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王小川:柯洁仍是人类最强 但AlphaGo重演了一部进化史

  昨日柯洁与人工智能“阿尔法围棋” (AlphaGo)三番棋对决中的第二盘打响,最终柯洁不敌阿尔法围棋,第二盘告负,目前双方比分0:2。随后搜狗公司CEO王小川在知乎上发布评论文章称,2017人机大战的意义在于帮助我们重新认识智慧的边界。“帮我们开了眼界,看到我们离最终的生命形态和智慧依然有遥远的距离。”王小川表示,“AlphaGo2.0 告诉我们:如果有合适的条件,完全可能有其他的生命进化路径,以及更不一样的进化结果。”
  王小川表示,围棋已经有两千多年的历史,在漫长岁月的琢磨中,围棋理论不断进化,到达了很高的水准,AlphaGo 的获胜,我们大可以解读于“青出于蓝”,毕竟是在人类围棋进化的主路径上又攀高峰。
  而 AlphaGo2.0 完全抛弃掉人类这两千年来进化的围棋经验,另寻他径,仅凭两台机器自我对弈中学习和进化,最终不仅赶超了人类进化的速度,还发展出一套截然不同的下棋方法,并且更加接近完美的状态,实现了对人类的碾压,重演了一部围棋的进化史,而且得出了与这两千年来不同的进化结果。
  附王小川评论全文:
  该来的终于来了。
  一年前 AlphaGo 发布,看完论文后我就在知乎上发文预测机器会完胜人类。好些行业朋友不相信,为此我收了很多“智商税”,之后微信发红包一直发到春节才发完。此外我还立了两个断言:一个是 Google 很有可能再研发出 AlphaGo 2.0,摆脱“监督学习”,不再需要人类下围棋的历史数据,而是只通过“增强学习”,两台 AlphaGo 自我对战学习如何下棋,并达到登峰造极的地步。从公开的资料判断,此言中了。这意味着什么呢,又有什么看点呢?
  技术重大提升:和 1.0 原理大不同 更接近于人
  AlphaGo 1.0 是巧妙地混合了三种算法:蒙特卡洛树搜索 + 监督学习 + 增强学习。其中蒙特卡洛树搜索是一种优化过的暴力计算,比 1997 年深蓝的暴力计算更聪明。而这里的监督学习,是通过学习 3000 万步人类棋谱,对六段以上职业棋手走棋规律进行模仿,也是 AlphaGo 获得突破性进展的关键算法。而增强学习作为辅助,是两台 AlphaGo 从自我对战众中学习如何下棋,据悉对棋力提升有限。
  根据公开资料推测,此次 AlphaGo2.0 的技术原理与之前有着巨大不同:
  1. 放弃了监督学习,没有再用人的 3000 万局棋谱进行训练。这本是 AlphaGo 最亮眼的算法,也是今天主流机器学习不可避免的核心条件:依赖于优质的数据,在这个特定问题下就这么被再次突破了。
  2. 放弃了蒙特卡洛树搜索,不再进行暴力计算。理论上,算法越笨,就越需要暴力计算做补充。算法越聪明,就可以大大减少暴力计算。从 AlphaGo 2.0 的“马甲”Master 的历史行为看,走棋非常迅速,约在每 10 秒钟就走棋一步,如此速度很可能是放弃了暴力的计算。
  3. 极大地强化了增强学习的作用,之前敲边鼓的算法,正式成为扛把子主力。想想看有多励志:两台白痴机器,遵守走棋和获胜规则,从随机走棋开始日夜切磋,总结经验,不断批评和自我批评,一周后终成大器。
  在这样的算法下,AlphaGo 2.0 对计算资源开销极小,把当前棋局输入神经网络,电流流过,输出就是最佳的走棋方案。我猜测如此算法下,有可能仅仅依靠一个 GPU 工作,每一步棋消耗的能源接近人的大脑。
  最大看点: AlphaGo2.0 棋风完全脱离人类经验
  今年年初,AlphaGo 化身 Master 连胜人类顶尖棋手 60 局。在围棋领域,机器完胜已经变成公认的定论。这导致很多人开始问:这次人机大战还有意义吗?我们的关注点不再是机器是否会赢——而是机器将用什么姿势战胜人类。
