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谷歌AlphaGo算法的巨大优势与可能的缺陷(组图)

www.sinoca.com 2016-03-13  观察者  [复制链接]  字体:

  AlphaGo的大局观还特别好,特别准确,主要是它模拟的次数最多,模拟的质量最好。而且这个大局观从原理上就超过了人类!比如人看到一块阵势,如果不是基本封闭的实空,到底价值多少评估起来其实是非常粗的。高手点目时经常这样,先把能点的目算清楚,有一些小阵势如无忧角就给个经验目数,然后加上贴目算双方精确目数的差值,然后说某方的某片阵势能不能补回这个差值,需要扣除对方打入成的目数,孤棋薄棋减目数。这类估算有很多不精确的因素。

  AlphaGo就不一样了,它会真的打入到阵势里,来回模拟个几十万次,每一次都是精确的!人绝对没有能力像AlphaGo这么想问题,一定是利用经验去估算阵势的价值,误差就可能很大。极端情况下,一块空有没有棋,职业棋手根本判断不清,AlphaGo却可以通过实践模拟清楚,没棋和有棋相比,目数差别太大了。AlphaGo虽然不是严格证明,但通过概率性地多次打入模拟,能够接近理论情况,比人类凭经验要强太多了。我可以肯定,AlphaGo的大局观会远远超过职业高手,算目也要准得多,所以布局好、中后盘收束也很强大。甚至Zen之类的程序大局观都可能超过职业高手。

  例如第二局这个局面:

  李世石左下占了便宜,本来局势还可以。但是他70和72手吃了一子落了后手,被AlphaGo走到73,大局一下就落后了。这个在前面Darkforest对局势的评估图中都非常清楚,是局势的转折点。李世石要是手头有个Zen辅助,试着下两下都可能会知道70手不要去吃一子了。大局观不太好的职业高手,比如李世石就是个典型,大局观不如Zen真不一定是笑话。李世石比Zen强的是接触战全局战的手段,要强太多了。MCTS实事求是不怕麻烦下完再算子的风格,比起人类棋手对于阵势价值的粗放估算,是思维上先天的优势。

  AlphaGo比其它程序强,甚至比职业高手还强的,是近身搏杀时的小手段。

  第三局,李世石29和31是失着。29凑白30双,虽然获得了H17的先手,但是中间的头更为重要。当黑31手飞出后,白32象步飞可以说直接将黑击毙了。在盘面的左上中间焦点处,AlphaGo的快速走子网络会有一个7*7之类的小窗口,对这里进行穷举一样的搜索,用人手写的代码加上策略网络。32这步妙招可能就是这样找出来的,李世石肯定没有算到。但是AlphaGo是不怕麻烦的,就一直对着这里算,比人更容易看到黑三子的可怜结局。这个计算对人有些复杂,只有实力很强的才能想到算清楚,对AlphaGo就是小菜。李世石一招不慎就被技术性击倒了。AlphaGo对这种封闭局部的计算,是它超过人类的强项。

  但是AlphaGo的搜索是不是就天衣无缝了?并不是。来看第二局这个局面:

  AlphaGo黑41手尖冲,43手接出作战。最后下成这样,这是三局中AlphaGo被众多职业棋手一致认为最明显的一次亏损失误,如果它还有失误的话。我们猜想它为什么会失误。关键在于,这里是一个开放式的接触战,棋块会发展到很远的地方去。AlphaGo的小窗口封闭穷举搜索就不管用了,就只有靠MCTS在那概率性地试。这里分支很多,甚至有一个复杂的到达右上角的回头征。我认为AlphaGo这里就失去了可靠的技术手段,终于在这个人类一目了然的局面中迷失了。它是没有概念推理的,不知道什么叫“凭空生出一块孤棋”。也不确定人会在50位断然反击,可能花了大量时间在算人妥协的美好局面。加拿大华人网 http://www.sinoca.com/





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