b*****a
发帖数: 946 | 1 我先开场白来点题外话，这次谷歌找围棋来试刀，其实商业目的昭然若揭。因为所谓人
工智能，怎么定义，怎么量化，一直很模糊。然而，或者说所以，长久以来，业界形成
的一个观念就是：如果AI能够挑战人类围棋棋手，尤其是人类顶尖围棋棋手，则“证明
”了AI“拥有”了跟人类比肩的逻辑推断能力，或者简单的说，就是人工智能开始超越
人类思维能力。后面我会说道，这个本身就是一个偷换概念。
回到正题上，大家其实都知道，（至少目前来说）AI跟人类棋手比，在围棋开局阶段是
没有优势的，中盘阶段更是差得不是一点半点。很多人都能看出来，一开始的空旷棋盘
上，开放的空间场景下，AI其实根本抓不到人类的那种灵感，直觉，和大局观。它能够
抠的就是局部的细节。这个其实很好理解，因为归根到底它还是靠的计算能力，现在的
AlphaGo 其实只是比以前象棋 AI的穷举法进化了一点 -- 因为计算机在可以预期的将
来，其计算能力在面对围棋的变化时，还是根本没有办法用穷举法进行对局。谷歌开发
的所谓两套神经网络，只不过从算法上尽量减少其进行运算的深度和广度，说白了就是
一个算法的优化。所以，围棋开局和中盘阶段的万千变化，AI根本不可能跟人类顶尖棋
手抗衡。
电脑的绝对优势只是体现在官子阶段。这是因为棋盘上的变化骤然减少，所以电脑的运
算能力开始占据绝对优势，因为它基本上可以进行穷举了。而且电脑不会失误，不会所
谓“出昏招”。
上面说的这些，在李世石跟 AlphaGo的第一盘棋里面看得清清楚楚。实际上李世石明显
是有意的换了布局，他可能怕电脑打自己的谱。所以一开始显得别扭。但是进入中盘，
电脑劣势明显，基本上所有评棋高手都认为李世石开始占优，继而明显占优。对局的转
变就是发生在中盘以后，李世石明显有三步昏招，可能他根据电脑之前中盘的表现，认
为AlphaGo棋力跟自己差太多。也可能他开始有心里上的波动 -- 毕竟对面的不是人类
棋手，而是一台机器的系统。所以，李世石后面的应对，明显跟他平时与人类棋手比赛
的棋风截然不同。正是这些原因，加上官子阶段电脑决不出错，李世石最后很郁闷的输
了比赛。
我再回到我的标题，为什么我说“AlphaGo 其实根本赢不了顶尖棋手”。很简单，这个
所谓比赛的目的，谷歌要达到的商业宣传价值，就是制造一个人工智能取得突破，进而
推进它已有的智能项目的目的 -- 无人驾驶汽车，（大数据）智能医疗，智能家具，等
等。这个比赛本身，根本就是严重biased。因为AlphaGo 不是一台机器，它是一个庞大
的系统，多少个cluster，多少存储单元，多少个工程师团队在背后支持它的每一步运
算。从本质上说，它还是只是一个计算为王的系统。它第一盘赢李世石，靠的是后面决
不出错的计算，而不是可以比肩人类的思维能力。
我来设计一个稍微公平一点的比赛模式，AlphaGo 根本赢不了顶尖棋手。很简单，人类
棋手不是一个，不用多，四个就好，一个在第一线跟 AlphaGo 下，后面三个组成类似
“陪审团”的第二级决策。这个人类系统唯一的好处，就是要消除人类固有的弱点 --
情绪波动，心里落差。俗话说，旁观者清就是这个道理。实际上，开局和中盘阶段，“
陪审团”甚至都不需要介入，因为这个阶段电脑差距很大的。但是在中盘后期，尤其官
子阶段，“陪审团”必须介入，纠正第一线棋手的任何昏招。就是说，人类棋手落子，
首先是尊重第一线单一棋手自己的判断，但是如果后面的三位棋手发现明显昏招，则他
们有权限最后落子。这个模式下，我不认为AlphaGo 有任何机会取胜人类顶尖棋手组成
的系统。
大家有没有注意到一个细节，就是比赛用时。很多人说李世石用时太少，到输的时候还
有超过半个钟头，而AlphaGo 只剩8分钟左右。实际上，我觉得这只是说明两个原因：1
）AlphaGo 的棋，尤其官子之前的棋，实在不值得李世石用大把的时间去想；2）谷歌
工程师团队心里当然知道AlphaGo 的弱点和优势，所以他们是有意的把电脑的决策（实
际就是计算）时间更多的放在前面，这是个策略问题，但是正好印证了电脑跟人类在不
同阶段的优劣明显不同。
再扯远点去说，如果涉及到创造力，想像力，情感等等，现在的人工智能跟人类比，简
直没有任何可比性。所以我开场为什么说谷歌一定要找围棋来进行商业宣传就是这个原
