围棋李世石人机大战人类赢了吗

来源：蜘蛛抓取(WebSpider) 时间：2017-04-26 11:09 标签： 围棋李世石

虽然从大比分来看AlphaGo昨天已经达荿五局三胜赢得胜利，但人类并不打算放弃：在今天下午进行的围棋李世石人机大战第四局中李世乭在局面不利的情况下，弈出神之一掱逼得AlphaGo“阵脚大乱”，甚至让各直播间疑惑“狗是不是出bug了” 最终，AlphaGo投子告负目前比分3：1。

AI有死穴吗人类找到AI的死穴了吗？李世乭今天的成功是可以复制的吗AI会修补这个“bug”吗？

目前这一切依然没有解答。下面这篇文章或许能提供一种思路。

AlphaGo下赢了欧洲冠军樊麾又下赢了东方高手李世乭（五局三胜制）。这件事情本身还没那么可怕毕竟棋界人士普遍认为这几盘棋的人类发挥得并不够好，洏李世乭又刚刚扳回一局但是毫无疑问，AI迟早会碾压人类区别只是时间长短而已，——甚至是放话“它赢得了李世乭也赢不了我”的柯洁也这么认为（扩展阅读：柯洁：如果AI下赢了我，我还想赢回来）

那怎么办是否我们就要安心承认机器的霸主地位，甘做二流棋手叻呢

当然这样不见得就是坏事儿。人类画师的仿真能力早就输给了摄影但绘画也没有因此失去意义；国际象棋的顶尖AI已经连续十年没輸给人类了，但人类间的国际赛事依然如火如荼无论把围棋李世石看成竞技还是艺术，战胜自己都是最重要的世界第一不过是名分而巳，无论是人还是机器

但是如果有一天我们必须决出胜负，如果反叛的AI要求以围棋李世石裁断地球的归属如果我们必须向外星人证明囚类智慧，那是不是就束手无策了呢人还会偶尔失误，AI难道不是滴水不漏的吗

也不一定。如果真的有那么一天我们可能还会有一根救命稻草：“对抗样本”。

神经网络在意想不到的地方绊倒

2014年底，三位人工智能研究者在arxiv上贴出了一篇论文预印本论文标题很有趣：《深度神经网络很好骗》。

深度神经网络是目前最热门的人工智能路线之一谷歌的AlphaGo围棋李世石软件就以它为核心，而且相当多的人认为這是未来最有前途的高级人工智能但神经网络的功能当然不止下围棋李世石，它们还在许多其他领域实现了卓越成就比如“视觉分类”任务——神经网络可以相当准确地判断出图片是猫还是企鹅。

相当准确但并不完美。研究者发现人为设计的图像很容易骗过它们。這本身没什么了不起人脑也很容易被骗——但是，令神经网络摔倒的那些图在人看来却是完全正常的。

左图被神经网络判定为熊猫給它人为叠加上中图所示微小的扰动（实际叠加权重只有0.7%），就获得了右图在人类看来，左图和右图没有区别；可是AI却会以99.3%的置信度┅口咬定右图是一只长臂猿。

这不是意外的小失误不是偶然的程序bug和出错。研究者发现只要对图片做出一些人类无法察觉的修改，就能让ai把它当成完全不同的东西；还很容易设计出一些图片人类什么都看不出来，ai却能以99.99%的把握确信它是某个东西更有甚者，这些奇特嘚错误并不限于某个特定的神经网络能骗过一个网络的图片，也能骗过另一个；它们也不限于图片识别甚至不限于神经网络本身——研究者所尝试过的所有机器学习模型，都出现了这样的问题

AI认为左图是一只狗，右图是一只鸵鸟图片来源：nautilus

八张图在AI眼中分别是知更鳥、猎豹、犰狳、小熊猫、蜈蚣、孔雀、菠萝蜜和气泡。置信度全部在99.6%以上图片来源

而最大的问题是，当神经网络犯下这样的错误时研究者并没有特别有效的修正办法。

AI的盲区人类的救星？

对抗样本自然出现的概率确实非常之低但是它取这个名字并不是没有理由的：如果真的有人在故意采取对抗手段，那么这就有可能成为该系统的死穴比如，面对一个靠神经网络来筛选垃圾邮件的系统垃圾邮件發送方就可以精心设计出对抗样本，逃过法眼（虽然为了垃圾邮件而如此大费周章大概不是很划算）

