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围棋

心跳之局：AlphaGo强大，柯洁伟大！
柯洁和 Google AlphaGo 的第二局棋无论从围棋角度，还是从 AI 角度，加多少感叹号都是不够的。跟这局棋比，当湖十局、耳赤之局、镰仓十番棋都黯然失色。如果还有另一局棋比…查看全文
王咏刚
a year ago
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柯洁 vs. Google AlphaGo 第一局观感
（1）柯洁伟大！第 7 手求新，第 97 手求道，官子时求胜负！人类的好奇心、求道心、胜负心三位一体！ps: 我是柯洁脑残粉。（2）客观说，全盘进程里，AlphaGo 一直掌握主动…查看全文
王咏刚
a year ago
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围棋人机大战一周年急速短评
飞旧金山的 CA985 起飞前，微信公号“量子位”约我谈谈对围棋人机大战一周年的看法。时间紧，就匆匆梳理了思路，择要点敲了寥寥几行字。刚下飞机，“量子位”的《围棋人机…查看全文
王咏刚
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{"database":{"Post":{"25726041":{"title":"围棋人机大战一周年急速短评","author":"ygwang","content":"\u003Cblockquote\u003E飞旧金山的 CA985 起飞前，微信公号“量子位”约我谈谈对围棋人机大战一周年的看法。时间紧，就匆匆梳理了思路，择要点敲了寥寥几行字。刚下飞机，“量子位”的《围棋人机大战一周年：被 AlphaGo 改变的世界》就已发出。这里把文章中我的回答摘出来，算是一个《急速短评》。\u003C\u002Fblockquote\u003E\u003Ch2\u003E量子位：一年后再看 AlphaGo 有何改变？有什么记忆犹新的片段？\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E王咏刚：AlphaGo 出世一年，其实进入大家视野的是三个版本：5:0 击败樊麾的内测版本，4:1 击败李世石的版本，以 Master 网名 60:0 快棋挑落中日韩高手的版本。三个版本演进脉络明显，每次迭代都有重大升级。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E最震撼的是计算机在人类传统认为极其玄妙的、电脑无法掌握的“大局观”上突飞猛进，远远将人类选手甩在身后。电脑计算“大局观”的方式，和人类培养“大局观”的思路，有根本的差别。人类没可能在这方面赶上电脑。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E和樊麾对局的棋谱基本上还看不出 AlphaGo 的大局观有多强，和李世石对局就下出了聂卫平赞不绝口的五路肩冲，到了 Master 的 60 局，大局观体现在两个地方：\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E1）从始至终对局势的把握，比如第 60 局古力用 AlphaGo 的思路对付 AlphaGo，把中央撑得很满，但 AlphaGo 不紧不慢，总是恰到好处地保持胜势。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E2）已经深刻影响人类对布局的思考，大飞守角之类的变化迅速被人类棋手模仿，这和当年深蓝问世后，国际象棋的布局革命是一样的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E量子位：过去一年，有什么具体产品或研究，是基于 AlphaGo 的么？\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E王咏刚：AlphaGo 用的是 AI 领域应用非常普遍的算法：深度学习、蒙特卡洛算法、增强学习等。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E从概念上可以说，机器视觉相关的深度学习技术，包含环境-决策-反馈的智能系统，里面都有 AlphaGo 的影子。当然，直接的代码实现层面，肯定没有复制、粘贴这样直接借用的关系，因为 AlphaGo 的深度学习模型毕竟是围绕围棋的特征建立的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EDeepMind 去年发布的读唇术 LipNet，与英国国家医疗服务体系 NHS 合作推出的医疗辅助应用 Streams，与眼科医院合作帮助眼部疾病诊断等等，可以说都是与 AlphaGo 同源的技术。\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E量子位：AlphaGo 是否已经攻克围棋？未来可提升的空间还有哪些？\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E王咏刚：“攻克围棋”，如果说战胜人类选手的话，AlphaGo 已经实现了，而且现在“绝艺”，DeepZen 之类的程序对人类胜率也很高了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E未来最多三年必将发生的是，手机上的本地 APP 就可以战胜人类职业高手，现在热闹的网上围棋对弈平台都会死掉（因为对手可以轻易用手机作弊），人类围棋将回归现场竞赛，围棋培训讲师将更重视普及教育，因为中高级的提高训练完全可以用机器代练。