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陈经复盘李世石对战谷歌人工智能:别以为和职业棋手想法不同就是错,AlphaGo有自己的“价值观”
关键字: 人工智能机器人alphago围棋AlphaGo人机大战围棋人机大战围棋人机大战机器人赢围棋人机大战李世石输围棋人机大战第一局围棋人机大战第一盘上图是AlphaGo被质疑最多的一串下法。白58手跨断,然后上面交换几手,下面连着推下去,被李世石77手罩吃掉“棋筋”。许多看棋的职业棋手与棋迷到这松了一口气,觉得AlphaGo犯下了大错,黑明显优势了。但是从后来的结果看,这可能是一个错觉,黑的优势没有多大,甚至有没有优势都是个问题。
如果按AlphaGo的算法框架去理解,它是没有什么“棋筋”之类的概念的,从来都是进行全局评估,MCTS模拟还会下到终局去,可能会观察到一些更深的东西,虽然不一定严谨。我认为AlphaGo这里的选择是有道理的,它放弃了中间两子,看似得到的不多,在人的感觉里,白右边中间那一排是厚势还是孤棋都不好说。它在MCTS模拟中,应该是发现了黑右边阵势的弱点,如后来R5的挂、R10的打入。它不是看到了就罢,而是真的会模拟下完,于是可能发现在很多模拟结果中,黑右边阵势被破得很惨。所以,它和很多职业棋手的判断不同,先让黑棋“爽”了不少手,把招数留在了以后。
第80手又是古力等不少职业棋手指出的AlphaGo的问题手。这手感觉上比较缓,只是吃掉了H14和J14二子,但是F17和左上角仍然没有护住。黑81手双飞燕下出后,整个左下角黑棋显得气势如虹,不少职业棋手们和棋迷认为这时黑优势非常大了。
但这又是一个价值判断的问题。AlphaGo会将80、81这些着手作为可能的候选提出,却不会先天地认为某一手就更厉害,还是会用搜索来验证哪招胜率更高。如果白不下80,黑显然会在这里动出,确实味道不太好,全盘一块大的基本空都没有,不少模拟分支中直接就崩盘了,AlphaGo模拟会认为这里最危险。而黑81看上去阵势很可怕,但白星位一子总是不会被吃,有各种复杂的办法来谋活(后来确实先手活了不小的一块)。职业棋手对于阵势的判断往往有问题,不能仅凭感觉。
2015年12月9日,三星杯决赛柯洁执白对时越
类似的一个局面是刚刚过去的三星杯决赛,如上图这个局面。职业棋手们普遍看好时越的黑棋,认为黑右上角阵势庞大。但这只是一种感觉,实际并不靠谱。当柯洁138手挂入后,没几手就发现,黑居然拿白没有什么办法,局势完全颠倒,黑已经必败了。
这是局面转折的焦点,白102手打入。这手之前,职业棋手们一片乐观,黑左下那块空感觉很大。从最后的结果来看,这个胜负手取得了超乎想象的成功。黑拿这手没办法,右上三子先手被吃,白补了C17左上全姓了白。而黑却没有对左下R5那个白子攻出什么东西,等于什么都没捞到,就此告负。职业棋手们在这个过程中,或早或晚发现“不对劲”。但到底李世石哪手是败着也没有说清楚。有说是对102应得不对的,有说是右下角应该R4尖顶的。也有说是左下角让白先手活不对的。
总体来说,AlphaGo的算法设计者中没有职业棋手,对围棋的理解肯定不够深,但是他们对于人工智能与围棋算法的理解非常的深。在MCTS、深度学习、价值网络三大革命技术支持下,AlphaGo形成了与职业棋手们非常不同的行棋风格。不是说AlphaGo下得多么的天衣无缝,职业棋手们已经提出不少质疑。但是,也不能说AlphaGo就犯了什么简单的错误。这种错并不是很容易在数手之内,或者摆一个简单变化图就说它错了,简单算路的错它绝对不会犯。最根本的一点,AlphaGo的判断与职业棋手们非常不同。它有一套自己的“价值观”,不是没有根据的,后面有价值网络以及几百万个搜索局面支持,并不能简单地就说它的判断是错误的。如果职业棋手们粗粗一看,不仔细考虑,可能就会迅速作出结论,说AlphaGo错了。但细细品味后,也会有职业棋手判断不同。
从第一局来看,AlphaGo对人类并没有压倒性的技术优势,不是说从头到尾让人没有机会。本局李世石的失利,也确实有他发挥不佳的原因。但是,AlphaGo已经可以说是一位有着独特围棋哲学与风格的顶级棋手,有着强大的战斗力。职业棋手们应该放下成见,用心去品味领会它的行棋逻辑,不要过于快速地作出经验性的判断。
职业棋手们注意到了自己这个群体的不稳定,说精力不集中会出错,会给机器可乘之机,但对于现代围棋的局面判断之类的“艺术”似乎还比较有信心。应该说,从艺术角度确实如此。但是,AlphaGo的独特风格与价值判断,也应该得到尊重。不能简单地说AlphaGo想得和人不一样,就是有问题。
预计接下来四局中,李世石总结经验发挥水平,还是有机会赢回2-3局的。AlphaGo显然也是有弱点的,只是风格比较独特,弱点不象人想象的那样。
致谢:感谢中国科学技术大学科技与战略风云学会会长袁岚峰博士(微博@中科大胡不归 )与其他会员的宝贵意见。
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