,而在於全局的勝率,子和子的聯系空前地宏觀和廣闊。這種被帶上哲學意味的弈棋方式似乎也和人類一樣,深諳棋道廣闊,甚至理解更深。
“Master顛覆瞭多年的定式,最後證明它的選擇都成立。”聶衛平說,“而這些會讓我們看到並期待許許多多圍棋未知的可能性。”
確實,如果不把AlphaGo當做一臺計算機,而是把它當做一起來探究圍棋可能性的助手,那麼人工智能對於圍棋來說,根本無所謂輸贏。
眾高手齊聲感嘆:
下次我們還想下
“下瞭之後還想下。”這是陳耀燁首次與Master對弈後的想法,經過三番較量,這位百靈杯新科冠軍發現,與去年3月風頭正勁的AlphaGo相比,Master的進步速度很快。“人機大戰時阿爾法狗還會有明顯的低級失誤,但從這幾天的網棋來看,Master幾乎沒什麼失誤。”但他賽後也強調,Master距離圍棋之神的稱譽還有差距,“它並不是不會犯錯,隻是不會犯那種關系勝負的大錯誤。”
“Master確實很厲害,但如果說它對人類高手能取得百戰百勝就顯得誇張瞭,我看有些棋的內容,對手簡直就是被它嚇死的,僅僅百餘手就崩潰瞭,這已不能用技術原因評判瞭。”在以7.5目不敵Master後,聶衛平總結道,“人類要打敗它,必須在前半盤領先,然後中盤和官子階段也不容出錯,這固然很難,但客觀上也促進瞭人類棋手在圍棋技術上的提高。”
在陳耀燁看來,與圍棋人工智能過招,正是有利於打破思維定式的訓練方式,Master犯錯更少,如果將來有單機版能用以訓練的話,以後訓練模式肯定會不一樣。越接觸Master越感到圍棋的深奧,未來提升空間很大。同樣樂觀的還有柯潔,他表示:“人類數千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們很多時候人類是錯的。我覺得甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊兒。但我想說,從現在開始,我們棋手將結合計算機,邁進全新的領域,達到全新的境界。”
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