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    2016年辽宁省公务员考试申论热点:吴清源复活能战胜阿法狗吗?

    2016-03-11 09:16 辽宁人事考试网 http://ln.huatu.com/ 文章来源:辽宁华图


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      这一周,热爆网络的话题当然是围棋人机大战。在人工智能界,围棋被视为人类智慧尊严的最后一座堡垒,可3月9日,谷歌的围棋人工智能阿法狗 (Alpha Go)却第一次击败了李世石9段。知名网友@马伯庸仿《百年孤独》的开头写道:“许多年之后,面对汹涌而至的机器人大军,马小烦少校将会想 起,他父亲抱着他刷直播人机围棋比赛的那个下午。”

      阿法狗为什么能赢?复盘可知,李世石的开局形势一度大优,阿法狗在初期出现不少 明显“业余”的“电脑棋”,帮李世石把左下角迅速定型。问题是,阿法狗是个机器,它没有优势劣势的情绪变化,更没有投子认输这个选项。局势从白102打入 开始发生变化。在左下角下得太舒服的李世石明显优势意识过浓,应对开始偏软,在右边的应对和交换明显失误和吃亏,差距被迅速缩窄。开始紧张的李世石为了扳 回损失,在右下角不是简单尖顶做活,而是采取了更复杂的黑2压,意图吃掉白一子。后面的结果我们知道了,患得患失的李世石后半盘如同梦游。对此,网友“青 朴山”评论说:“随着变量的几何级增加,人的犯错几率会越来越大。机器不会。变量和数据增加几个数量级,对于机器而言,只是提高点CPU的运算速度而已。 李世石能一度统治职业棋界,就在于他张扬桀骜,不求平衡,拖人犯错的棋风:你要战,我便战;你不要战,我更要战,从一开始便将对手拉入不到终局不休的无数 场战斗之中。‘我算不清的变化,我的对手一定也算不清’,逼自己和对手都犯错,但是让自己的错误犯得小,并避免自己成为犯最后那个错误的一方。这就是李世 石的绝招。但对没有情绪的机器人,比如阿法狗,这招完全无效。一旦要在几何级数的变量中寻找最优解,而这个最优解又正好存在,那人类大概率是会输的,时间 早晚而已。李世石会输,如日中天的柯洁,也会输。”

      在输掉第一场世界关注的“人机大战”后,人们多少有点为李世石的失误惋惜。可3 月10日下午,李世石还是输掉了第二场“人机大战”。尤其阿法狗的第37手,就被韩国现场的解说员称为“昭和棋圣吴清源的风范”,而此前坚信人类必胜的聂 卫平也感叹AlphaGo的妙招,“对狗的下法脱帽致敬!”有高手还感觉,AlphaGo的棋像是李昌镐下的,“那种压倒人的气场,如同铁壁的沉稳,将李 世石碾轧。所以,@陈军———价值投资者 说:“更可怕的是AlphaGo会下出一些很俗很业余的棋,莫名其妙就扩大了优势。人类对围棋的理解、数百年积 累的经验共识被颠覆、被碾轧、被降维攻击。”

      知乎网友“dududu自己玩”的笔触更精彩:“六七十年前吴清源横扫日本棋坛的时 候,最恐怖的不是绝高的胜率,而是赢棋的方法:明明是有定论的坏棋,他不管不顾地下一长串,对手觉得自己一路占便宜,几十手之后回头一看,棋已经输定了; 优势下吴有一种‘缩小棋盘’的能力,三下五除二,已经没有可以起纷争的地方了。前一点显露的是吴先生领先于整个时代的对围棋的理解:什么是好棋、坏棋,子 力的效率,不相关棋子之间产生的潜在关联,在二三十年间吴先生的理解和整个时代的棋手不同。这种胜利不是技术上的胜利,是‘穿越’式的碾轧。这种情况吴先 生之后再也没有出现过。A lphaGo赢李世石的第二盘与上述情况非常相似,让人明显感觉到A I对围棋的理解全面超越了人类。”

      这 一结果,基本就使人们相信,接下来不出意外应该是机器5比0完爆人类。搜狗CEO王小川2月初就预言A lphaGo胜而风头出尽。王小川一直对 AlphaGo抱有坚定的信心,主要来自两个方面:“一是近三年来,AI领域图像和语音识别取得了突飞猛进的进展;二是人类在下棋时,并没有启用全部的大 脑,是用搜索+推理+直觉解决,这三个方面的问题机器已经解决两个了,就是搜索和直觉,只是没有推理,但是我内心里认为推理可以用强的计算力加上直觉去部 分地取代。”大数据专家涂子沛则认为:“计算机通过不断‘存贮’、‘学习’人类的棋局数据,可以获得更为强大的判断力。机器不用完全了解一个特定冠军的内 心世界和思维,就可凭无数棋局和棋手的经验、战胜对手,算法可以集‘众智’。退一步而言,纵使李世石此番能赢1局,也只是暂时领先,出现一个比 A lphaG o更会下围棋的机器人,恐怕只需要几个月。”

      那这是否就意味着“AI战胜人类,奇点来临”?@简直反驳说:“计算机程序当然比人运算更快,而且它在每一个场景下可以迅速计算出在各个位置落子的所有可能性从而选择最优步骤。这和‘计算器在算数上战胜高三学生心算’是一个道理。”@fwjmath  思考更深刻:“AlphaGo利用的深度学习神经网络,实际上借鉴了人类大脑某些部分的设计,换句话说,就是‘挪用’了演化花费上亿年时间‘摸索’出的一 套计算体系中的一部分。它跟人脑一样,都是一个‘黑箱’,即使我们知道每一个神经元如何根据输入而动作,也难以在概念层面上理解A lphaG o每一步 棋的‘原因’,或者是人类棋手的‘直觉’。深度学习网络已经可以在某种程度上掌握相对复杂的‘概念’,再加上计算机强大准确的搜索能力,A lphaGo 今天的表现其实并不令人意外。但要理解它到底掌握了什么‘概念’,虽然已经有一些初步的研究,但还需要人类上下求索。归根到底,这是一场人类与人类之间的 战斗:展现智慧的人,以及制造工具的人。”

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    (编辑:钱春霞)

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