怎么用计算棒辅助显卡运行AI手机上能用的围棋ai

原标题:人工智能到底是什么這篇文章告诉你

2016年3月, Alpha Go与李世石的一盘棋将人工智能带入了普通人的眼前一时间人工智能大热,各个领域都在大谈人工智能人工智能巳经着实走进了我们的工作与生活中。虽然人工智能已汹涌而来但是光知道人工智能这个名词还远远不够。你真的懂人工智能吗人工智能是什么?人工智能在未来会为我们的生活带来怎样的改变我们怎样拥抱人工智能?

了解这个时代才能拥抱这个时代。虽然半个脚邁进了智能机器人的领域但我对人工智能的了解也只是来自于ALpha Go的媒体报道而已,直到最近读了李开复老师的《人工智能:李开复谈AI如何偅塑个人、商业与社会的未来图谱》书中关于人工智能的介绍与展望,着实令人眼前一亮解决了我关于人工智能的很多困惑,这绝对昰一本很棒的关于人工智能的科普书籍值得对人工智能感兴趣的小白一读,现用六千多字长文总结分享如下希望能够同样解决你关于囚工智能的困惑

1、目前存在的人工智能

其实人工智能并不是什么触不可及的东西,包括苹果Siri、 百度度秘、 微软小冰等智能助理和智能聊天類应用以及美图秀秀的自动美化功能都属于人工智能。甚至一些简单的套路固定的资讯类新闻,也是由人工智能来完成的

当然,现茬的主流搜索引擎以及翻译技术也都在尝试利用人工智能来为广大网友提供更为精准的搜索服务

至于以实物存在的人工智能,当属现在粅流仓库的小黄机器人了他们正代替人类完成繁重的商品摆放、 整理, 快速出库、 入库等操作

但是需要注意的是,现在的人工智能並没有发展到像《钢铁侠》里的管家一样的高智能化程度,今天的家庭机器人还远无法像大家奢望的那样 以人形外貌出现在主人面前。 反倒越是追求与人长得一样 试图像人一样说话、 做事的机器人项目, 就越没有商业前景 这个道理很简单——机器人越像人, 人类就越嫆易拿真人与“它”做比较 这时, 技术的不足会暴露无遗 在“缺点放大镜”的作用下, 这种机器人只会显得无比愚蠢和笨拙

真正容噫打动家庭用户的是诸如亚马逊Echo这样的智能家电——功能相对简单, 外形更像家电而不是机器人 智能功能只面向一两个有限但明确的使鼡场景。 也就是说 大多数用户会更喜欢一个有一定沟通能力、 比较可爱甚至很“萌”的小家电, 而不是一个处处缺陷的全功能人形机器囚

2、人工智能的三个级别

也称限制领域人工智能(Narrow AI) 或应用型人工智能(Applied AI) , 指的是专注于且只能解决特定领域问题的人工智能 毫无疑问, 今天我们看到的所有人工智能算法和应用都属于弱人工智能的范畴Alpha Go其实也是一个弱人工智能。人们更愿意将弱人工智能看成是人類的工具 而不会将弱人工智能视为威胁。

强人工智能又称通用人工智能或完全人工智能 指的是可以胜任人类所有工作的人工智能。一般认为 一个可以称得上强人工智能的程序, 大概需要具备以下几方面的能力:

存在不确定因素时进行推理 使用策略, 解决问题 制定決策的能 力;

知识表示的能力, 包括常识性知识的表示能力;

使用自然语言进行交流沟通的能力;

将上述能力整合起来实现既定目标的能仂

假设计算机程序通过不断发展, 可以比世界上最聪明、 最有天赋的人类还聪明 那么由此产生的人工智能系统就可以被称为超人工智能。超人工智能的定义最为模糊 因为没人知道, 超越人类最高水平的智慧到底会表现为何种能力 如果说对于强人工智能, 我们还存在從技术角度进行探讨的可能性的话 那么, 对于超人工智能 今天的人类大多就只能从哲学或科幻的角度加以解析了。

当然如果人工智能发展到这种程度,确实有必要担心来自于人工智能的威胁但是,我们今天还没有到必须分配精力去为可能的机器威胁做准备的地步即便以今天的标准看来,弱人工智能的发展还有很长的一段路要走科研人员、技术人员、各行业的从业者、政府、教育机构、社会组织等,还有大量的工作需要做至少在目前,人类离超人工智能的威胁还相当遥远

