如果围棋已被人工智能完全破解 那它的意义在哪?

如果围棋已被人工智能完全破解 那它的意义在哪?
2021年01月10日 11:10 体育综合

  据 棋牌大师头条号报道

  近期,围棋与人工智能的话题逐渐热门。柯洁在某节目上的一席话“我这辈子也打败不了AI”,更是发人深思。根据如今的贴目规则,如果AI破解了每一步后得出结论:按照现在的贴目(7.5)规则,白棋必胜,若修改到6.5则又是黑棋必胜。如果仅仅在选色时便能知晓胜负,那么这样围棋还有什么意义?来看看知乎的高手棋迷们是如何回答的吧。

  知乎作者:Yuhang Liu

  首先,现在的AI离完全破解围棋还差很远——所以题目的基本事实判断是错误的。“完全破解围棋”是什么概念?在我看来,就是说,对任一给定局面,走子方的任一落子,直接给出 双方最佳应对 下的最终子差。比如说,黑棋第一手下星位,某围棋终结者指出:黑棋最终将盘面领先7目(数据是我瞎猜的),然后根据双方应着,这个子差不断变化,这才叫终结——完全掌握棋盘上的所有知识、所有信息。现在的AI,本来就是基于剪枝、基于概率,天然就不可能给出严格数学意义上的必胜策略。不要说围棋,就是复杂度低一些的国际象棋、五子连珠,即使软件已经虐了人类十几年了,离破解也还差得远;真正被破解的有影响力的棋类,据我所知只有(改规则前的)国际跳棋。

  另外,也不要忽略职业棋手的学习能力。职业围棋通过和AI下训练棋,实际上是涨了棋的。职业棋手现在被星阵围棋让2子不贴目也可以堂堂正正地赢;前几天又搞了个和星阵的17路天弈对局,竞叫贴目,17路棋盘在星阵执黑贴17.5目的情况下,也有职业棋手赢的(如果我没记错的话两次赢棋都是杨冬)。说实话这个差距倒不是那么难以接受。

  其实和很多凑热点的人想象的不一样,现在职业棋界差不多已经接受“AI比人类强”&“人类棋手可以向AI学习”这种观念了。从围棋技术方面来说,AI发现了很多新的手段,也淘汰了一些有问题的定式,改进了人类对围棋的认知,人类可选择的下法可能是更丰富了而不是更少了;AI还有可能帮助人类棋手克服“年龄魔咒”。在围棋界普遍低龄化的年代,超过30岁的棋手往往会面临瓶颈期,甚至出现棋力下降、不在竞技状态的问题。然而,在有了能向更强的对手学习的条件之后,现年30岁的陈耀烨发现自己还能涨棋,他在过去2年和绝艺下了2000多盘训练棋,应该在技术方面还是有所提升的,最近刚刚拿下首届天府杯世界大赛冠军。我想这些事情,是很多借AI之风挖苦人类棋手的吃瓜群众们所根本没有了解过的吧。

  最后,针对“AI已经比人类强那人类下棋还有什么意义”这种问题,我想请大家想想:在已经有那么多高水平职业比赛的情况下,晚报杯、黄河杯这种业余比赛有什么意义?更低级别的业余比赛又有什么意义?的确,人类棋手已经不能代表围棋本身的最高水平了,但这真的意味着人类比赛就没有意义了么?在有NBA存在的情况下,CBA又有什么意义呢?

  知乎作者:winter

  其实这个问题挺有意思,虽然提问者的语气有点那个啥,但是被计算机穷尽的棋类现在确实都很尴尬。举两个例子:

  黑白棋虽然现在还没有被穷尽所有分支,但是在80年代被开复老师研发的AI打赢世界级选手,之后30年里AI越来越强势,到现在个人计算机已经可以做到算出绝大多数draw line,导致整个圈子里背谱效果好于提高棋力,为了限制背谱,现在世界级选手聚集的网站playok已经开始引入随机开局模式。

  五子棋(连珠)则更加悲惨,因为突然死亡机制,不太需要引入深度神经网这样的估值,只需要靠一般的蒙特卡罗剪枝甚至alpha-beta剪枝就可以得出必胜方案,甚至一些高段选手可以人肉计算穷尽win line(日本新井华石九段曾著《连珠必胜法》),所以导致规则一改再改,从无禁手的五子棋,到三三禁、四四禁、三手交换五手两打的连珠棋,这个规则真的早已经脱离大众娱乐能理解的范围了。

  所以说到底围棋现在的阶段还不算太糟,只是贴目不太改变玩法本质,要真进入改规则阶段那才是真的尴尬,而且围棋变化多,就算背谱也不至于很夸张,短期内反而可能会利用计算机发现很多新套路,不必太担心。

  知乎作者:Quan

  我小学学过三年围棋,拿了业3,后来进步逐渐缓慢,直接去考业5失败,和父母综合考虑下决定放弃继续在围棋上投入大量时间,好好读书考试去了,现在在做算法、统计建模相关工作,偶尔在网上下下棋,也去参加过线下湾区围棋比赛,算是和围棋和AI都走得比较近吧,分享下自己的观点。

  首先围棋并没有被“完全破解”。即使现在人赢不了AI了,但不代表当前最强的AI的每一步全是“正解”。阿尔法狗横空出世,后面还有更强的阿尔法零。只要人对围棋AI的能力提升还有足够大的兴趣,通过改变算法、加强算力和时间总能发明出更强的“狗”。

