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復盤

3月9日下午,經過3個半小時的激戰,李世石九段投子認輸,Alpha Go再次戰勝人類。

根據日程安排,5局棋將分別於3月9日、10日、12日、13日和15日舉行,即使壹方率先取得3勝,也會下滿5局。比賽采用中國規則,執黑壹方貼7目半,各方用時為2小時,3次60秒的讀秒。

與戰前李世石預言5:0全勝的成績相比,今天的結果有些出乎意料,也讓未來幾天的比賽更加充滿懸念。

然而,僅這壹局的結果就已經能說明壹些問題。

AlphaGo獲勝意味著什麽?

李世石戰績

1995年入段,1998年二段,1999年三段,2003年因獲LG杯冠軍直接升為六段。

2003年4月獲得韓國最大棋戰KT杯亞軍,升為七段。

2003年7月獲第16屆富士通杯冠軍後直接升為九段。

2006、2007、2008韓國圍棋大獎——最優秀棋手大獎(MVP)。

2009年,李世石連續19個月高居韓國棋手等級分排行榜首位,並保有國內國際各兩項棋戰的冠軍頭銜,取代“石佛”李昌鎬成為韓國圍棋第壹人。

近10年來獲得世界第壹頭銜最多的棋手,***獲得14個個人賽世界冠軍。

AlphaGo戰績

2015年10月阿爾法圍棋以5:0完勝歐洲圍棋冠軍、職業二段選手樊麾。

別看只有壹枚軍功章,這在人工智能領域卻是了不起的進步。

很多人都知道,1997年的「深藍」計算機戰勝了人類的國際象棋冠軍卡斯帕羅夫,但是那時候大家不會認為“深藍”真正擁有了人工智能。原因在於:國際象棋就64格,最大只有2^155種局面,稱為香農數,大致是10^47。雖然沒法全部去遍歷,只要把開局庫和殘局庫多輸壹些進去,結合壹些中盤的策略選擇和部分遍歷就很牛了。

對棋局進行預測,遍歷每壹種走法直到壹方勝出,然後回退計算每壹個可能贏的概率,最後使用概率最高的作為最優的走法。「深藍」就做了這麽件事,暴力窮舉所有的步子,然後找最優。所以雖然「深藍」勝了,但並不意味著「智能」。

但對圍棋來說,千古無同局,沒有殘局的概念。圍棋每回合有 250 種可能,壹盤棋可以長達 150 回合。所以最大有3^361 種局面,大致的體量是10^170,而已經觀測到的宇宙中,原子的數量才10^80而已。

圍棋復雜度示意圖(只看圖C君已經暈了)

圍棋需要的並不僅僅是計算的能力,還有圖形處理的能力,後者是計算機的弱項。

局部的死活就是壹個例子,計算機的壹個總體目標,就是贏棋,它很難像人壹樣靈活構建不同的局部目標。圍棋高手對棋形的判斷近似於對人臉的判斷,這更接近人工智能的本質。這也就是為什麽在今天直播解棋時古力九段評價:電腦雖然在局部戰鬥表現出色,但在大局上似乎不如人類高瞻遠矚。

AlphaGo是如何戰勝李世石的?

AlphaGo實際上是搜索算法和深度學習的結合。

深度學習是人工智能(AI)領域當下最為熱門的研究領域。具體到 AlphaGo 上,「 深度學習」的能力利用「 價值網絡( value network ) 」去計算局面,然後再用「 策略網絡( policy network )」去選擇下子。「 價值網絡 」和「 策略網絡 」是兩種不同的深度神經網絡,並且***同構成了 AlphaGo 的「 大腦 」。

AlphaGo的”大腦“實際上分成了四大部分:

Rollout Policy 快速感知”腦“:用於快速的感知圍棋的盤面,獲取較優的下棋選擇,類似於人觀察盤面獲得的第壹反應,準確度不高

SL Policy Network 深度模仿”腦“:通過人類6-9段高手的棋局來進行模仿學習得到的腦區。這個深度模仿“腦”能夠根據盤面產生類似人類棋手的走法。

RL Policy Network 自學成長“腦”:以深度模仿“腦”為基礎,通過不斷的與之前的“自己”訓練提高下棋的水平。

Value Network 全局分析“腦”:利用自學成長“腦”學習對整個盤面的贏面判斷,實現從全局分析整個棋局。

四個腦區的功能不壹樣,基本對應人類棋手下棋所需的不同思維,既包含局部的計算,也包含全局的分析。其中的Policy Network用於具體每壹步棋的優劣判斷,而Value Network則對整個棋局進行形勢的判斷。

開局不久,我們能看到李世石用壹手棋來試探AlphaGo的棋力,CSDN總裁蔣濤現場點評說,這壹招很不明智,AlphaGo是遇強則強,遇臭也臭。因為AlphaGo提升棋力首先是依靠模仿來進行自我水平的提升,這和人類的學習方式其實是壹模壹樣的。

人類棋手下棋的步驟:

Step 1:分析判斷全局的形勢

Step 2:分析判斷局部的棋局找到幾個可能的落子點

Step 3:預測接下來幾步的棋局變化,判斷並選擇最佳的落子點。

那麽,AlphaGo在擁有強大的神經網絡”大腦“的基礎上采用蒙特卡洛樹搜索來獲取最佳的落子點,本質上和人類的做法是接近的。

首先是采用蒙特卡洛樹搜索的基本思想,其實很簡單:多次模擬未來的棋局,然後選擇在模擬中選擇次數最多的走法

AlphaGo具體的下棋基本思想如下:

Step 1:基於深度模仿“腦” 來預測未來的下壹步走法,直到L步。

Step 2:結合兩種方式來對未來到L的走勢進行評估,壹個是使用全局分析“腦”進行評估,判斷贏面,壹個是使用快速感知“腦”做進壹步的預測直到比賽結束得到模擬的結果。綜合兩者對預測到未來L步走法進行評估。

Step 3:評估完,將評估結果作為當前棋局下的下壹步走法的估值。即給壹開始給出的下壹步走法根據未來的走向進行評估。

Step 4 :結合下壹步走法的估值和深度模仿腦進行再壹次的模擬,如果出現同樣的走法,則對走法的估值取平均(蒙特卡洛的思想在這裏)

反復循環上面的步驟到n次。然後選擇選擇次數最多的走法作為下壹步。

簡單的講就是綜合全局和具體走法的計算分析,對下壹步棋進行模擬,找到最佳的下壹步。對步子的選擇,既要依賴於全局分析“腦”的判斷,也需要深度模仿“腦”的判斷。

離AI取代人類還有多遠?

在對戰結束之後,中國棋手柯潔對於AlphaGo的勝利有些擔心,甚至表示如果可能願意接受AlphaGo的約戰。他說,AlphaGo的出現讓人類棋手的生存空間變小了。

AlphaGo的表現讓我們看到了AI的無限可能,也讓不少人對於未來的人類世界產生了些許擔心。我們都知道「機器人學之父」阿西莫夫在著作《我是機器人》中所提的“機器人工學三原則”:

機器人不得危害人類。此外,不可因為疏忽危險的存在而使人類受害。

機器人必須服從人類的命令,但命令違反第壹條內容時,則不在此限。

在不違反第壹條和第二條的情況下,機器人必須保護自己。

技術之外,人們擔心的其實是未來社會的倫理秩序。

有人提到,機器能夠獲勝除了強大的計算能力,還在於它不像人壹樣有各種心理和身體的負擔,沒有情感,永遠快速而準確。然而,「沒有情感」,這是機器的鎧甲,也可能成為它的軟肋。讓人工智能獲得情感感知能力,應該還有壹段艱難的路要走。

萬不得已時,C君想到了壹個主意對付AlphaGo:

(順便致敬C君最愛的庫布裏克最偉大的作品《2001太空漫遊》:可能拔電源都沒用)

