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AlphaGo也沖動? 人機大戰內部數據藏驚人謎團

新浪體育訊 日前,AlphaGo團隊成員樊麾職業二段在歐洲圍棋大會上披露瞭AlphaGo關於人機大戰第二局的一些數據和變化圖,有兩個很有趣的事情樊麾表示無法解釋,一個是AlphaGo的一步“疑似”妙手是它臨時起意,走到那一步時才想到的;另一個是AlphaGo非常“沖動”地選擇瞭戰鬥,但結果卻令自己的勝率變低。

圖1:樊麾提到的第一個無法解釋的情況是這樣的,白棋三角一手在右上角掛角的時候,AlphaGo給出的變化圖顯示,它原計劃的下法是左上角走完後,在左邊5位吊一手。然而……

圖2:實戰當李世石白棋走到三角這手拆二的時候,AlphaGo忽發奇想,走出瞭這手五路“尖沖”(全譜第37手),這手棋也是本局最大的爭議所在,究竟是不是好棋,尚無定論。但我們也不是非得知道結果,樊麾說看到這手棋他淚流面面,因為真正感覺到瞭圍棋的自由,在棋盤上那種無拘無束的自由……就像AlphaGo數據顯示的,這手棋人類走出的可能性接近於零。

人類高手下棋的時候其實也經常出現這種情況,走到某個局部,忽然靈光一現,發現還有自己此前計算之外更好的下法。AlphaGo難道對局時也是這樣?!

圖3:本局第二個無法解釋的疑點。AlphaGo判斷李世石白棋佈局前面有些欠佳之處,下至此時黑棋的勝率已經升至55%,然後黑1尖沖左下角,尋求戰機。

圖4:有趣的事情出現瞭,左下角的戰鬥,當進行到黑9擋住時,AlphaGo判斷黑棋的勝率僅剩50%瞭……換句話說,AlphaGo在左下角主動出擊,尋求戰鬥,結果卻令自己的勝率下降瞭,難道人工智能也有“沖動”這種情緒不成?

沖動是魔鬼……

圖5:按照AlphaGo的變化圖,此時白1在四路打吃是最強下法,這樣雙方將形成復雜的戰鬥,勝率各半。中國棋手時越也曾擺出這個變化,與AlphaGo的看法不謀而合。

圖6:然而實戰李世石卻選擇瞭在1位打吃,嚴重失誤,這手棋走完,AlphaGo判斷黑棋的勝率直升到瞭59%……

圖7:接上圖的後續變化,黑5檔時,李世石白6立下太緩,接下來黑棋先手走到9位圍空,勝率已經超過瞭60%。此時在被聶衛平評價為“十三段”的AlphaGo的後半盤面前,勝負其實已經沒有太大懸念瞭。

樊麾說,AlphaGo為什麼忽然變招,為什麼選擇瞭勝率降低的下法,這兩個問題,以目前他掌握的數據和知識,他無法給出一個理由充分的解釋……

我們能想到的一個合理的推測是,問題還是出在瞭圍棋的復雜性上,即使是以AlphaGo網絡版強大的計算能力,深度學習和強化學習產生的對弈經驗,也無法在佈局階段把每手棋都計算到面面俱到。因此直到輪到黑棋走第37手時,AlphaGo的計算樹才搜索到瞭這手棋的可能;同樣在左下角的戰鬥中,AlphaGo挑起戰鬥伊始也沒有發現白棋四路打吃的手段,因此選擇瞭過分的下法,發現自己的失誤之後,AlphaGo的勝率評估,自然就下降瞭。

圍棋與陰陽、太極、周易這些我們不覺明歷平板比價的東西其實是異曲同工的

不過就像樊麾一直在強調的,這些變化圖和勝率評估隻是AlphaGo認為的情況,是不是真理,我們無法斷言。同樣,我們的判斷,我們的推測也是基於我們人類所接受圍棋理念而得出的,究竟孰優孰劣,恐怕隻能等後世評說瞭。

對於圍棋,對於這個世界,我們人類所知還是太少瞭……

(周遊)















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