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    圍棋還能這么下?

    2016年12月29日,Master首次出現在弈城,并在當晚就很快取得了對國內高水平職業棋手的十連勝;30日中午,它又在數次連勝后,拿下了“韓國第一人”樸廷桓九段和疑似“中國第一人”柯潔。

    柯潔此前在觀戰時曾驚嘆:“從來沒見過這樣的招法,圍棋還能這么下?”“人類數千年的實戰演練進化,計算機卻告訴我們人類全都是錯的。我覺得,甚至沒有一個人沾到圍棋真理的邊。”

    1月4日晚,在連續對陣申真谞九段、周睿羊九段、古力九段后,AlphaGo的連勝紀錄擴大到了60場,按照事先的計劃,圍棋程序的非正式比賽測試暫時告一段落。

    網絡快棋是目前職業選手練習的主要方式之一,因為每一步思考時間很短,與帶獎金的正式比賽相比,快棋賽中對決雙方更加容易出錯,所以這次升級版AlphaGo的實際圍棋水平如何還需要正式規則比賽的進一步檢驗。

    Master展示了人類棋手無法企及的快棋水平,但如果給人類足夠的思考時間,是否結果會不同?

    沖擊已經開始

    值得一提的是,去年12月13日,多名谷歌高層曾經突訪中國,他們在中國棋院與聶衛平、柯潔等人進行了交流,并達成了合作協議。隨后在日本棋院JournalistClub的頒獎儀式上,哈薩比斯曾表示:“2017年對AlphaGo和圍棋界都將是充滿興奮的一年。”人們沒有意識到,在新的一年還未到來時,人工智能對這項流傳千年的古老技藝的沖擊已經開始。

    芝麻科技創始人、CEO朱智對第一財經記者表示:“這次比賽相比上次和李世石的三局體現出了AlphaGo更好的穩定性和信心。在圍棋這個領域,人工智能證明了它確實表現得更好,但這并不意味著機器具有智慧。事實上,機器更擅長處理這些復雜的理性問題,因此在許多的特定領域,機器學習所帶來的智能將逐漸改變傳統的模式。”

    而Master版本相較AlphaGO是否有升級與改進,又究竟是優化了什么使其變得如此強大,具體的改進方案目前仍沒有公開。人工智能公司第四范式創始人兼CEO戴文淵猜測認為,“經過逾半年的訓練,數據量應該提升了不少,上回訓練了800萬盤棋,這次估計好幾億了。另外針對上回(對李世石)第四盤棋的弱點,估計在訓練方法上也有改進。”

    知乎上同樣引發了Master是否升級的討論,一位備注為“未來知識圖譜創始人”的用戶表示,變強的原因在于,“Master是在AlphaGo的基礎上調整了算法和參數的,而不是它下過多少盤棋,畢竟機器不會真的‘學習’,它只是在重復使用人設定的算法,為優化參數提供數據。”

    不過戴文淵認為,升級版的AlphaGo“在對弈中可能會有一些隨機或者非隨機的擾動,即選擇不是最優的位置落子,嘗試新的可能,不會是很笨地自己和自己下”。

    電氣和電子工程師協會(IEEE)高級會員、英國厄爾斯特大學計算機科學專業教授柯倫(KevinCurran)對第一財經記者表示:“AlphaGo的成功就連它的創造者們也大吃一驚。我們都知道AlphaGo已經非常先進了,但是沒想到它竟如此優秀。由此可見,增強學習加上‘樹搜索’而成的算法,的確有效增加了‘勝率’,這是AlphaGo優于最厲害的人類圍棋選手的地方。同時我們也不應忘記,當初谷歌的DeepMind團隊研究人工智能技術的目的,并不僅僅是為了研發一套圍棋比賽工具,而是為了在將來能夠更好地把人工智能科技應用到醫療、機器人、無人駕駛汽車、農業、金融等為人類服務的行業當中。這才是如今科技發展最讓人驚艷的地方。”

    詩人艾略特說過,“去年的話屬于去年的語言,明年的話等待另一種聲音。”這用在人工智能的瞬息巨變上絲毫不差。

    責任編輯:林晗枝

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