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人機圍棋世紀大戰第二輪 柯潔會使出人類最后的殺招?

2017年2月9日     來源:威鋒網      編輯:QiuShiQi      繁體
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人機世紀大戰的第二輪不知不覺間已被敲定,時間是今年四月,地點在世界互聯網大會的舉辦地浙江烏鎮,而對戰雙方則是 AlphaGo,還有世界排名第一的棋手柯潔,雙方將以三番棋賽制決勝負,而且不同于過往的快棋形式,這次要下的是慢棋。

柯潔

  我們習慣稱之為“阿爾法狗”的人工智能AlphaGo和圍棋界的恩怨真的是很難理清。去年它對頂尖棋手李世石發起挑戰,并以讓人驚訝的4:1大比分獲勝,讓人類在智力游戲上的自信開始崩塌。不久前AlphaGo化身神秘的 Master,在網上面對各路職業棋手贏得了60連勝的駭人戰績,徹底擊碎人類對人工智能的最后一座堡壘。

  如今或許是不服輸,或許是為了挑戰 AlphaGo 的極限,新一輪的世紀之戰即將被點燃,而這一次的賽制和過去都不一樣。

  人機世紀大戰的第二輪不知不覺間已被敲定,時間是今年四月,地點在世界互聯網大會的舉辦地浙江烏鎮,而對戰雙方則是 AlphaGo,還有世界排名第一的棋手柯潔,雙方將以三番棋賽制決勝負,而且不同于過往的快棋形式,這次要下的是慢棋。

  有趣的是,在這一次的三番棋“單挑”之后,AlphaGo 可能還將要接受一次“群毆”,對手是職業棋手組隊參加,后者將采用集體研討之后再落子的相談棋。如果可能的話,中日韓三國的棋手可以各組一隊輪番挑戰 AlphaGo。有消息稱,團體戰的節奏可能會比柯潔的三番棋更慢,一盤棋需要下兩天,雙方各有長達 9 小時的對弈時間。

  最后的慢棋

  為什么下一次世紀之戰將會是慢棋呢?我們還得從去年李世石和 AlphaGo 的對決說起。眾所周知李世石在五局對決中唯一只贏了第四局,而那一局正是慢棋賽。當時面對李世石精彩的逆轉手,AlphaGo 接連出現了“人工智能式”的低級失誤,最終落敗。

  更耐人尋味的是,化名為 Master 的 AlphaGo 雖然在網絡上大殺特殺,但它有一個讓人在意的細節,那就是只接受快棋賽邀請。這些事實讓人不禁浮想聯翩,是不是 AlphaGo 自知它的弱點就是慢棋?盡管事實可能并非如此,但是值得一試。

  我們都知道,AlphaGo 的“頭腦”中本身就儲存了數以百萬計的棋譜,再加上它能夠憑借強大的機能不斷進行左右互搏式的自我對弈,并通過深度學習技術過濾及記住那些勝率低的落子選項,從而實現了類似人類一樣的最優選擇思考。

  可怕的學習能力,再加上人工智能特有的那種不知疲倦,狀態如一,計算精確,這才讓 AlphaGo 在快棋賽中所向無敵。盡管現代競技圍棋一直在朝著快棋發展,但無論職業棋手的計算能力再強,他也會受到狀態和疲勞的影響,也可能會因為時間的緊迫來不及思考出最優選項。碰上了計算更快,且始終表現穩定的 AlphaGo,僅僅 30 秒以下的時間確實是少了一些。

  下快棋大家認栽,那么下慢棋怎么樣?新一輪的世紀大戰看似是人類要不顧臉面合起伙來欺負 AlphaGo 了,但這事實上仍然是人類的背水一戰。職業棋手們只是想要探討,人類究竟還有沒有戰勝它的可能性?

  事實上由世界第一的柯潔先行三番棋挑戰 AlphaGo,這三場大戰更多的是一種試探。如果柯潔在下慢棋的情況下仍然不能夠戰勝 AlphaGo,那么就說明以個人去挑戰人工智能無論如何都已經沒有了希望,接下來只能靠團體的力量了。

  職業棋手們的考慮確實有他們的道理。正如上文中所說,AlphaGo 勝在處理速度快,發揮穩定,這對于在快棋賽中容易被時間因素影響到心理狀態的人類棋手來說是巨大的優勢。如果能夠給予人類棋手更多的思考時間,甚至于能讓他們群策群力去討論出一個最佳的下法,這確實是人類在棋盤上戰勝 AlphaGo 的唯一手段了。

  有趣的是這樣的賽制頗有一點復古的味道。圍棋大師吳清源和本因坊秀哉 1933 年 10 月的經典對局中,后者就曾屢次要求暫停,回去和弟子們共同研討對策,將這局棋的總用時延長到了三個月之久,據說因此最終獲得了勝利。有這樣的先例,即使對手已經是無敵于天下的人工智能,或許也就有了戰勝的希望吧。

  一言以蔽之,人類棋手現在想要戰勝 AlphaGo,只能希望自己少失誤,并且考慮得更加周全一些了。這種嘗試的有趣之處就在于,如果人類能夠將自己的失誤率最小化,并且盡可能排除掉狀態的影響,那么人類多年來所發展出的棋道,和人工智能通過學習算法自己“悟”出來的棋道,究竟誰才是正確的?難道事實真會像柯潔所說,人類數千年的實戰演練進化,其實不知什么時候開始就已經誤入歧途了?

  傳奇將要完結

  無論接下來的這一次世紀大戰結果如何,人類是勝是敗,一個不可改變的事實是人工智能技術已經發展到能夠在人類引以為豪的領域發起強力挑戰,并獲得勝利的程度了。更重要的是,科學家們開發 AlphaGo,當然不只是為了去下圍棋的。

  AlphaGo 開發團隊的負責人曾表示,他們之所以讓人工智能走圍棋學習的方向,一是為了喚起全世界對這項運動的關注,二是希望能夠將研究成果運用到其他領域上。事實上,研發團隊已經明確表示下一次大戰無論結果如何,他們都將終止在圍棋方向的開發。

  不僅僅是圍棋,以 AlphaGo 為代表的人工智能有望在氣象、市場預測這些方面做出卓越貢獻,發揮更大的作用。現在我們仍然為人工智能的突然崛起感到擔憂,或許很快它所帶來的進步就將惠及每一個人。

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