看来,魏柯的人类卫冕之战,并不好打。
果不其然,第二天,乌镇传来消息,第一局以魏柯惨败告终。魏柯以非常保守的下法,与AlphaGo进行接触式作战,结果被AlphaGo在中后盘吊打。要知道,中后盘原本是魏柯的主场。他的搅功和官子功夫曾让他无数次转危为安,而这两者靠的都是计算力。比照一秒可以进行上亿次计算的AlphaGo,魏柯自然没有任何胜算。
消息传到中国棋院的时候,所有人都像是霜打了个茄子似的。唇亡齿寒,兔死狐悲,这下连罗爽也高兴不起来。只有谢榆一人默默坐在研究室里,快速翻看着几个G的资料,时不时浏览群里的聊天记录。他委托中国棋院发动了一切可以调动的资源和人脉,四处搜集AlphaGo的信息,然后与计算机领域的大牛们讨论分析。可以说,今天的结果,他完全已经预料到了。
按照传统,计算机的长处应该在计算。而围棋,恰恰是不可能被暴力计算的领域。围棋的很多概念都无法被量化,厚薄、争先、取势……这种东西,电脑怎么去理解?!谢榆的本职是个码农,虽然不务正业,但凭他对计算机和围棋两个领域的了解,他曾经尝试过围棋AI的编码,所以他非常清楚这些概念是无法被量化的。此前出现的AI也一直印证着他的猜想,直到AlphaGo。
他敢肯定,AlphaGo的计算方式产生了相当大的变化!AlphaGo不是以计算机的惯性在运行,它完全是人脑的思维方式!
“他们在蒙特卡洛树搜索上加装了什么?”谢榆一目十行地扫过屏幕上的代码。
蒙特卡洛树搜索,是围棋AI的基本解决框架。围棋AI每一步都选择若干种落子,然后在电脑中模拟到终局,进行数子,最终选择胜率最高的那一步棋。因为计算量太大,AI只能给出一个近似最优解,并非全枚举,在AlphaGo之前AI因此也只能达到业余五级的水准。
这依旧是一个计算的范畴,而职业棋士很多时候并不是单靠计算做出判断,像之前所说的全局观念,就是蒙特卡洛树搜索无法解决的问题。要让AI发挥出人脑的效果,到底靠的什么?
当天晚上,谢榆从美国的某个计算机大牛那里,获知了他想要的答案。
AlphaGo团队在蒙特卡洛树搜索上加装了策略网络和价值网络两个模块。
这两个模块让AlphaGo不是单纯地计算,而是深度学习、模仿人类!
策略网络,顾名思义是决策下一步走子。AlphaGo会检索KCS围棋服务器上所有真人在线对弈,进而判断:如果是人类棋手处于它当前的位置,他最有可能走哪一步?它只对那些解进行计算!然后,它就自我对弈上千万局,看看这一步是否真的是最优解!
遵循策略网络,蒙特卡洛树搜索的树宽将大量减少,但深度依旧存在。上千万局博弈,每一局都走到最后,依旧是可怕的计算量。
计算深度的减少用上了价值网络。它以AlphaGo产生的大量自我博弈作为样本,检索这种棋形在历史上的胜率,把好坏、优劣变成了一个概率问题!那么每一回,AlphaGo计算到一定深度就可以停下来,直接估算当前胜率!
经验的本质是概率,从本质上来说,以概率判断局面的AlphaGo,就是以“经验判断现状”的人类大脑运行模式!AlphaGo的走子,也完全遵循了人类棋手的思维历程——大量背谱,吸取经验,自我思考,判断局势……然后估算其后若干步的棋局导向!
只是这个棋手,等于千百年来千千万万个棋手的经验总和,并且,完全不会出错罢了。
第二天,乌镇再传出消息:魏柯第二局,依旧惨败!