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E不过，如果说“攻克围棋”是像计算机可以穷举西洋跳棋的所有变化那样，让电脑成为围棋“上帝”，这个应该还不大可能。现在AI大部分的招数，还在人类高手可以理解的范畴内。AI也有一些可疑的“弱点”，比如官子水平到底如何等等。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E以后 AI 和 AI 之间的竞赛，应该会不断促进 AI 提高（但这种没有太多商业利益的事情，有没有持续投入是个问题）。人类应该望尘莫及，但可以不断从 AI 中学习新的思想。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cblockquote\u003E按：匆匆短评，既不深入，也不精确。错漏难免。回头也许真要抽时间，从技术角度好好梳理一下 AI 下棋这件事。\u003C\u002Fblockquote\u003E","updated":new Date("2017-03-13T02:54:03.000Z"),"canComment":false,"commentPermission":"anyone","commentCount":4,"likeCount":15,"state":"published","isLiked":false,"slug":"25726041","isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","sourceUrl":"","publishedTime":"2017-03-13T10:54:03+08:00","links":{"comments":"\u002Fapi\u002Fposts\u002F25726041\u002Fcomments"},"url":"\u002Fp\u002F25726041","titleImage":"https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-51c49f637165392b008b932df2261b64_r.jpg","summary":"","href":"\u002Fapi\u002Fposts\u002F25726041","meta":{"previous":null,"next":null},"snapshotUrl":"","commentsCount":4,"likesCount":15},"27066352":{"title":"柯洁 vs. Google AlphaGo 第一局观感","author":"ygwang","content":"\u003Cp\u003E（1）柯洁伟大！第 7 手求新，第 97 手求道，官子时求胜负！人类的好奇心、求道心、胜负心三位一体！ps: 我是柯洁脑残粉。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（2）客观说，全盘进程里，AlphaGo 一直掌握主动，柯洁机会不多。电脑和人类玩的其实是规则相同、思维方式不同的两种游戏。这一盘里，AlphaGo 第 24 手飞起被常昊夸奖，第 54 手后手断被柯洁夸奖，樊麾复盘时讲了几处 AlphaGo 后台的选点，更出人意料。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（3）在局面判断和大局控制上，人类没可能像电脑那样在脑子里训练出一个卷积神经网络模型，也没法像蒙特卡洛算法那样在脑子里扔一百亿次骰子。围棋之道，如只论胜负，人类的所有围棋书都可以烧了。还好，人类还可以在围棋中求快乐，求感悟，求哲理。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\"v2-412f00e467eeb9e1fad6ab791a2b84c3.png\" data-rawwidth=\"1034\" data-rawheight=\"354\"\u003E\u003Cp\u003E（4）半目胜负（具体这一局，其实点目的话是一目半，因为黑棋收后），大家真的不觉得 AlphaGo 的胜负心值得推敲吗？为什么工程师默认 AlphaGo 采用一种赢棋不闹事的策略，而不是让 AlphaGo 始终追求最大获胜目数呢？电脑围棋总是在官子阶段各种退让，甚至小错不断。为什么不为官子阶段专门训练、优化模型？也许使用不同的评价函数？这个方面的技术难点在哪里？想看更多技术实现和评测的内幕。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E（5）职业棋手李喆说，他读哲学的一个目的是为了探究下围棋这件事对人类社会而言到底有何价值。人工智能来了，人们其实也可以从哲学层面去探究，人这样一种神奇的存在对宇宙而言到底有何价值。如果我们只是宇宙的偶然过客，那我们有什么资格对机器智慧品头论足？人的智慧和机器的智慧真的有高低贵贱之分？