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AlphaGo會故意輸給人類一場麼?

今天將進行柯潔和AlphaGo對弈三番棋的最後一局,下午對局結果出來後,恐怕再鮮有這樣的人機對弈瞭。



在這之前,AlphaGo已經和柯潔對弈過兩局,和古力、連笑配對賽一局、和五大高手團隊賽一局。四局比賽均是AlphaGo勝,棋下到這,AlphaGo開始展現出瞭更多讓人疑惑不解的下棋風格。



比如官子退讓。

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AlphaGo在中盤走棋的風格都是很強勢的,但是到瞭官子階段,表現往往大跌眼鏡。



到底是Bug還是“故意放水”,我們先瞭解一下這個讓狗非常糾結“官子”到底是什麼。

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所謂官子,也就是收官的意思,“收官”這個詞也是這麼來的,跟一場球、一個大會、甚至一個自然年一樣,一場圍棋進入官子階段的時候,就是快要結束的時候,這個時候,大局基本已定,隻需要處理一些零碎的事物。對於一盤棋來說,就是處理一些零碎的空地。專業點的說法也叫“詳細點目”。



下圍棋就是一個占地盤的過程,每走一步棋的目的,都是希望能擁有更大的地盤。等到棋越下越多,大的空地已經被搶完,雙方就要從小的空地入手,這時候就是在收官子。



雖然中盤被認為是確立勝負的關鍵,但高手對弈的時候,即便在官子階段也不會掉以輕心,因為棋沒有下到最後一步,誰也不知道會發生什麼,對手隨時有可能在官子翻盤。



在23日和柯潔對弈的第一局比賽的官子階段,面對柯潔的強硬招數,AlphaGo反而一改之前的兇悍,變得非常保守,能讓的子都讓瞭。



在26日的團隊賽中,面對五位圍棋高手,AlphaGo依然取勝,但是仍在官子階段給瞭對手機會,並且規避一切復雜變化。甚至在小官子階段走出瞭看起來完全沒用的棋,被團滅的五大棋手哭笑不得,甚至代為執棋的黃博士都忍不住要笑瞭。





這不是AlphaGo第一次出現這種“事故”。



今年一月AlphaGo化身Master鍵盤俠在網上橫掃各大高手的時候,就常在官子階段退讓,羋昱廷和樸廷桓都曾僅以半目惜敗。這造成人類棋手在官子階段比AlphaGo強的印象:失瞭中盤,也總能在官子追回一二吧。





此前日本圍棋老將趙治勛和日版阿法狗DeepZenGo進行對局的時候,柯潔就在微博上給趙治勛提建議:



“和AlphaGo擁有同樣技術的ZenGo,私底下我有一定的瞭解。我其實一直在研究、與別人探討,深度學習技術的計算機到底有何弱點,也親自實戰過。如果趙老能看的見我的微博,請留心我的建議:無論局面如何都不要認輸,拖到官子,刮爆它。”





在Zen的身上,柯潔認為官子階段是弱點。



但也有很多人認為,在官子階段,人類棋手雖然還在對棋盤上剩下的領地焦灼,但是狗已經認準瞭自己能贏。所以才一再退讓,狗其實就是故意在讓子。





至於狗為什麼會在官子處處退讓,大傢此前有很多猜測,不過大致集中在兩個方向上:



猜想一:你們都以為圍棋下到官子就簡單瞭,但實際官子才是對AI來說最難的。



人的“棋感”是多年的走棋的經驗判斷,AlphaGo的“棋感”則是神經網絡訓練的結果。首先通過策略網絡縮小落子的選擇范圍,然後通過窮舉搜索模擬走棋到一定程度,這時候會生出許多可能性的分支。



但是這些分支太多,即便對於能力再強大的計算機來說也是過重的負擔,所以要進行“剪枝”,通過價值網絡評分,權衡比較,剪掉沒用的支,選擇一個最能贏的點。





在佈局和中盤階段,棋子落在不同的地方,導致的後果是很不一樣的,長枝和短枝差得多,剪起枝來非常方便,同時計算的負擔也會小很多。



但是官子帶來的困惑就多瞭,官子階段,棋盤上到處都是棋子,到處都是子力(每一個棋子給外界帶來的影響)。對於算法來說,可以選擇的點越來越多,並且這些點之間的差距越來越小。



