唐奕:AlphaGo缺陷尚多 樊麾这都不杀?(多谱)

2016年02月05日12:33    新浪体育 微博 收藏本文
唐奕,职业二段,曾经的女子围棋国手,现任万同科技首席围棋官唐奕,职业二段,曾经的女子围棋国手,现任万同科技首席围棋官

  计算机围棋真的可以击败职业棋手了吗?

  计算机围棋真的可以击败职业棋手了吗?

  计算机围棋真的可以击败职业棋手了吗?

  重要的事情说三遍。下结论之前,分析棋谱才是科学又合理的做法。

  就在谷歌的AlphaGo被炒的沸沸扬扬的同时,同事告诉我加入了卷积神经网络的Zen已经达到了kgs7段,进入了kgs百强排行榜,所谓的kgs7段大概相当于弈城的弱9段。

  我对Zen是有些了解的,在首届美林谷杯世界计算机围棋锦标赛的时候,有幸作为讲棋嘉宾全程参与了整场赛事,并和Zen下了一盘让5子的对局。经过为期5天的参与体验,我受益匪浅。关于计算机围棋,当时学习到的结论大致这样:

  1 计算机围棋最难的是局势评估,谁的局势评估做的好,谁的程序就会更强;

  2 如果有海量的数据,棋型的问题可以解决,程序下的棋会更像人下的;

  3 蒙特卡洛树搜索虽然是传统的AI的技术,但用来做决策验证还是不错滴。

  谷歌用一个叫价值网络的方法解决了局势评估,用一个叫策略网络的方法解决了棋型和选点,有没有用蒙特卡洛树搜索我不知道。

  哪尼!围棋就这样被解决了?!

  这些技术是不是具有不可被突破和逾越的瓶颈呢?

  火速求助了同事之后,看过论文的同学们说,只要有计算资源和资金,这个方法完全是可以复制的。。。

  好吧,我决定赶快看下AlphaGo的棋谱压压惊。

  黑棋樊麾职业二段 VS 白棋AlphaGo(标准职业?)

  过程图一

  过程图一:由于此时黑棋下了这步,导致了后面的白棋这步打吃(见过程图二)

  过程图二

  过程图二:这步棋就右上局部而言,难道不应该直接挡在二路净吃角上两子吗?(见图1)

  图1

  上面那个失误也就算了,看了AlphaGo下面的一手,我的内心彻底崩溃了。。。

  就是这步!(过程图三)

  过程图三

  过程图三:亲爱的读者朋友们,不管你的围棋水平如何,你一定要对自己有绝对的自信,要相信,你就是职业级的。下面,请大声的告诉我,下一步黑棋应该下在哪里?

  图2:当然是这一步的,对吧。AlphaGo在左边完全白忙活了啊。

  图2

  有没有一种三观尽毁的感觉?

  樊老师实战不发挥,没有下这里,捶胸顿足啊。古语有云:一着不慎满盘皆输。那些遗憾和悲凉,用这个局部来描述,相信所有人都深有体会的。就棋评本身而言,后面的进程也很大程度上丧失了讨论的价值。

  自加入万同以来,多承同事们的指教,对计算机围棋有些初步的认识。其实围棋不光是游戏,以解决游戏的心态来解决围棋通常不易成功。围棋是东方智慧的浓缩,从东方文化的起源“河图洛书”来追溯,事物变化即是由天地方圆来表达,虽然东方文化中的阴与阳和代表西方思想的0和1具有极大的意义上的相似性,然而通过某种程序规律把二者从定量到对定性的一一建立对应关系,不是可被轻易理解的算法组合即能简单完成的,应怀敬畏心。

  以上,是我的感悟,请指正。我是唐奕。

文章关键词:围棋人工智能唐奕

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