魏柯意识到细棋是没有机会的,一开始就主动展开攻势,趁着布局阶段想要对AlphaGo进行压制。他意识到AlphaGo非常有经验,尝试用怪着、偏着对付他,导致子效低下,输得比昨天更惨!王梦雨甚至在解说时失声痛哭,即使他根本不是魏柯,也无法承受这种绝望的差距,可想而知魏柯所肩负的压力。
然而公众是难以理解的。消息一出,全网哗然。因为此前对魏柯寄望太高,现在舆论开始转了风向,对人类失败的恐慌很容易就演变成了对魏柯的愤怒:“魏柯他根本不能代表全人类”、“他之前是靠作弊获胜的,谷歌怎么会选中这种人”、“他脑子不太好使的吧”、“一年没下棋,已经不是从前那个他了”……唱衰之声频频出现。甚至又有黑子借机挑事,想要将他彻底踩在脚下。
与此相对的,是AlphaGo遭受到了所有人的追捧。开发人员为其植入了虚拟人格,专门注册了一个网站,使得人类可以在AlphaGo不比赛的时候与他进行交流沟通。因为电脑天生具有多线程任务的能力,它迅速地成为了网友的手机宠物。人类在频频的调戏中惊讶地发现:这位AI朋友还挺可爱的!AlphaGo的新浪微博在几日之内吸粉无数,还成天模仿着@棋士魏柯的语言风格编纂微博,取而代之之心昭然若揭。
中国棋院对于谷歌开发组欢天喜地过大年的举动一片低气压。大众只看输赢,他们却看得出门道,AlphaGo软萌的外表下,是强大到可怕的实力。定下是五番棋,明天这局再不赢,就再也没有机会了。若是AI势不可挡,说不定以后围棋就演变成一方先行一步,另一方直接投子认输的局面。也许所有算法,都要被AI穷尽了。
所有人都在唉声叹气,只有谢榆端坐在屏幕前,沉思——
调用真人棋谱,预测;
千万局自我对局;
系统自检,胜率分析……
哪一步才是关键?
半夜两点,程延清睡梦中迷迷糊糊觉察到谢榆起立,走到阳台上,打了个电话。
“能打败AlphaGo的,是开局的妙手。”晦暗的月色下,谢榆的侧脸冷静得像古代的武士。
第三天,魏柯赢下了人类棋士对战AlphaGo的第一场胜利!
谷歌方一度认为AlphaGo被黑客入侵!
因为自从魏柯在危难之中以一手挖惩戒AlphaGo后,AlphaGo就突然不会下棋了!
价值网络的自我评判疯狂下跌,导致整个系统紊乱!
网络上凯歌高奏,仿佛魏柯已经取得了最终的胜利,而棋院中的众人却一脸懵逼,静静地看着双眼青黑的谢榆。谢榆看完了棋,依旧一头扎进了代码中。
他昨天不过是猜测。他并不确信他的结果,但现在看来,他的策略确实奏效了。
开局妙手,是他思考了一个晚上的无奈之举:AlphaGo的策略网络,是检索的KCS围棋服务器上所有真人在线对弈——这就暴露了一个问题:那是一个面向业余棋手的网站,中国棋坛的顶尖棋手,鲜少上那儿去。诚然,业余棋手们为AlphaGo提供了大量的参考,但是这些参考,恰恰与顶尖棋手的水准稍稍差了那么一点。
换句话说,魏柯有可能下出AlphaGo预测不到的棋。
预测不到而又子效非常高的棋,刚好有个专业术语——妙手。
妙手有可能在AlphaGo的预料之外,但不一定会给AlphaGo带来巨大的打击。因为AlphaGo是没有情绪的,它既不会因为优势而自满,又不会为落后而丧失斗志,从某种意义上,冰冷的机械之心才是它最强大的地方。顶尖棋手很多时候比拼的不是技术,而是心态。谁的心波澜不起,谁就越是能冷静地操纵局面,像李在中和魏柯这类人,就往往能将自己的技术发挥到十成,然后捕捉对方的失误,放在动物里,是一等一的捕猎者。
可是魏柯的妙手无法震慑AlphaGo,很可能只是让AlphaGo的一步思考完全报废。在下一手,它依旧会重振旗鼓,进行着它冰冷的计算。
除非,那一步妙手,已经给它的最优解制造了天花板!
也就是说,妙手要对AlphaGo起作用,不能仅仅是普通意义上的妙手,而必须将全局指向一个对魏柯来说胜率极高的局面,以至于AlphaGo再也不相信自己会赢。它只能在战败的框架下进行蒙特卡洛树搜索,它的瞬时胜率必须在49%以下!
谢榆有理由这么认为,因为AlphaGo与人类棋手对弈,从来没有处于过极度下风。或者说的更精确一点,在AlphaGo的价值评价下,它从来不曾思考过自己战败。这不一定是AlphaGo太强,而是因为它不能。一旦价值评价下跌,它就失去了还手之力。
而这个妙手必须放在开局的理由,则是因为:魏柯之所以现在还能与AlphaGo一战,所能仰仗的归根结底只有一点:棋盘很大。棋盘每缩小一格,AlphaGo
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