  AlphaGo 学习了 3000 万步人类棋谱,走棋风格也近似于人。在比赛现场,偶有 AlphaGo 走棋和人的经验不符合,就被评为“愚蠢”,只是在中盘之后发现机器渐渐局面占优最终获胜,为了自圆其说解读为“AlphaGo 中盘逆转”,前两局莫过如此。第三局开始评论者长了教训,开始尊称 AlphaGo 为“阿老师”,有了欣赏和敬畏的心态。这带给围棋界很大的冲击,以前大家认为正确的东西,其实是不正确的。柯洁曾经评价说:“AlphaGo 出现,很多理论都被推翻,再看以前定式变得好笑,亏那么多目就不再是两分。”人类通过数千年实战,总结了围棋理论,然后计算机告诉人类:这些全都是错的。现在在很多比赛上,人类棋手已经开始向机器学习,模仿 AlphaGo 的下法,棋圣聂卫平也曾表示“理论被颠覆了”。
  而 AlphaGo2.0 脱离了机器对人模仿,走棋风格也将完全脱离人的定式。在与柯洁的比赛中,会不断出现我们意想不到的走棋,而且这些走棋在教科书中会被认为是低级错误或者完全不可理喻,但凡一个正常的棋手都不会这么玩,但凡一个新手这么玩都会被点拨这样不对。而 AlphaGo2.0 会不断制造这样的局面,关键他还是对的。可想对专业棋手的心里会有多大的震撼:不仅自己这一辈子都没这么想过这么下棋,整个围棋界都没有想过。会不会怀疑自己白活了?会不会反思两千年围棋的发展为什么有这样的瓶颈?还有多少海阔天空等着我们去探索?可等不及我们去探索,计算机就给出了终局的答案,多么惆怅。
  我们会津津乐道,AlphaGo 是什么棋风。但可以这样推理:但凡有流派和风格,就还有局限性。只有当所有流派合一看不出流派的时候,才到达致高境界。AlphaGo 2.0 便会是这么一台机器,没有风格,稳如磐石。
  可以想见这次与柯洁的对弈,能频现“怪招”,完全颠覆人类对围棋的理解——这会是比赛最大的看点。英勇的柯洁,要解锁 108 种姿势来抵挡了。
  2017 人机大战的意义:重演一部进化史 重新认识智慧的边界
  2016 年在 AlphaGo 和李世乭的对战后,人工智能进入大众的视野,我们开始重新思考机器和人的关系。
  围棋已经有两千多年的历史,在漫长岁月的琢磨中,围棋理论不断进化,到达了很高的水准,AlphaGo 的获胜,我们大可以解读于“青出于蓝”,毕竟是在人类围棋进化的主路径上又攀高峰。
  而 AlphaGo2.0 完全抛弃掉人类这两千年来进化的围棋经验,另寻他径,仅凭两台机器自我对弈中学习和进化,最终不仅赶超了人类进化的速度,还发展出一套截然不同的下棋方法,并且更加接近完美的状态,实现了对人类的碾压,重演了一部围棋的进化史,而且得出了与这两千年来不同的进化结果。
  这会给我们什么启示?如果跳出围棋的规则,类比看地球生命的进化:人类是从原始的有机物,到单细胞开始逐步变成灵长类动物,并且发展出超越其他一切生物的智慧。这条路径是唯一的么?人类的生命形态和最顶级的生命形态还有多大距离?AlphaGo 告诉我们:我们还有极大的发展空间;AlphaGo2.0 告诉我们:如果有合适的条件,完全可能有其他的生命进化路径,以及更不一样的进化结果。
  让我们欢呼人的智慧造就了 AlphaGo,这也帮我们开了眼界,看到我们离最终的生命形态和智慧依然有遥远的距离。
  保持敬畏,坚定前行,终得圆满。

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来源: 第一财经 责任编辑:shjiadian
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