\u003C\u002Fp\u003E","updated":new Date("2017-05-23T09:00:14.000Z"),"canComment":false,"commentPermission":"anyone","commentCount":23,"likeCount":88,"state":"published","isLiked":false,"slug":"27066352","isTitleImageFullScreen":false,"rating":"none","sourceUrl":"","publishedTime":"2017-05-23T17:00:14+08:00","links":{"comments":"\u002Fapi\u002Fposts\u002F27066352\u002Fcomments"},"url":"\u002Fp\u002F27066352","titleImage":"https:\u002F\u002Fpic4.zhimg.com\u002Fv2-aea8cd6f1af17c2662df51e30dea5a92_r.jpg","summary":"","href":"\u002Fapi\u002Fposts\u002F27066352","meta":{"previous":null,"next":null},"snapshotUrl":"","commentsCount":23,"likesCount":88},"27112194":{"title":"心跳之局：AlphaGo强大，柯洁伟大！","author":"ygwang","content":"\u003Cp\u003E柯洁和 Google AlphaGo 的第二局棋无论从围棋角度，还是从 AI 角度，加多少感叹号都是不够的。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E跟这局棋比，当湖十局、耳赤之局、镰仓十番棋都黯然失色。如果还有另一局棋比这局更值得青史留名，那没准儿会是后天柯洁主动要求执白下的对 AlphaGo 最后一局。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果非要给这局棋加一个符合围棋史传统的名字，也许可以称之为\u003Cb\u003E“心跳之局”\u003C\u002Fb\u003E？——还记得柯洁赛后说他在紧要关头捂住心口，试图让狂跳的心脏稍稍平稳一些吗？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E中午我要赶到 CSDN 开会。那时柯洁正准备随时引爆左下角的大劫。开车路上一直在想，这个劫，爱好者水平是完全看不懂、算不清了，除了热血沸腾，我们还能做些什么？柯洁到底选择什么时机开劫，劫材够不够？AlphaGo 年初在 Master 60 局里表现出来的打劫水平到底能不能从容应付这种复杂度？会不会像绝艺在此前的某些棋局里那样发生突然死大龙的情况？停了车，瞄了一眼棋谱，发现柯洁正一路把对杀引向右上，双方六七块棋相互纠缠。那一刻，我这个爱好者的心跳可能未必比乌镇现场的柯洁慢多少。上楼进门，就直接问 CSDN 的掌门人蒋涛（蒋涛有业余高段的实力），劫材够不够，劫争赢了没有？看见蒋涛一脸遗憾，登时心凉如水。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cimg src=\"v2-eb5329bac5680b0c8c146834b97d2c19.png\" data-rawwidth=\"1500\" data-rawheight=\"750\"\u003E\u003Cp\u003E下午一边看赛后直播的记者会，一边看蒋涛把这盘棋摆了两遍，还现场打电话给昨天向唐韦星、柯洁献计的陈经，听蒋涛和他的点评。会后许久，才觉得心态平复，可以打开电脑，把今天的感受记录下来。\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E一、感性速评\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E武林里侠客对决的比喻未必恰当，因为柯洁和 AlphaGo 根本不是一个物种。非要比喻的话，前天的对局是一个人间大侠在一条钢铁巨龙面前，虽奋力搏斗，却毫无收效。今天的对局，则是大侠突然用近身肉搏，把巨龙拖到悬崖边上，一场恶斗，飞沙走石，天昏地暗，大侠赌对手也和自己一样看不清脚下的虚实，双方都有跌落悬崖的可能。谁想那巨龙煞是了得，在混沌危急之中，仍然稳住了阵脚，重新回到举重若轻的境界。大侠这一边，就只留下了英雄末路的悲壮和残阳如血的凄美。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E其实，今天好几个讲棋的职业高手都不约而同地使用了“尊严”这个字眼儿。人类这种生物真是莫名其妙的有趣：平日里经营算计、小肚鸡肠，整天想着积累自己的财富，延续自己的基因，或是将自己的愚蠢思想强加于他人；可一到涉及面子或尊严的时刻，人类族群中就总有英雄会挺身而出，用大无畏、大智慧甚至大牺牲来证明人类不会自甘没落。《独立日》里的人类英雄如此，心跳之局中的柯洁更是如此！\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAlphaGo 确实强大，柯洁却可称伟大。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E强大者，可以用力量终结所有幻想；伟大者，可以在幻想破灭时，为自己和族群保留最后的尊严。\u003Cbr\u003E\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E二、回归理性\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E理性一点说，柯洁对战 Google AlphaGo 还不到跨物种对决的程度。单论技术，擅长 AI 技艺的 AlphaGo 团队与擅长围棋技艺的柯洁一样伟大。在 AI 技术的高峰上攀登、修行，一点儿也不比围棋国手们追求“神之一手”的道路简单。我们无论是看待围棋，还是看待 AI 技术，都要有敬畏心，都要讲事实，讲逻辑。这两天柯洁一下棋，网上就充斥着各路专家的高谈阔论。不懂围棋的强说棋理，不懂 AI 的硬讲算法，连棋都没怎么看就说这两天的对局中 AlphaGo 大多每 10 秒就走一步，还据此断言 AlphaGo 新算法如何如何……情绪太强，必然有些膨胀，这也是人之常理。