  其次,有了阿尔法狗甚至真正无敌狗,围棋学习也很有意义。

  从下棋本身来说,人们可以通过和AI对弈得到新的思路。下围棋可以分为三个阶段:布局、中盘和官子阶段。布局和中盘阶段因为棋盘山留有大量的可落子之处,人是很难真的算清楚的,很多时候都是凭借着经验性的“大局观”来判断。自从狗横空出世后,人们发现很多时候自己的思维定式形成的大局观并不是最优甚至相对较优的,从而和大量自我博弈、经验丰富的狗师傅学到了新的落子套路。

  从普通人学习围棋来说,一个人能在学围棋的过程中学会如何长时间专注于一件事(在即时满足的当下尤其重要),理性思考,不骄不躁,懂得权衡轻重,有大局观意识,从而让学习、生活和工作受益。这和有狗无狗没什么关系。

  最后,从职业围棋手角度来说,围棋手的终极目标就是追求人类智力巅峰。有狗做老师,能大大加快围棋发展速度,现在的职业九段必然吊打10年20年前的职业九段,未来的九段也一样吊打现在的九段。就像国际象棋并没有因为卡斯帕罗夫输给了“深蓝”而被弃,围棋作为人类智慧的结晶也必将一直流传下去。

  最最后说个小插曲,我之前所在的Google总部MTV2000这幢楼的四楼micro kitchen的靠窗一侧,一直摆着几幅围棋盘和棋子,每周三下午五点都有好些人相约来切磋棋艺。其他还有几个Office也有类似的“围棋室”。看,连狗的发明者都没有觉得围棋没有意义呢。

  知乎作者:康老

  我完全赞同第一高赞的回答。既然有好答案,我就不重复别人说过的了,再补充几点个人看法吧。

  第一,人工智能完全破解围棋,还很远很远很远很远。人工智能目前的成果是:把人类通过代代高手靠纯脑力运算、上千年经验累积的对围棋的认识极大地提高了。如按照阿尔法狗研发人员所言,起码是提高了四个子以上。

  在乌镇围棋大会上,阿尔法狗研发工程师说,与柯洁对阵的master,比之2016年3月对阵李世石的阿尔法狗,在版本内侧中,可以让到四个。

  恐怖吧,还有更恐怖的,与柯洁对阵的master版本,还远不是更高版本阿尔法元的对手。据此推测,阿尔法元至少能让人类高手五个子。这是不可能想象的,太难以置信了。要知道,在80年代,日本围棋最辉煌的时代,超一流高手们推测,围棋上帝不过让当时最强的赵治勋两个子。上帝笑而不语:孤陋无知的人类啊。

  现在看起来,当时人类高手对围棋上帝的推测,简直是田间老汉推想皇帝在金銮殿里的生活。当时只有一个人清醒,就是藤泽秀行:棋道一百,我只知七。

  作为一个棋迷,我非常想看到阿尔法元让五个子对人类高手的对局,到底阿尔法狗能使出什么样的神招妙手,让人类高手五个子。但是,估计人类不愿应战。太栽面了。阿尔法元也早已退出江湖,把应用转移到了医疗和距离人类日常生活更近的领域。不过只要有人赞助,重赏之下,必能达成。可惜,应昌期老爷子仙逝多年(连应明皓先生都离去两年了吧),否则凭他对围棋的无限热爱和雄厚财力,没准能促成这件事。

  第二,围棋是一件特别好的脑力游戏,可以作为普通人伴随终身的爱好。当然,职业棋手太难了,这条路不是给普通人走的。无论围棋是否被破解,和棋友们对上几局,摆摆棋谱,看看棋谱,甚至摩挲一下珍藏的棋盘棋子,都是一种无比快乐。

  从这个逻辑看:我下得不好,但是我喜欢下棋,由此推导出:人类下得不好,但是人类喜欢下棋。不一样成立嘛。

  射雕英雄传里,周伯通在桃花岛上对郭靖说:这个世界上什么最好玩?武功是最好玩,钻研一辈子没有止境。我在桃花岛上被黄老邪关了十五年,钻研武功,也没觉得有多久。如果周伯通知道后来人类发明了一种叫做枪的东东,可以轻松击倒任何人,他还会觉得武功好玩嘛?还会的。

  就像在《精武英雄》里,船越文夫对陈真说:年轻人,练武的目的不是击倒对方,击倒别人最好的方法是用手枪,练武是为了提升人的体能并将之推至极限。

  幸好船越文夫没有来一句:年轻人不讲武德。

  我说:年轻人,下赢高手最好的方法就是用手机。

  出现了枪炮后,人类依然喜欢练武。这和人工智能在围棋上打败人类后,人类依然喜欢下棋,岂不是一样的。

  另外,现在看,人类可能是不太适合下围棋的。因为围棋的运算量超大,以人脑的运算量,对于围棋理解还是很吃力的。只不过,电脑出现后,人类一直未能发明出合适的硬件(早期电脑性能不够)软件(找不到适应围棋的算法)对围棋进行计算,导致人类在围棋上一度空前自信,以为自己很会下围棋,甚至出现了宇宙苍生之中,只有人类才会下围棋的错觉。在1997年深蓝打败卡斯帕罗夫后,聂老还说,电脑打败人类还要100年。实际上,这个时间不到二十年。人类的脑力虽然面对围棋很渺小,但是人类就喜欢下,不行吗。

  

      人类与人工智能相生相克的关系一直都是社会学的热点话题,引申到围棋领域也依然能激起万千波浪,但我们不必过分忧虑,围棋作为一项智力竞技项目,其核心依旧是“人”,只要人们能够享受这项竞技运动,它就永远有存在的意义。

  (棋牌深度报道组 跳跳 整理)

人工智能围棋AI

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