AlphaGo也冲动？ 人机大战内部数据藏惊人谜团
play
经历了深度学习和拥有超强计算能力的人工智能会不会产生情绪呢？新浪体育讯 日前，AlphaGo团队成员樊麾职业二段在欧洲围棋大会上披露了AlphaGo关于人机大战第二局的一些数据和变化图，有两个很有趣的事情樊麾表示无法解释，一个是AlphaGo的一步“疑似”妙手是它临时起意，走到那一步时才想到的；另一个是AlphaGo非常“冲动”地选择了战斗，但结果却令自己的胜率变低。
图1：樊麾提到的第一个无法解释的情况是这样的，白棋三角一手在右上角挂角的时候，AlphaGo给出的变化图显示，它原计划的下法是左上角走完后，在左边5位吊一手。然而……
图2：实战当李世石白棋走到三角这手拆二的时候，AlphaGo忽发奇想，走出了这手五路“尖冲”（全谱第37手），这手棋也是本局最大的争议所在，究竟是不是好棋，尚无定论。但我们也不是非得知道结果，樊麾说看到这手棋他泪流面面，因为真正感觉到了围棋的自由，在棋盘上那种无拘无束的自由……就像AlphaGo数据显示的，这手棋人类走出的可能性接近于零。
人类高手下棋的时候其实也经常出现这种情况，走到某个局部，忽然灵光一现，发现还有自己此前计算之外更好的下法。AlphaGo难道对局时也是这样？！
图3：本局第二个无法解释的疑点。AlphaGo判断李世石白棋布局前面有些欠佳之处，下至此时黑棋的胜率已经升至55%，然后黑1尖冲左下角，寻求战机。
图4：有趣的事情出现了，左下角的战斗，当进行到黑9挡住时，AlphaGo判断黑棋的胜率仅剩50%了……换句话说，AlphaGo在左下角主动出击，寻求战斗，结果却令自己的胜率下降了，难道人工智能也有“冲动”这种情绪不成？
冲动是魔鬼……
图5：按照AlphaGo的变化图，此时白1在四路打吃是最强下法，这样双方将形成复杂的战斗，胜率各半。中国棋手时越也曾摆出这个变化，与AlphaGo的看法不谋而合。
图6：然而实战李世石却选择了在1位打吃，严重失误，这手棋走完，AlphaGo判断黑棋的胜率直升到了59%……
图7：接上图的后续变化，黑5档时，李世石白6立下太缓，接下来黑棋先手走到9位围空，胜率已经超过了60%。此时在被聂卫平评价为“十三段”的AlphaGo的后半盘面前，胜负其实已经没有太大悬念了。
樊麾说，AlphaGo为什么忽然变招，为什么选择了胜率降低的下法，这两个问题，以目前他掌握的数据和知识，他无法给出一个理由充分的解释……
我们能想到的一个合理的推测是，问题还是出在了围棋的复杂性上，即使是以AlphaGo网络版强大的计算能力，深度学习和强化学习产生的对弈经验，也无法在布局阶段把每手棋都计算到面面俱到。因此直到轮到黑棋走第37手时，AlphaGo的计算树才搜索到了这手棋的可能；同样在左下角的战斗中，AlphaGo挑起战斗伊始也没有发现白棋四路打吃的手段，因此选择了过分的下法，发现自己的失误之后，AlphaGo的胜率评估，自然就下降了。
围棋与阴阳、太极、周易这些我们不觉明历的东西其实是异曲同工的不过就像樊麾一直在强调的，这些变化图和胜率评估只是AlphaGo认为的情况，是不是真理，我们无法断言。同样，我们的判断，我们的推测也是基于我们人类所接受围棋理念而得出的，究竟孰优孰劣，恐怕只能等后世评说了。
对于围棋，对于这个世界，我们人类所知还是太少了……
（周游）
| 点击下载【新浪体育客户端】，赛事视频直播尽在掌握 |
