柯洁用胜利打脸人工智能 围棋“造神”路漫修远

柯洁对阵辜梓豪

　　10月1日，三星杯16强赛一场中国内战备受瞩目，中国第一人柯洁与近来势头正劲的“辜霸”辜梓豪，双方鏖战336手，最终柯洁执黑半目险胜。这盘棋在很长时间里众多围棋AI都是判断柯洁劣势，但最后柯洁用胜利打了所有“人工智能”的脸。

　　柯洁惊险“逆转”？

　　柯洁执黑对阵辜梓豪，开局不久双方就展开激烈战斗。不过随着棋局的进行，不少围棋人工智能都判断柯洁黑棋形势不佳，一度胜率甚至跌到了25%，柯洁本局“凶多吉少”的声音不绝于耳。

柯洁执黑半目胜辜梓豪

　　不过从棋局的进程上看，柯洁大局非常清晰，小细节也并不与对手斤斤计较，给人游刃有余之感。最后棋局的结果是柯洁黑胜半目，一众围棋人工智能瞬间变成了“砖家”。

　　造成这一原因的是三星杯的赛制是韩国规则，黑棋贴6目半。而绝大多数人工智能训练的基础规则都是中国围棋数子法，黑贴3又3/4子，相当于7目半。这盘棋如果使用中国规则的话，是辜梓豪白胜1/4子。人工智能基于自己胜率的判断没有错，只是在韩国规则里这盘棋是柯洁赢了。

　　看似简单的小调整，对人工智能来说却困难得甚至需要推倒重来。因为所有的训练数据都是黑贴7目半的，想得到6目半的准确判断，需要重新用6目半的数据训练。

人类围棋高手是“通用型智能”

　　人类才是最神奇的智能

　　一位人类职业棋手，甚至是业余高手就能在各种贴目、让子规则间任意切换，在灵活和通用性上完胜当前的人工智能程序。

　　仔细想想，人类才是最复杂和神奇的“智能”。科技如此发达的今天，很多人类可以轻松完成的动作，对机器来说还像杂技般困难；人脑的学习效率，千倍万倍于机器，吴清源一生只有八百多盘棋，却达到了人工智能训练万亿次的境界。

　　人类更神奇的地方在于情感，2016年第一次人机大战AlphaGo与李世石大战之前，清华大学哲学系的韩立新教授就说：“即使李世石输了也并不意味着围棋活动的终结。阿尔法围棋胜利是人工智能的胜利，科技的胜利。但机器和人类最大的差别就是它不是知情意的统一体，它不能享受围棋。我们大多数人下棋是为了享受，心灵上，文化上的，包括职业棋手的胜负也是一种享受。阿尔法围棋即使赢了李世石也不会产生高兴这种情绪。”

赢下AlphaGo后 开心的李世石

　　即使真的有一天，人类的种种情感也能够通过编程和代码实现，我们也依旧是人类，更希望用自己的感知，融入这个世界……

　　围棋“造神”路漫修远

　　扯远了，回到围棋人工智能的话题上。

　　DeepMind用一篇名为《零》的论文，终结了AlphaGo项目，但关于围棋人工智能的研究才刚刚开始。

　　按照《零》论文里的方法不断自我学习，强化学习，可以把围棋水平一直提高下去，但这个水平是否有上限呢？会不会出现技巧上的循环呢？（人类围棋有时会把之前的布局拿出来重新研究，使用）会不会有一天因为量变发生些我们意想不到的质变呢？

　　不同规则、不同贴目、不同人数的围棋，人工智能能否完全掌控？

　　人工智能自我训练的过程其实也给人类学习围棋提供了一些经验，以前我们走了很多弯路，围棋很简单，很自由，人为的加上了条条框框后，变得复杂艰涩了。其实围棋就是围棋，走进去，你能看到自己的内心。

　　利用人工智能来帮助人们更好的认知围棋，享受围棋，才是这一切的目的。还不会下围棋的朋友，可以关注下这个课程。主讲人樊麾是第一个跟AlphaGo接触的职业棋手，也是第一个明白过来的人。

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　　现在想想，AlphaGo是不是退役的早了些？

　　（白夜）