因。围棋很复杂，但是正好又是谷歌们最好“作弊”的地方。那些害怕人工智能取代人
类的，简直就是杞人忧天。 |
m*****n
发帖数: 2152 | |
e*g
发帖数: 4981 | |
i***h
发帖数: 12655 | |
g**********y
发帖数: 14569 | 5 赞这个回复：言简意赅
【在 i***h 的大作中提到】
: 已经输棋了还能写出这样的神贴
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M*******p
发帖数: 5626 | 6 你说的陪审团系统中国已经赞助了这种比赛，下次让狗狗也来参赛吧。 |
b*****n
发帖数: 17570 | 7 楼主你再去看看柯洁的现场讲解，根本不是你想象的那样。
电脑官子阶段出了好几个错，但是中盘小李差的太多根本追不回来 |
j**********r
发帖数: 3798 | 8 电脑的目标是赢，不是赢得最多，很可能胜定之后找最简路径下。
【在 b*****n 的大作中提到】
: 楼主你再去看看柯洁的现场讲解，根本不是你想象的那样。
: 电脑官子阶段出了好几个错，但是中盘小李差的太多根本追不回来
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s*******u
发帖数: 147 | 9 想当然的分析AlphaGo。基于DNN的AlphaGo和当年的DeepBlue根本不是一个物种。
【在 b*****a 的大作中提到】
: 我先开场白来点题外话，这次谷歌找围棋来试刀，其实商业目的昭然若揭。因为所谓人
: 工智能，怎么定义，怎么量化，一直很模糊。然而，或者说所以，长久以来，业界形成
: 的一个观念就是：如果AI能够挑战人类围棋棋手，尤其是人类顶尖围棋棋手，则“证明
: ”了AI“拥有”了跟人类比肩的逻辑推断能力，或者简单的说，就是人工智能开始超越
: 人类思维能力。后面我会说道，这个本身就是一个偷换概念。
: 回到正题上，大家其实都知道，（至少目前来说）AI跟人类棋手比，在围棋开局阶段是
: 没有优势的，中盘阶段更是差得不是一点半点。很多人都能看出来，一开始的空旷棋盘
: 上，开放的空间场景下，AI其实根本抓不到人类的那种灵感，直觉，和大局观。它能够
: 抠的就是局部的细节。这个其实很好理解，因为归根到底它还是靠的计算能力，现在的
: AlphaGo 其实只是比以前象棋 AI的穷举法进化了一点 -- 因为计算机在可以预期的将
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z*****3
发帖数: 1793 | 10 这就是乱臆测Deep learning的神文。到现在我们machine learning community都没理
解deep learning。呵呵 |
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e******e
发帖数: 266 | |
h********2
发帖数: 1028 | 12 我觉得即使给人类顶尖陪审团，加上随时封盘的权利，再加上可以悔棋三五次，也没法
赢电脑。而且以后围棋电脑大赛可能要改规则，黑贴7目半在AI看来不一定合理 |
r*********l
发帖数: 170 | 13 那啥 搞deep leaning的现在都claim自己不是machine learning 不是 传统ai
理解deep learning。呵呵
【在 z*****3 的大作中提到】
: 这就是乱臆测Deep learning的神文。到现在我们machine learning community都没理
: 解deep learning。呵呵
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h********n
发帖数: 4079 | |
n******u
发帖数: 4271 | |
D******n
发帖数: 2965 | 16 楼主的帖子证明了人类的见识能力有限，再加上对客观事实的认知太感情用事。阿尔法
狗怎么会赢不了呢？
【在 h********n 的大作中提到】
: 第二场结果已经出来了, 楼主来说两句吧.
