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master为什么会击败柯洁?人类为什么赢不了人工智能?
2017-10-13 09:53:16   来源:   评论:0
master为什么会击败柯洁?人类为什么赢不了人工智能?去年李世石对战alphago落败引发很大的轰动,人类真的要被人工智能击败了吗?其实很早以前就出现过人机对战,深蓝问世的时候我们就为之震惊,但是到alphago出现的时候,我们开始感到了恐慌。小编开始也不服,打开了电脑,人机对战完了两盘象棋,发现自己连简单的都赢不了,后来感叹道,人工智能太tm可怕了!好了,幽默一下,今天我们就来分析一下,这几天最火的master,这些冰冷的机器为什么可以击败人类呢?

 

 
 
master为什么会击败柯洁?人类为什么赢不了人工智能?

 

  如果说去年李世石对弈AlphaGo见证千年的人类围棋在新的神经网络算法面前的摇摇欲坠。现在进行时的master对职业水平甚至顶级棋手的40多连胜(快棋),那就很清楚的告诉人类,我们的水平在它面前已经相当落后。

 

 
 
master为什么会击败柯洁?人类为什么赢不了人工智能?

 

  这波连胜有个令人类惊诧的特点,就是面对人类的精英棋手,master大部分都以中盘取胜。取胜的幅度有时极大。而且它下棋似乎不加思考,出手很快。这个其实并不奇怪,假设master就是人工智能在下,那么程序设置里就已经决定了它每步所需的时间,算法寻找的深度和广度都预先设好了。也就是在这个前提下人类精英的顶级快棋能力还是被颠覆性的击败了。

有了这几十盘棋作为样本,可以试图做一点简单的分析。首先可以回顾一下机器下棋的特点,它们没有情感,没有恐惧也没有兴奋,它们只是在矩阵计算里找到算法给出的最佳的点。我并不觉得它们会去‘保守’或者‘激进’。这些解读只是人类在看棋时给出的,自我代入的解释。算法里应该不会存在。另外一点也很重要,这次人工智能围棋革命并没有围棋理论作基础。什么意思呢?做个物理模型计算的类比,如果我们要设计一款飞机的外形,我们是有非常系统而确切的流体力学理论做基础的,在设计软件时,有些地方还会做必要的近似,但我们知道那里近似了,如果算出来的结果和实验比较有细微差别,我们也可以有比较合理的解释为什么。但围棋人工智能软件现在没有理论,软件可以给出一个价值判断,但这个价值判断我们人类无法去’理解‘,同时它的价值判断并不就是真理,只是在它设计框架下的估计。

 

 
 
master为什么会击败柯洁?人类为什么赢不了人工智能?

 

  先抛结论,人工智能的战斗力很强,尤其局部战斗,强大的计算能力在这几十盘棋谱里很清楚的显示了。人工智能的布局跳出了人类的框架。而人工智能的官子好像并不出色。关于人工智能计算能力的强大,应该是容易被大家接受的。局部的战斗,时间有限的情况下,人类计算很难跟上。令人惊讶但又并不完全出人意料的是,它的布局新手频出,颠覆了人类的很多所谓定式和传统模样。令人惊讶是因为在机器学习时,布局定式在人类棋手的棋谱里是很常见也比较固定的。而现在master频繁的下出预想不到的布局,有些出乎意料。这说明,机器学习时的左右互搏开拓了布局的空间,并且机器的估值函数和训练经验很强的支持这些新的下法。说不出乎意料并不是作者一定要来一个转折,而是从逻辑上来讲,布局的新解应该是早就来到的。原因正是标题所说的,人类所欠的围棋债。

很多人从学棋一开始,就对布局很疑惑,并且从来没有找到令人信服的答案。疑惑的点很简单,就是各类被奉为圭臬的布局常用下法从来就没有被证明是必须如此的。其实,最先的几十手(也就是布局阶段)的可能性极多而且很难估算,这点对机器和人类都一样。对人类尤其如此,只是在人类下的小的可怜的对局数前提下,好像‘这么下,对局者都可以接受。这个思考模式的反面是,如果不这么下,谁会得益,棋书里一般是给出一个比较模糊和笼统的答案,说如此某一方怎样怎样,但事实是,对局时,旁观的职业顶级高手对于局势的判断经常性的有极大差别。同样一盘棋,有些高手会判断甲领先,另外一些固执的认为乙领先。而对局双方自己,在复盘时,如果他们很诚实,也经常会错判形势。这一切都清楚的表明,布局阶段的判断,基本是基于棋手经验而来的直觉,或者是棋手基于局势自己考虑的有限可能性下的半理性判断。

 

 
master为什么会击败柯洁?人类为什么赢不了人工智能?

 

  那么问题的实质就很清楚了,哪怕是我们最精英的棋手,在布局阶段浩瀚的可能性面前,判断局势是如履薄冰的,是没有坚实的根基的。恐怕也因为这个,许多最顶级的棋手都表示自己对围棋的理解是很肤浅的。而也正是因为这个原因,一代代的棋手都选择定式来下,因为一旦跳出框架,谁都没有确切的下一步计划!变化当然有,但变化经常很有限,并且变化的结果自己或者大家研究也不彻底。再加上心理上的压力,除非特别的情形,一般棋手不去贸然大幅改变布局下法。人工智能突破了这个陈规,结果是颠覆性的。

  这就是人类的欠下的巨大围棋债务。我们没有理论,我们所谈的棋理其实是基于有限经验的定性总结。这一切都在人工智能大面积探索新的可能性面前土崩瓦解,各种新布局带来的冲击是很大的,人工智能毕竟还有左右互搏的经验做支持,人类的支撑就很少了。这样的心理和经验双重不利,人类精英惨败一点不奇怪。

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