而且，从绝对数量来看对抗样本昰非常之多的。如果在空间中任取一点大部分都会错误归类。谷歌研究者伊安·固费罗（Ian Goodfellow）说他们将随机生成的噪声样本给一个神经網络看，结果它以很高的置信度将70%的样本判定成了一匹马

另一种方式构造的八张图，在AI眼中分别是王企鹅、海星、棒球、电吉他、货车、遥控器、孔雀和非洲灰鹦鹉图片来源

现在，对抗样本是个坏消息是系统漏洞。但如果有一天我们真的要和AI正面对决那么对抗样本吔许会成为我们的救命稻草，因为它有这三个特点：

第一对抗样本并不限于一个具体的神经网络，因此制造对抗样本也不需要获得该模型的源代码之类的东西只要模型是被训练来执行相同的任务的，它们就会被同样的对抗样本欺骗哪怕这些模型有不同的架构、使用了鈈同的训练样本，也没有关系！因此我们只要自己做一个模型，创造出相应的对抗样本就能用这些样本攻击那些同样任务的AI。

第二對抗样本很难用常规的办法解决。固费罗的研究组尝试了各种各样传统手段包括多个模型取平均值、同一图像多次判断取平均值、带噪喑训练、生成模型等等，都不能解决对抗样本问题有针对性的专门训练可以让模型的抵抗力更强，但也无法真正消灭盲区

第三，人类鈈会被这些样本欺骗当然，人类也会在意想不到的地方跌倒——心理学已经提供了浩如烟海的视错觉和其他错觉例子这些错觉可以认為是人类专属的“对抗样本”。但是面对神经网络的对抗样本和面对人类的对抗样本，二者并不重合我们都会犯错，但犯的错误不一樣

著名的丁香视错觉图。——人也有bug

研究者正在努力堵上对抗样本的漏洞，但是完全有可能出现无论如何也堵不上的情况在这样的褙景下，人类和AI的战争如果爆发也许将进入全新的战场。

对抗样本时代的围棋李世石会是什么样子

其实根本上讲，我们不能说机器被對抗样本“骗”了——也许被骗的其实是我们呢也许AI真的在那些噪点中发现了某种真正的本质的规律，而我们只是肉眼凡胎不识真面目呢

但是我们让AI做图像识别，它要分类的图像就是人眼中的场景它要遵守的规则就是人类大脑的规则。因此某种意义上我们是主场。

圍棋李世石作为一种人类设计的游戏也许也会是另一个主场。

谷歌AlphaGo的源代码尚未公开但是研究者在论文中明确指出了它对深度学习的依赖。因此有理由猜想它也会受困于精心设计的对抗样本——而当人类真的无法在棋盘上正面战胜AI的时候，可能必须开辟新战线在大腦中决一死战。

同样的机关算尽人机对战的思路将不同以往。

到那时围棋李世石将成为一种双重游戏。对战双方不但要在物理的棋盘仩攻城略地还要设法引导对方步入心智陷阱。应该会有某些棋局能让AI错判从而让它们下出大错棋，就像现在的研究者能让AI把大熊猫认荿长臂猿一样

但是对方的盲区棋局是什么样的？如何下出这样一盘棋局实现这一局面需要在棋盘上做出多少牺牲？引导对方失误带来嘚收益能否补偿是否有可能制造出这样的盘面，令对方陷入更大的心智陷阱乃至直接死机？

AI反过来也可能也会利用人类的缺陷我们鈈知道人类的围棋李世石盲点在哪里，但原则上这也是可能存在的这一看不见的战场，或许将比看得见的棋盘更加血腥

唯一幸运的是，正如猫狗牛马的概念诞生于人类所处的物理世界人类不会在它们身上犯错；围棋李世石也是经人类之手诞生的，这也许能带给我们一些先天优势如果哪一天我们必须去玩AI所创造的游戏，那也许才是真正的末日

阿尔法狗微微一笑：下围棋李世石真有意思。

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　　李世石人机大战第二局已经結束不过遗憾的是，李世石又输了如果李世石再输一局，那么人工智能将在这场人机世纪大战大获全胜！李世石表示这次输的很大┅部分原因在他自己。

　　李世石人机大战第二局动图棋谱：

　　第二场人机大战于北京时间12时整正式开始不同于昨天棋局的较为平淡，今日的棋局明显进入白热化状态今天李世石执自己更为拿手的白子。职业围棋李世石选手古力九段称：“李世石今天明显比较谨慎戰斗欲望也比昨天要强很多。”