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EAlphaGo 团队暂时还没公开新论文，但从昨天乌镇现场的技术讲解看，AlphaGo 的基本技术框架并没有翻天覆地的变化。策略网络、价值网络、搜索等都还在。那么随之而来的问题就是，AlphaGo 相比于去年的进步是如何取得的？棋力进步巨大，下棋时耗费的机器、TPU 资源也有所减少，这其中的算法优化从何而来？\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003EDavid Silver 提到 AlphaGo 去年和李世石第四局出现的 bug 已经被修改掉了。但好像没有官方公开信息提及这个 bug 的详细情况。DeepMind 官网棋谱中的评注是，“或许白棋的 78 并不成立，但是李世石这最后的一击却使 AlphaGo 不知所措。黑棋 79 退，白棋 80 挡，局部黑棋已经无法净吃白棋了。”去年在莱顿大学演讲时，黄博士简单地说，“地平线效应？正确解答在树中藏得太深。价值网络弱点？训练集中相关位置的样本太少。”那么，该如何理解黄博士的这两个讲解？后来采用了何种方法来覆盖更多的搜索空间，或者提高价值网络训练样本的覆盖率？很好奇 AlphaGo 团队将要发布的论文会不会详细解释。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E昨天传出 AlphaGo 可以让去年的版本 3 个子的时候，围棋界一片哗然，可 David Silver 又发了补充声明，说这个差距，必须考虑 AlphaGo 自我对局时的过拟合问题，跟人类高手对局时，差距不会有这么大。用深度学习、强化学习来训练围棋程序，如何解决过拟合问题，是个特别关键的技术。去年的 AlphaGo 论文简单提到，训练价值网络时，为了避免过拟合，强化学习会随机选取不同水平的机器对手，会从自我对弈的每局棋谱里分别抽样等等。很想知道今年的 AlphaGo 在这方面有哪些改进。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E以去年 AlphaGo 论文的技术公开程度，似乎还不足以制造出与 AlphaGo 水平相当的围棋程序。我感觉腾讯绝艺不仅仅是个积累时间的问题。绝艺在很多棋的风格上与 AlphaGo 差距比较大，比如有人说绝艺好杀，这可能是绝艺与 AlphaGo 使用的初始数据集不同，也可能是绝艺与 AlphaGo 在具体算法的调参，甚至算法实现层面有不同。那么，不同思路，或不同参数、配置细节的围棋软件，是不是还有各自发展并相互竞争的必要？AlphaGo 要不要干脆开源，给大家一个惊喜？当然，也许 AlphaGo 的下一篇论文，就足以支持绝艺等软件在棋力上更上一层楼了。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E从更大的层面来说，以赢棋、棋力为目的再进一步发展围棋对弈软件，还是不是一件特别有价值的事？Demis Hassabis 总说研发 AlphaGo 能帮助人工智能发展，还总把“通用”人工智能挂在嘴边。这么说当然没错，AlphaGo 的基本技术，比如卷积神经网络、强化学习之类，也几乎都是人工智能里的通用技术。但进一步发展围棋对弈技术，对发展更加通用的强化学习到底有多大帮助，这个我暂时存疑。另外，Demis Hassabis 说的“通用”，和“通用人工智能”（Artificial general intelligence，Strong AI，强人工智能）还不是一回事，有点儿为了宣传而刻意混淆视听的意思。AlphaGo 用的深度学习、强化学习技术，当然可以用在其他领域，但这不代表同一个 AI 算法\u002F模型可以像人一样做各种各样的事，特别是跨领域的推理。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E即便 AlphaGo 像围棋之神一样强大，这事儿也不等于机器智慧可以快步达到人类水平。AlphaGo 的论文里，没有一项技术可以有逻辑地指向人类的抽象能力、自我意识等目前还很难说清的层面。如果哪一天，AlphaGo 会顿悟并告诉人类棋手说，围棋的终极目的在于快乐而非输赢，那才是最需要我们担忧的事情。\u003C\u002Fp\u003E\u003Ch2\u003E三、扯点儿不大相关的\u003C\u002Fh2\u003E\u003Cp\u003E围棋之后，生活还会继续。AI 已近在眼前，却还是一副神秘莫测的模样。AI 商业化、产业化的历程必然充满波折、坎坷，AI 技术突破也多半会像此前的深度学习那样，在你不经意间突然窜出来，给全世界一个惊喜。下一个技术突破在哪里？我只是个工程师，更习惯于追着前沿的论文，把最新技术实现到工程项目里。技术突破，还是交给科研领域的顶级大牛们吧。作为一个普通人，我只希望下一个技术突破离生活更近一点，离商业也更近一点，又可以造就一大批年薪百万美金的技术新贵。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E当然，技术无论如何迭代，历史都会记住 2017 年的柯洁，就像我们已经牢牢记住了 1997 年的卡斯帕罗夫。\u003C\u002Fp\u003E\u003Cp\u003E如果未来的历史也由 AI 来撰写，那我猜，人类史将直接等同于科技史：所有推动过科技进步的，都会名留青史，光耀万世；所有不懂技术还非要用非技术的名义封杀、阻碍科技传播的，都会化为尘垢，随风飘散。\u003C\u002Fp\u003E","updated":new 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