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AlphaGo贏了,但我找到了它的兩個“弱點”

導(dǎo)語:人工智能的每一小步都意味著人類科學(xué)邁出的一大步,即便它還是這么“蠢”,我們?nèi)詾樗鼩g欣鼓舞。

AlphaGo贏了,但我找到了它的兩個“弱點”

via Wired

谷歌人工智能(AI)程序AlphaGo圍棋逆轉(zhuǎn)戰(zhàn)敗李世乭九段的消息讓人頗為震驚,大呼“最后的驕傲”也喪失了。確實,在很多事情上,人工智能都能夠代替人類來完成。但就今天這局“世紀(jì)圍棋”之戰(zhàn)來說, 勝負(fù)在棋盤之外?;蛘哒f,AlphaGo的勝利并沒有神奇到可以說“人工智能戰(zhàn)勝人類”。

一、計算力強勢碾壓

在AlphaGo的系統(tǒng)上,開發(fā)團(tuán)隊使用了更大的計算機(jī)網(wǎng)絡(luò)——包括170個GPU和1200個標(biāo)準(zhǔn)CPU。結(jié)合蒙特卡洛搜索算法,AlphaGo能夠看到的可能性走法清晰而全面,純計算的方式同時避免了失誤的可能。計算機(jī)一分鐘的計算量(實戰(zhàn)中AlphaGo前期步時約1分鐘),人腦也許需要半小時甚至更多。

而據(jù)搜狗CEO表示,如今AlphaGo的配置已有了極大的改善,其中GPU達(dá)到2000以上。也就是說,AlphaGo擁有了這個先決的優(yōu)勢條件,在走子上的表現(xiàn)也不足為奇。在Alphago之前,也已經(jīng)有多種純計算軟件戰(zhàn)勝棋力高強的人類選手。

從今天的對局來看,AlphaGo(執(zhí)白)非常擅長近身肉搏,可見其局部計算之精密。

AlphaGo贏了,但我找到了它的兩個“弱點”

二、不懂大局謀劃,形勢判斷仍未突破

AlphaGo和李世乭今天的對局中,前期李世乭使用大規(guī)模布局的作戰(zhàn)方式,形勢上偶有領(lǐng)先。但是,形勢屬虛,在后來近身肉搏的過程中,AlphaGo比李世乭要兇猛。比如下圖,黑棋在左下方定型時,白子回到上方挑事,非常頑強,所以黑子才會被白子挖走一塊又一塊。

AlphaGo贏了,但我找到了它的兩個“弱點”

但是,這樣說明計算機(jī)程序?qū)τ诓季诌€沒學(xué)會。布局變數(shù)比應(yīng)著要多,形勢要虛,判斷依賴棋感。在這一點上,AlphaGo仍然體現(xiàn)出了電腦的弱點。古力九段表示,AlphaGo對厚勢(外勢)的判斷沒有搞清楚。

而恰好,李世乭的強項和弱項都和AlphaGo的特性對上了?!爸袊鴩宓谝蝗恕笨聺嵕哦畏治龇Q:“李世乭的強項是后半盤的翻盤能力,布局則是李世乭最差的地方,判斷力也不是太好,這對于AlphaGo來說是個重大利好,因為計算機(jī)一般來說也是強在后半盤?!?/p>

三、AlphaGo在進(jìn)取,但更多的是反應(yīng)

到了中盤,盡管黑方已經(jīng)定勢,但AlphaGo非常進(jìn)取,以致黑方未能坐實優(yōu)勢。這是AlphaGo表現(xiàn)優(yōu)秀的一面。因為按理說,要破這種形勢需要找到最優(yōu)的妙手,可見AlphaGo的蒙特卡洛搜索算法的準(zhǔn)確度有了極大的提高。

不過, AI目前只能在特定場景下,遵循規(guī)則產(chǎn)生特定的結(jié)果。在此對局中,AlphaGo雖然執(zhí)白屬后手,但基本無法搶得先手,也很少能夠主導(dǎo)局面形勢的變化,更多的是順著對方走,直到對手失誤。

曹大元九段在對局結(jié)束時表示,AlphaGo的表現(xiàn)令人吃驚,但人工智能與人類本質(zhì)上還沒有分出勝負(fù)。就弈棋而言,低手比棋譜,強手比計算,高手比棋理。

我們不能否認(rèn)AlphaGo在人工智能上取得的突破,人工智能的復(fù)雜性和艱巨性不言而喻,它的每一小步都意味著人類科學(xué)邁出的一大步,即便它還是這么“蠢”,我們?nèi)詾樗鼩g欣鼓舞。

圖片來源:弈客直播

本人作為一名圍棋愛好者,就此發(fā)表了一些個人見解,不喜勿噴,也歡迎交流。

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