所以,看似棋局接近尾聲,對於人類棋手來說,可能棋局是越來越明朗,但是對於對於算法來說是越來越困惑。



在這個時候如果盲目剪枝,就可能會遺漏有價值的落子點。但是如電腦主機推薦果擴大選擇范圍,又會帶來大量搜索和計算的負擔。



最後導致AlphaGo在官子階段漏洞百出。



猜想二:狗的策略是“贏不貪多”。



AlphaGo尋求的是簡明處理,也就是說,在模擬出來的眾多勝利之路中,找到第一條勝率更大的路一直走到黑。



可以假設,AlphaGo在棋盤上找到瞭1000種贏的可能,但是有990種都是隻贏半目,隻有10種可以贏十目。



按照既定的策略,也就是價值網絡評分的標準,狗會選擇最保守但能確保獲勝的那990種棋。贏的多少,並沒有作為AlphaGo價值判斷和打分的目標。



如果一個點收官可能贏50目但有50%的幾率崩盤,另一個點可以贏5目但100%取勝,勝率優先原則永遠是後者,不是故意退讓。



到底AlphaGo如何能保持精準的隻贏半目,在25日第二局比賽結束的發佈會上,DeepMind創始人Demis Hassabis給出瞭標準答案:



“第一盤棋的官子階段,AlphaGo在做的隻是讓自己的勝率最大化,因此在比賽的最後階段,可能會在某些局部的點做一些放棄,AlphaGo隻是專註於勝率,其它並不重要。 ”



所以正確答案是猜想二,包含一些猜想一的猜測,整個狗在下整盤棋的時候,是一個很復雜的計算過程,但是它的目標是很簡單的,就是保證能贏,為此可以放棄一些局部。



甚至可以反過來應用這個規律,隻要在官子階段狗開始步步退讓,就說明它已經贏瞭。



所以為什麼不在AlphaGo的程序中寫入一個“贏越多越好”的目標呢?



被當做故意放水,狗也很委屈,如果想要保證每盤即能贏,又能贏得多,還要看工程師是否能加上一個“贏幾目”的補丁瞭。



等等,這樣的補丁原來也是有的!



有一種叫做Dynamic Komi的東西,翻譯過來叫做動態貼目。這個補丁的用途,簡單來說就是防止電腦在被讓子時下出太保守的棋,AlphaGo的團隊曾在一篇論文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》中明確指出Alpha Go沒有使用動態貼目。



論文沒有指明原因,但是試用過動態貼目的人表示,動態貼目很容易下出漂亮的棋,但是會導致勝率降低。



所以,和人類棋手想要下手漂亮棋不同,狗被設定的目標是贏就行瞭,隨便贏成什麼樣。





但是AlphaGo也不總是能贏的,26日上午,它就下瞭一場必輸的棋,但不是故意輸的。



昨天上午進行瞭一場配對賽:對弈雙方分別為古力九段和連笑九段,並會各自配一個AlphaGo外掛,和自己輪流執棋。這就是說,不管輸的是哪方,都有AlphaGo的份。



這場比賽開始古力一方占據優勢,連笑進入瞭讀秒階段,現場講棋甚至已經準備好瞭結束語。但這個時候局勢突然逆轉,連笑一方逐漸追趕,步步緊逼,古力眼前煮熟的鴨子就這麼飛瞭。面對這樣的局勢,古力的AlphaGo選擇舉牌投降,但是被古力拒絕!被拒絕後的狗開始亂走棋,以示抗議——其實是因為計算走哪裡都是輸,所以就放棄瞭進一步計算,反而顯得“智障”——最後古力還是自己舉牌投降瞭。



古力賽後解釋為什麼拒絕AlphaGo認輸的要求,表示自己也是有小情緒的:“當時我覺得我下的還可以呀。”



古力說,如果AlphaGo會說話的話,可能會說:古力呀,你下的這都什麼棋……



最後古力認輸,則是因為提出認輸後的AlphaGo一直送子,不能忍。



AlphaGo認為古力沒有能力,古力認為AlphaGo沒有情懷。



人生的博弈也是這樣,輸贏不是最重要的,但狗生的博弈就是要贏!所以別想著讓狗狗放水一局瞭,如果贏瞭,那肯定是柯潔同學太努力。



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