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  我們習(xí)慣稱之為“阿爾法狗”的人工智能AlphaGo和圍棋界的恩怨真的是很難理清。去年它對(duì)頂尖棋手李世石發(fā)起挑戰(zhàn),并以讓人驚訝的4:1大比分獲勝,讓人類在智力游戲上的自信開始崩塌。不久前AlphaGo化身神秘的 Master,在網(wǎng)上面對(duì)各路職業(yè)棋手贏得了60連勝的駭人戰(zhàn)績(jī),徹底擊碎人類對(duì)人工智能的最后一座堡壘。

  如今或許是不服輸,或許是為了挑戰(zhàn) AlphaGo 的極限,新一輪的世紀(jì)之戰(zhàn)即將被點(diǎn)燃,而這一次的賽制和過去都不一樣。

  人機(jī)世紀(jì)大戰(zhàn)的第二輪不知不覺間已被敲定,時(shí)間是今年四月,地點(diǎn)在世界互聯(lián)網(wǎng)大會(huì)的舉辦地浙江烏鎮(zhèn),而對(duì)戰(zhàn)雙方則是 AlphaGo,還有世界排名第一的棋手柯潔,雙方將以三番棋賽制決勝負(fù),而且不同于過往的快棋形式,這次要下的是慢棋。

  有趣的是,在這一次的三番棋“單挑”之后,AlphaGo 可能還將要接受一次“群毆”,對(duì)手是職業(yè)棋手組隊(duì)參加,后者將采用集體研討之后再落子的相談棋。如果可能的話,中日韓三國(guó)的棋手可以各組一隊(duì)輪番挑戰(zhàn) AlphaGo。有消息稱,團(tuán)體戰(zhàn)的節(jié)奏可能會(huì)比柯潔的三番棋更慢,一盤棋需要下兩天,雙方各有長(zhǎng)達(dá) 9 小時(shí)的對(duì)弈時(shí)間。

  最后的慢棋

  為什么下一次世紀(jì)之戰(zhàn)將會(huì)是慢棋呢?我們還得從去年李世石和 AlphaGo 的對(duì)決說起。眾所周知李世石在五局對(duì)決中唯一只贏了第四局,而那一局正是慢棋賽。當(dāng)時(shí)面對(duì)李世石精彩的逆轉(zhuǎn)手,AlphaGo 接連出現(xiàn)了“人工智能式”的低級(jí)失誤,最終落敗。

  更耐人尋味的是,化名為 Master 的 AlphaGo 雖然在網(wǎng)絡(luò)上大殺特殺,但它有一個(gè)讓人在意的細(xì)節(jié),那就是只接受快棋賽邀請(qǐng)。這些事實(shí)讓人不禁浮想聯(lián)翩,是不是 AlphaGo 自知它的弱點(diǎn)就是慢棋?盡管事實(shí)可能并非如此,但是值得一試。

  我們都知道,AlphaGo 的“頭腦”中本身就儲(chǔ)存了數(shù)以百萬(wàn)計(jì)的棋譜,再加上它能夠憑借強(qiáng)大的機(jī)能不斷進(jìn)行左右互搏式的自我對(duì)弈,并通過深度學(xué)習(xí)技術(shù)過濾及記住那些勝率低的落子選項(xiàng),從而實(shí)現(xiàn)了類似人類一樣的最優(yōu)選擇思考。

  可怕的學(xué)習(xí)能力,再加上人工智能特有的那種不知疲倦,狀態(tài)如一,計(jì)算精確,這才讓 AlphaGo 在快棋賽中所向無敵。盡管現(xiàn)代競(jìng)技圍棋一直在朝著快棋發(fā)展,但無論職業(yè)棋手的計(jì)算能力再?gòu)?qiáng),他也會(huì)受到狀態(tài)和疲勞的影響,也可能會(huì)因?yàn)闀r(shí)間的緊迫來不及思考出最優(yōu)選項(xiàng)。碰上了計(jì)算更快,且始終表現(xiàn)穩(wěn)定的 AlphaGo,僅僅 30 秒以下的時(shí)間確實(shí)是少了一些。

  下快棋大家認(rèn)栽,那么下慢棋怎么樣?新一輪的世紀(jì)大戰(zhàn)看似是人類要不顧臉面合起伙來欺負(fù) AlphaGo 了,但這事實(shí)上仍然是人類的背水一戰(zhàn)。職業(yè)棋手們只是想要探討,人類究竟還有沒有戰(zhàn)勝它的可能性?