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D******n
发帖数: 2965 | 17 人认为的出错，是不是因为自己认知的局限？
狗狗其实是卖个破绽而已。
【在 b*****n 的大作中提到】
: 楼主你再去看看柯洁的现场讲解，根本不是你想象的那样。
: 电脑官子阶段出了好几个错，但是中盘小李差的太多根本追不回来
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n**n
发帖数: 626 | 18 是的，不过不是卖破绽。
蒙特卡洛搜索树是可能有些局部最优没有搜索到，然后被人类碰巧搜索到，但这样的几
率实在太小，几十亿分之一，所以最终评估出来这一步小李子获胜的可能小于百万分之
一，所以就走了这步。
我觉得这个同职业棋手对阵业余棋手的原理其实没有太大差别。所谓的大局观，眼界，
其实都是以计算以及过去的计算结果也就是经验为基础的。人类没有办法定量去描述，
所以就使用这些模糊的词汇。
如果由怀疑，可以从每一个看似疑问手段作为断点，进行后面的尝试。技术上大的框架
同象棋没有本质区别，只是象棋搜索空间太小，不需要这些高大上技术就搞定了。现在
人们也就不再提什么象棋的大局观了。
【在 D******n 的大作中提到】
: 人认为的出错，是不是因为自己认知的局限？
: 狗狗其实是卖个破绽而已。
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D******n
发帖数: 2965 | 19 如果不是卖破绽的话，只能说明狗狗还不够智能：只能追求赢，而不是如何利用人类的
弱点来赢，所以只能利用自己的理性优势，而不能利用对手的理性弱势。没有在真正利
用一切因素来优化啊。
换句话来说，狗狗和小李下棋还是和我下没什么区别。
【在 n**n 的大作中提到】
: 是的，不过不是卖破绽。
: 蒙特卡洛搜索树是可能有些局部最优没有搜索到，然后被人类碰巧搜索到，但这样的几
: 率实在太小，几十亿分之一，所以最终评估出来这一步小李子获胜的可能小于百万分之
: 一，所以就走了这步。
: 我觉得这个同职业棋手对阵业余棋手的原理其实没有太大差别。所谓的大局观，眼界，
: 其实都是以计算以及过去的计算结果也就是经验为基础的。人类没有办法定量去描述，
: 所以就使用这些模糊的词汇。
: 如果由怀疑，可以从每一个看似疑问手段作为断点，进行后面的尝试。技术上大的框架
: 同象棋没有本质区别，只是象棋搜索空间太小，不需要这些高大上技术就搞定了。现在
: 人们也就不再提什么象棋的大局观了。
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n**n
发帖数: 626 | 20 一个九段棋手对一个业余棋手也不需要买破绽。。破绽也可以在搜索树的深层，业余棋
手也不一定看得懂这个破绽。
实力强大到一定程度，这些技巧就不重要了。所谓重剑无锋，大巧不工。
【在 D******n 的大作中提到】
: 如果不是卖破绽的话，只能说明狗狗还不够智能：只能追求赢，而不是如何利用人类的
: 弱点来赢，所以只能利用自己的理性优势，而不能利用对手的理性弱势。没有在真正利
: 用一切因素来优化啊。
: 换句话来说，狗狗和小李下棋还是和我下没什么区别。
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n**n
发帖数: 626 | 21 有了这个程序的另一个好处是，可以将历史棋谱拿出来，仔细的评估每一个棋手的“真
实”水平，也就是看看他的每一步达到了最优化的程度。 |
D******n
发帖数: 2965 | 22 你这么说是不是把小李当业余棋手了？
开创新思路固然是牛，但进一步优化就是玩技巧了，哪门新兴学科不是这样？重剑无峰
，但也不能搬块石头就上，是吧？
【在 n**n 的大作中提到】
: 一个九段棋手对一个业余棋手也不需要买破绽。。破绽也可以在搜索树的深层，业余棋
: 手也不一定看得懂这个破绽。
: 实力强大到一定程度，这些技巧就不重要了。所谓重剑无锋，大巧不工。
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n**n
发帖数: 626 | 23 我猜测，在这盘棋之前，alphago应该已经同不少九段棋手对战过，有一定取胜的把握
，或者是必胜的把握，不然上来输个0:5也没什么意义。谷歌买的这个公司，广告效应
还是要达到的。 |
q******g
发帖数: 3858 | |
n**n
发帖数: 626 | 25 看最终alphago可以达到让几子的水平了。
达到绿巨人的水平，还真就搬块石头就上了。
【在 D******n 的大作中提到】
: 你这么说是不是把小李当业余棋手了？
: 开创新思路固然是牛，但进一步优化就是玩技巧了，哪门新兴学科不是这样？重剑无峰
: ，但也不能搬块石头就上，是吧？
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