附:人機對弈歷史

機器對戰人類,四大經典勝利

從第壹臺計算機問世以來,人們就夢想造出壹種可以完美模擬甚至超越人腦的計算機系統。過去20年中,有4次人機大戰給人們留下格外深刻的印象,也成為人工智能發展的絕佳註腳。

1997 深藍Ⅱ:蠻算的“硬漢”

1997年,美國IBM公司的“深藍Ⅱ”超級計算機以2勝1負3平戰勝了當時世界排名第壹的國際象棋大師卡斯帕羅夫。“深藍”的運算能力當時在全球超級計算機中居第259位,每秒可運算2億步。

第壹局比賽,“深藍Ⅱ”看上去就像是個業余棋手。但第二局比賽,電腦下棋卻像世界壹流的特級大師。受第二局失利的影響,卡斯帕羅夫無心比賽。在決勝局中,卡斯帕羅夫犯了壹個低級錯誤,他走了19步後就宣布放棄。整場比賽進行了不到壹個小時,“深藍Ⅱ”贏了這場具有特殊意義的對抗。

“深藍Ⅱ”還算不上足夠智能,主要依靠強大的計算能力窮舉所有路數來選擇最佳策略“深藍Ⅱ”靠硬算可以預判12步,卡斯帕羅夫可以預判10步。

2006 浪潮天梭:以壹敵五

2006年,“浪潮杯”首屆中國象棋人機大戰中,5位中國象棋特級大師最終敗在超級計算機浪潮天梭手下。中國人發明的這項充滿東方智慧的模擬戰爭遊戲,被中國超級計算機獨占鰲頭。

值得壹提的是,浪潮天梭在比賽中,同時迎戰柳大華、張強、汪洋、徐天紅、樸風波5位大師。在2局制的博弈中,浪潮天梭以平均每步棋27秒的速度,每步66萬億次的棋位分析與檢索能力,最終以11:9的總比分險勝。

柳大華在兩局之間中場休息時,直言這場比賽“艱苦卓絕”。他在賽後表示:“我覺得計算機的優勢在於它的計算非常快而且準確,有抓住優勢的能力,並且抓住以後就不放手,不會受到任何不良的心理影響,將勝利進行到底。不過它的確在平穩的局面下會比較死板,不夠靈活。”

2011 沃森:答題“學霸”

2011年,“深藍”的同門師弟“沃森”在類似於“最強大腦”的美國智力問答節目《危險邊緣》中挑戰兩位人類冠軍。

雖然比賽時不能接入互聯網搜索,但“沃森”存儲了2億頁的數據,包括各種百科全書、詞典、新聞,甚至維基百科的全部內容。“沃森”可以在3秒內檢索數百萬條信息並以人類語言輸出答案,還能分析題目線索中的微妙含義、諷刺口吻及謎語等。“沃森”還能根據比賽獎金的數額、自己比對手落後或領先的情況、自己擅長的題目領域來選擇是否要搶答某壹個問題。

“沃森”最終輕松戰勝兩位人類冠軍,展示出的自然語言理解能力壹直是人工智能界的重點課題。

2015 阿爾法圍棋:“思考者”

2015年10月,“阿爾法圍棋”人工智能程序以5:0戰勝歐洲圍棋冠軍樊麾,這是人工智能程序首次在不讓子的情況下戰勝人類圍棋選手。

樊麾1月份回顧這場比賽時表示,“就是在壹個特定的房間裏,我面前有壹張棋盤和壹臺電腦,我沒有在電腦上直接下,而是通過棋盤下的。”至於落敗的原因,樊麾分析稱,“首先是自己棋有點臭,尤其是到了後半盤,開始讀秒的時候老打‘勺子’,下得也比較著急,我這些毛病,事後看都被電腦抓住了。其次應該說是心態問題,我太想贏了,而且壹開始我也不太相信它能戰勝我。”

樊麾對記者說:“如果沒有人告訴我,我壹定不知道它是電腦,它太像人了。它壹定是在思考。按照人的說法,它應該有棋風吧。”

結合songrotek的專欄編寫