  事實(shí)上由世界第一的柯潔先行三番棋挑戰(zhàn) AlphaGo,這三場(chǎng)大戰(zhàn)更多的是一種試探。如果柯潔在下慢棋的情況下仍然不能夠戰(zhàn)勝 AlphaGo,那么就說明以個(gè)人去挑戰(zhàn)人工智能無論如何都已經(jīng)沒有了希望,接下來只能靠團(tuán)體的力量了。

  職業(yè)棋手們的考慮確實(shí)有他們的道理。正如上文中所說,AlphaGo 勝在處理速度快,發(fā)揮穩(wěn)定,這對(duì)于在快棋賽中容易被時(shí)間因素影響到心理狀態(tài)的人類棋手來說是巨大的優(yōu)勢(shì)。如果能夠給予人類棋手更多的思考時(shí)間,甚至于能讓他們?nèi)翰呷毫θビ懻摮鲆粋€(gè)最佳的下法,這確實(shí)是人類在棋盤上戰(zhàn)勝 AlphaGo 的唯一手段了。

  有趣的是這樣的賽制頗有一點(diǎn)復(fù)古的味道。圍棋大師吳清源和本因坊秀哉 1933 年 10 月的經(jīng)典對(duì)局中,后者就曾屢次要求暫停,回去和弟子們共同研討對(duì)策,將這局棋的總用時(shí)延長(zhǎng)到了三個(gè)月之久,據(jù)說因此最終獲得了勝利。有這樣的先例,即使對(duì)手已經(jīng)是無敵于天下的人工智能,或許也就有了戰(zhàn)勝的希望吧。

  一言以蔽之,人類棋手現(xiàn)在想要戰(zhàn)勝 AlphaGo,只能希望自己少失誤,并且考慮得更加周全一些了。這種嘗試的有趣之處就在于,如果人類能夠?qū)⒆约旱氖д`率最小化,并且盡可能排除掉狀態(tài)的影響,那么人類多年來所發(fā)展出的棋道,和人工智能通過學(xué)習(xí)算法自己“悟”出來的棋道,究竟誰(shuí)才是正確的?難道事實(shí)真會(huì)像柯潔所說,人類數(shù)千年的實(shí)戰(zhàn)演練進(jìn)化,其實(shí)不知什么時(shí)候開始就已經(jīng)誤入歧途了?

  傳奇將要完結(jié)

  無論接下來的這一次世紀(jì)大戰(zhàn)結(jié)果如何,人類是勝是敗,一個(gè)不可改變的事實(shí)是人工智能技術(shù)已經(jīng)發(fā)展到能夠在人類引以為豪的領(lǐng)域發(fā)起強(qiáng)力挑戰(zhàn),并獲得勝利的程度了。更重要的是,科學(xué)家們開發(fā) AlphaGo,當(dāng)然不只是為了去下圍棋的。

  AlphaGo 開發(fā)團(tuán)隊(duì)的負(fù)責(zé)人曾表示,他們之所以讓人工智能走圍棋學(xué)習(xí)的方向,一是為了喚起全世界對(duì)這項(xiàng)運(yùn)動(dòng)的關(guān)注,二是希望能夠?qū)⒀芯砍晒\(yùn)用到其他領(lǐng)域上。事實(shí)上,研發(fā)團(tuán)隊(duì)已經(jīng)明確表示下一次大戰(zhàn)無論結(jié)果如何,他們都將終止在圍棋方向的開發(fā)。

  不僅僅是圍棋,以 AlphaGo 為代表的人工智能有望在氣象、市場(chǎng)預(yù)測(cè)這些方面做出卓越貢獻(xiàn),發(fā)揮更大的作用。現(xiàn)在我們?nèi)匀粸槿斯ぶ悄艿耐蝗会绕鸶械綋?dān)憂,或許很快它所帶來的進(jìn)步就將惠及每一個(gè)人。

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