围棋人机大战的启示

本月最吸引眼球的事件之一,是AlphaGo与李世乭的五番棋大战。最终,人工智慧完胜人类顶尖棋手。这次对弈无论是结局还是过程,都让人感到震撼。

赛前外界的猜测比较分化。懂技术的坚决看好机器,会下棋的一般都认为李世乭将横扫对手。我围棋水平很业余,但好歹会下,所以也看好人类。

但是,我的看法在第一盘就被完全逆转。AlphaGo所表现出的深谋远虑,决不是人类可以企及的。即便不懂技术也不会下棋的人,只要耐心看完第一盘的直播,再综合一些信息,也会得出同样的结论。

第1局

在第一盘中,白(AlphaGo)在第80手吃掉黑掉上方中部两子,网上讲解的职业棋手都说这一手是臭棋,认为电脑的大局观不行。确实,白棋此时似乎有更重要的地方可以走。白右边大龙还没活,左上角的空可能被黑掏掉,左下星位在右侧黑棋的厚势面前显得非常单薄。李世乭的81手正是攻击这颗白子,看起来气势如虹。此手一出,观棋的绝大部分职业选手和业余菜鸟都认为黑棋优势明显。有位高手甚至说,李世乭下好了可以赢20目。

但接下来的走势完全出乎意料。白棋先在左下活出一块,接着打入黑棋右侧空地,占住右下角后,又先手吃掉了右上三子,再点住左上角的三三位置。20多个回合下来,白棋的缺点全部弥补,黑棋一点便宜没占到,局面一下变成李世乭要大败了。而在这一过程中,讲棋的职业选手还在评论机器哪手下得有问题,到很晚才发现“优势局面”已经被逆转。

可是,AlphaGo团队的负责人在第一盘结束后透露,机器始终判断自己处于领先地位。也就是说,它不认为自己是逆转取胜的,人类以为的优势局面在它眼里根本不存在。

不懂棋的人也可以看出,AlphaGo的计算能力与人类不在一个层面上。据介绍,对手每走一步,AlphaGo都会找出可能的应手并推演到终局,瞬间形成几十万种局面,然后选择胜率最高的那种。这样的计算能力,人类先天没有,后天怎么努力也练不出来。

所以在第一盘结束后,我就认为李世乭要悲剧了。李世乭是顶尖的人类高手,相当于三国中的吕温侯:头戴三叉束发紫金冠,体挂西川红绵百花袍,身披兽面吞头连环铠,腰系勒甲玲珑狮蛮带,威风八面,不可一世。可当他手持方天画戟,骑着赤兔胭脂马冲向AlphaGo时,却被后者端着狙击步枪一枪爆头。双方的能力存在明显的代差。

该怎么看待这场人机大战呢?

首先是对围棋的看法。对我来说,这次比赛颠覆了我对围棋的认识。我们知道,历史上围棋高手如云,因为各自的围棋理念不同,形成了迥异的行棋风格,有的轻灵飘逸,有的扎实稳重,有的喜欢厚势,有的喜欢实地,还有宇宙流、小林流什么的,听起来高深莫测。AlphaGo告诉大家,这些都是扯淡。人类的计算能力有限,在序盘和中盘没法对形势做精确的评估,基本上是在凭感觉下棋,各种棋理就是在模糊之中产生的。AlphaGo不懂棋理,用算法统统碾压。

人类惨败后,仍有冥顽不灵的职业棋手说,围棋不光有胜负,还有美和艺术。我倒觉得,AlphaGo对围棋的一大贡献,就是扫掉了盖在它身上的霉气。说它代表博大精深的东方智慧或华夏文明,那是自欺欺人。它就是一种复杂的棋类游戏,同时也是残酷的竞技运动。光会欣赏美和艺术,赢不了对手,拿不了冠军,是不可能成为围棋大家的,更可能去启蒙班教小朋友。

下围棋主要看天赋。它需要很强的记忆力和在脑子里推演复杂局面的能力。其实人类很小的时候这方面的能力极强,随着年龄增长,要处理的信息太多,这种能力就慢慢衰退了。但一些孩子天赋异禀,加以适当的训练,有可能成为天才棋手。李昌镐、李世乭十几岁时就有强九段的实力,柯洁97年出生,去年拿了三个世界冠军,都说明围棋跟天赋关系大,跟年龄和经验关系小。只是大脑容量有限,随着阅历越来越多,这些少年天才棋手的棋力无一例外会下降。李昌镐能称霸棋坛十年,是因为他只管下棋,生活其他方面全由别人打点,得以把有限的脑力都用在下棋上。

对人工智能,又该怎么看呢?网上的说法太夸张了。AlphaGo虽然在围棋上打败了人类,但也不意味着它有能力接管全世界。有多少人工就有多少人工智能,人工智能并不能超越人类的限定,完成其他的工作。AlphaGo只能按照人类教给它的规则去学习,并不能学会规则本身。另外,这个机器自身有缺陷。在第四盘,李世乭在中盘走出了可能导致劫争的复杂局面,便触发了AlphaGo的Bug,使它下出了一些人类棋手不可能走的昏招。

实际上,AlphaGo也不是真的会下围棋,而是在模拟人类下棋。这怎么理解呢?在第5盘就可以看出来。比如AlphaGo在接近收官时的第158手。这步棋黑棋必须得应,但对白棋来说,除了损失一个劫材,没有其他意义,双方都没有实空的损失。

人类棋手在读秒的时候最可能会下这种棋。当有个地方算不过来,时间不够用时,人就会先在对手必应的地方下一手,再争取一个读秒。AlphaGo并不了解人类的意图,同时在它收藏的棋谱中,这么干的一方恰好胜率更高,它于是以为如此走法能提高胜率。所以,我们看到,AlphaGo在第五盘的收官阶段走出了好几步这样的棋。

总之,这场人机大战既有助于我们更好地理解围棋运动,同样也能帮助我们更好地理解人工智能。

 

 

 

 

 


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