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【人工智能】计算机围棋:人工智能的终极考验
梅西 2015-11-16
导语

计算机围棋之难,首先难在这项运动本身的多重复杂性。“最简单的规则,最复杂的变化”,是对围棋最简单明了的概括。围棋具有巨大的状态空间复杂度和博弈树复杂度,又在本质上无法做准确的静态盘面评估。

18年前的1997年5月11日,超级计算机“深蓝”战胜国际象棋世界冠军卡斯帕罗夫,曾引发人工智能或已超越人脑的无穷遐想。但在公认复杂度之最的围棋项目,时至今日,计算机博弈水平仍远远低于人类。

图:IBM“深蓝”战胜国际象棋世界冠军

图:IBM“深蓝”计算机

15日在京结束的首届世界计算机围棋锦标赛上,冠军“石子旋风”(Dolbaram)获得被让子挑战中国现任围棋名人连笑的机会,并取得被让4子、被让5子负,被让6子胜的骄人战绩。

图:首届世界计算机围棋锦标赛

说其“骄人”,因为此前,计算机围棋甚至不足以成为业余高段位棋手的对手;对弈职业棋手,被让9子几无胜绩。能被让6子赢职业顶尖棋手,堪称登上全新台阶。

由此,一个经久不衰的问题又被点燃:在围棋这项人类智力运动“皇冠上的明珠”上,计算机战胜人类,还要多久?

技术派偏乐观,专业派偏悲观

赛后的计算机围棋论坛上,围绕“计算机围棋何时战胜人类”问题,明显呈现技术派偏乐观、专业派偏悲观的倾向。

包括几乎所有参赛计算机棋手的开发者在内,到会的计算机围棋技术从业者相当一致地认可:计算机棋手平等战胜人类,会在15—20年内发生。具有相当棋力、一直从事“互联网+围棋”的北京万同科技有限公司CEO陈雷最为乐观:“10年内必有突破。”

国家围棋队总教练、曾获世界冠军头衔的余斌九段是持悲观论的代表。“目前看不到希望”,因为所有技术开发人员都不知道职业棋手是怎么想的;而他自己钻研计算机围棋多年,“写程序无数”,但现在所有的方法都是“死胡同”,“100年都不会有突破”。

最简单的规则,最复杂的变化

计算机围棋之难,首先难在这项运动本身的多重复杂性。“最简单的规则,最复杂的变化”,是对围棋最简单明了的概括。3000多年前中国人祖先就发明了它,这一点多么令人神往。

“围棋具有巨大的状态空间复杂度和博弈树复杂度,又在本质上无法做准确的静态盘面评估”,这使得即使采样样本足够大,也有力所不逮之处。北京邮电大学教授、计算机围棋研究所所长刘知青用以下一组数据来说明:状态空间复杂度(用于搜索),围棋是10的172次方,中国象棋、国际象棋分别是10的48次方、46次方;博弈树复杂度(用于决策),围棋是10的300次方,中国象棋、国际象棋分别是10的150次方、10的123次方。

另一重复杂是围棋落子选点无法验证。一手棋有多大价值,数学证明,或搜索验证,都难以胜任。“分析围棋棋子位置,数目的多少,以及棋子之间的静态关系(例如影响函数),无法完整、准确地评判围棋棋子的作用和最终死活;围棋棋子的作用和最终死活必须由博弈的具体进程决定”。

未来20年人工智能革命性突破可期

“搞技术的人乐观,不乐观就不做这件事了”。刘知青强调,之所以乐观,技术依托并保持期望,兼而有之。

计算机围棋登上新台阶,水平从业余初段一下子提高到业余5段,刘知青分析,得益于近年来“蒙特卡洛算法”的应用,它在解决“怎样作形势判断、一手棋有多大价值”两大核心问题上,比前辈做得都好。

刘知青和陈雷都谈到了技术的“加速度”发展——从微生物到类人猿,用了几百万年;农耕文明几千年,工业文明几百年,信息技术几十年,智能化才几年。未来10年、20年出现人工智能革命性、颠覆性突破,“是可以看到的发展趋势”。

比如新兴的卷积神经网络技术,能模拟人脑神经元,具有主动识别、自适应等功能,在图像处理方面异常强大。本次比赛,来自法国的Golois(高士奇)据称就应用了这一技术。“一个局部,瞬间就看清21种变化;人怎么可能!”赛后与之对弈的一位业余五段如是说。

即使如此,蒙特卡洛树搜索(MCTS)、卷积神经网络累加,也很难成就计算机围棋战胜人类,因为它们所依赖的大采样、高速度等,到一定程度都会有瓶颈。所以未来20年“必须有革命性突破”。

或许,计算机围棋何时战胜人类,本质上是“计算机何时战胜人类”。果真拥有了自纠错、主动学习等等深度介入能力的计算机,离向人类说“不”还远吗?

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  • 计算机围棋
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文章评论(2)
柏岩[北京航空航天大学]

打脸了

530天前 | 回复
金陵[北京大学]

围棋领域被攻克了,人工智能发展速度很快

996天前 | 回复
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作者 梅西

本科生

北京工业大学

活跃作者
  • 爱因斯坦 科研工作者 北京航空航天大学 博士
  • 梅西 本科生 北京工业大学 本科
  • 金陵 本科生 北京大学 本科


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