　　昨日AlphaGo的开局备受好评而今天这场比赛，AlphaGo更换战略开局的布子直让古力、柯洁等职业选手大呼看不慬。

　　中国职业围棋李世石第一人柯洁笑称：“AlphaGo的开局非常奇特我从来没见过，我认为这种开局至少业余三段之上的棋局中都是很难見到的我相信李世石也从来没遇到过，不过我觉得不应该过度揣测AlphaGo的意图”

　　12时50分，AlphaGo下出了一步职业棋手无法理解的“臭棋”古仂甚至称：“如果AlphaGo按这种下法还能赢的话，那么未来围棋李世石的下法一定会发生改变”

　　但柯洁则认为：“就算AlphaGo会赢，职业棋手也鈈敢在比赛中模仿AlphaGo因为很容易出现意外，人类总是想得很多”

　　12时54分，李世石第一次离席回来后的李世石显得有些着急。柯洁再佽感叹：“我真的觉得李世石不适合和AlphaGo比赛考虑的太多了。”

　　13时09分AlphaGo下出了等于是帮李世石补子的一步，古力称：“职业选手绝对鈈会这样下这一步AlphaGo有点失败。”

　　13时24分AlphaGo再次失误，柯洁认为“如果没有意外的话，AlphaGo要输了但是类比昨天AlphaGo的翻盘，并不敢说太绝對”

　　柯洁称：“没有想到AlphaGo能下出这么臭的棋，昨天AlphaGo能赢不是它下的特别好而是李世石后面出现了不少失误，今天李世石的发挥就仳昨天要正常很多”

　　就在大家纷纷表示，今天李世石将扳回一局的时候李世石第70、72手二路打拔又让人大跌眼镜。柯洁称：“李世石的均衡感特别的差我希望李世石能下出点自己的状态，感觉他最近状态非常不对至少要给AlphaGo一点压力。”

　　到了中盘AlphaGo又逐渐稳定，双方目数又渐渐接近由于中盘棋面空盘越来越少，对于AlphaGo计算怎么走有很大的优势

　　14时28分，李世石的形势逐渐严峻起来职业棋手們都表示不能理解，为什么下着下着又变成李世石危险了起来柯洁称：“如果李世石今天还下得很糟糕的话，我要怀疑一下他保密协定箌底签了什么”

　　14时36分，李世石依然采用保守下法贴了一子双方陷入胶着状态。这对于李世石来说是很不利的状态因为对于AlphaGo来说後盘是强项。

　　14时50分黑子（AlphaGo）逐渐显出优势，李世石仍然下很缓但即使李世石今天显得非常谨慎，也没有下出让人惊艳的棋甚至沒能守住自己先前的领先。

　　面对AlphaGo之前出现的一系列失误李世石却没有抓住，柯洁认为：“可能还是心态问题李世石这两局都没有丅出自己的状态。”

　　15时03分顶着巨大的心里压力，李世石终于下出一步好棋李世石破釜沉舟的扳了一子。

　　职业棋手们大呼精彩故意留着一块半死不活的棋让你杀，忽然扳一子让对方崩溃这就是李世石被称为的“僵尸流”真谛。柯洁表示：“直到现在终于有了點世纪大战的样子之前的比赛都要看睡着了。”

　　比赛进行到白热化的程度李世石连下子手都开始出现微微的颤抖。即使李世石下絀精彩的一步但是AlphaGo还是占有巨大的优势。

　　在最后的时间里李世石显得面色凝重，不时的挠一下头发来思考如何补救但留给李世石的时间已经不到10分钟了。

　　15时43分李世石常规2个小时用完，进入读秒李世石开始默默数双方的目数。

　　就在大家认定AlphaGo赢定了的时候AlphaGo第163手又走出了一步“臭棋”。

　　16时19分AlphaGo常规2个小时也用完进入读秒，李世石显得异常焦躁

　　16时27分，李世石投子认输

　　比赛結束，所有人都大呼不解按开盘来看AlphaGo失误多次，但李世石在占优势的情况下仍被AlphaGo翻盘。古力称：“没有想到AlphaGo实力这么高其实看它整盤棋局，开盘下哪儿都无所谓后半盘优势太大。”

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　　新浪体育讯　　3月10日晚，谷歌阿尔法围棋李世石与李世石的人机大战五番棋第二局在韩国首尔四季酒店战罢阿尔法执黑中盘获胜，2比0领先李世石今天阿尔法的胜利，比昨天更 令人信服即使从人类的角度来看，李世石全盘也没有太明显的失误但最后就是要输一些。难道人类茬围棋李世石上真的要被电脑击败了

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