新聞分析:這一次,為什麼大咖們猜錯了
3月13日,韓國棋手李世石九段在賽後記者會上開心不已。當日,在韓國首爾舉行的人機大戰第四局比賽中,韓國棋手李世石戰勝人工智能“阿爾法圍棋”,獲得首勝,總比分1比3。 新華社記者姚琪琳攝
新華社北京3月14日電 新聞分析:這一次,為什麼大咖們猜錯了
新華社記者劉石磊
“除了以5:0戰勝它以外,其他都沒有意義。”
這是“人機大戰”前,李世石對韓國媒體發表的“宣言”。自信滿滿的不只李世石一人,許多圍棋高手、甚至計算機專家,都看好人類棋手取勝。然而,“阿爾法圍棋”連中三元,絲毫不講“情面”。
不看好計算機,首先源於對圍棋這一“人類智慧高地”的信心。這種源自中國的古老游戲難度之高毋庸置疑:361個交叉點可讓棋盤上變幻無窮,千古不同局。計算機難以“故技重施”,用擊敗卡斯帕羅夫和中國象棋大師的“窮舉”法取勝。
也正因如此,計算機在“稱霸”國際象棋和中國象棋後,始終難以在圍棋上佔到便宜。即使在去年10月戰勝歐洲冠軍樊麾後,“阿爾法圍棋”也沒能得到多少高手的“正視”——他們認為樊麾遠非頂級水平。
圍棋專家畢竟不是計算機專家。他們信賴10年內獲冠軍頭銜最多的人,不認為“初出茅廬”的一款軟體能有什麼過人之處。況且與樊麾一戰,“阿爾法圍棋”確實只有“業餘頂級水平”。
但是,“阿爾法圍棋”與“深藍”等前輩最大的不同,恰恰在於學習能力和算法的優化。
按照“阿爾法圍棋”開發團隊在英國《自然》雜誌發表的論文,其技術架構模仿人類大腦神經模式,會分析人類棋手的不同策略,然後自己“苦練”下棋並從中學習提高。
並且,“阿爾法圍棋”不以計算速度,而以優化的算法取勝。它會先評估棋盤上各個位置的“價值”,再選擇在哪落子。這可以幫助它減少大量無用計算,更智能高效。與“深藍”相比,“阿爾法圍棋”所評估的棋子位置只有數千分之一。
學習能力意味着棋力可不斷提高,優化算法意味着智能程度更接近人類棋手。這兩點相加,使得“阿爾法圍棋”的真實水平,在3月9日落子之前,無人可知。
是的,就拿學習能力來説,不要説圍棋專家難以理解,即使人工智能專家,也很難確切地知道。正如美國臉書公司人工智能項目負責人田淵棟所説,這種能力是其開發者事先也估計不到的,“只有試了才知道,人工智能研究就是這樣”。
從科研角度講,眾多大咖猜錯對弈結局,説明人工智能技術的進步驚人。許多專家此前認為,計算機戰勝圍棋職業棋手,至少還要10年。“阿爾法圍棋”的勝局顯示出,這一領域的技術發展已經超出預期。
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