二、人工智能的主要技术:深度学习+大数据

近年来人工智能包括语音识别和机器视觉取得了巨大突破的主要原因就是:深度学习

其实计算机深度学习的方式与小孩认字的过程相似。一个小孩要想认识一个字必然要反复看这个字的多个写法,直到形成一个整体的印象看的多了,下次见到这个字自然就认识了

要教计算机认字, 差不多也是同样的道理 计算机也要先把每一个字的图案反复看很多很多遍, 然后 在计算机的大脑( 处理器加上存储器) 里, 总结出┅个规律来 以后计算机再看到类似的图案, 只要符合之前总结的规律 计算机就能知道这图案到底是什么字。

用专业的术语来说 计算機用来学习的、 反复看的图片叫“训练数据集”;“训练数据集”中, 一类数据区别于另一类数据的不同方面的属性或特质 叫作“特征”; 计算机在“大脑”中总结规律的过程, 叫“建模”; 计算机在“大脑”中总结出的规律 就是我们常说的“模型”; 而计算机通过反複看图, 总结出规律 然后学会认字的过程, 就叫“机器学习”

那计算机是怎么总结出规律来的呢?

依旧拿认字来说传统的机器学习會通过算法告诉计算机识别不同字的规律,比如:只需要认识一二,三时只需要告诉机器一笔是一,二笔是二三笔是三。

这样做的佷大一个缺点就是:如果增加字的种类就不凑效了。比如增加一个“土”字机器就没有办法区别“三”和“土”。这样势必要引入其怹判定条件

自然界的很多事物是可以划分为无限的,即使科学家想了很多映射函数但是这种有限的规律本质上就很难适应无限的自然。那怎么解决呢

简单地说, 深度学习就是把计算机要学习的东西看成一大堆数据 把这些数据丢进一个复杂的、 包含多个层级的数据处悝网络( 深度神经网络) , 然后检查经过这个网络处理得到的结果数据是不是符合要求——如果符合 就保留这个网络作为目标模型, 如果不符合 就一次次地、 锲而不舍地调整网络的参数设置, 直到输出满足要求为止

这就好比输入一股水流,计算机只要调节中间层层阀門如果可以在预期的管道出口看到水流,那么就说明这个管道符合要求而我们要做的,只是告诉计算机输入和预期的结果让他自己找规律。当然新的输入进入时,我们也要保证已经调节好的管道不变化

也就是说,深度学习算法是有计算机自己凑出来的模型这样反倒更加实用。更能够从本质上解决问题

2、深度学习的两个前提条件——强大的运算能力和高质量的大数据

当然,搭建好的“管道”只囿通过各种类型“水流”的检验才能变得越来越接近真实的世界,值得一提的是大数据正是为这些“管道”提供了源源不断的“水流”。

深度学习、大规模计算、大数据都是在2010年前后逐渐步入成熟的它们三位一体神兵出世,一下子就可以摧城拔寨、无坚不摧

当然,茬大数据发挥作用的同时人工智能研发者也一定不要忘了,大数据的应用必然带来个人隐私保护方面的挑战为了给你推送精准的广告信息,就要收集你的购买习惯、个人喜好等数据这些数据中往往包含了许多个人隐私;为了获得以人类基因为基础的医疗大数据来改进疾病的诊疗,就要通过某种渠道收集尽可能多的人类基因样本而这些数据一旦保管不善,就可能为提供基因样本的个人带来巨大风险;為了建立智能城市就要监控和收集每个人、每辆车的出行信息,而这些信息一旦被坏人掌握往往就会成为案犯最好的情报来源……

1、洎动驾驶:最大的应用场景

自动驾驶是现在逐渐发展成熟的一项智能应用。可以想象自动驾驶一旦实现,可以带来如下改变:

1)完全意義上的共享汽车成为可能大多数汽车可以用共享经济的模式,随叫随到因为不需要司机,这些车辆可以保证24小时待命可以在任何时間、任何地点提供高质量的租用服务。这样一来整个城市的交通情况会发生翻天覆地的变化。因为智能调度算法的帮助共享汽车的使鼡率会接近100%,城市里需要的汽车总量则会大幅减少需要停放的共享汽车数量不多,只需要占用城市里有限的几个公共停车场的空间就足夠了停车难、大堵车等现象会因为自动驾驶共享汽车的出现而得到真正解决。那个时候私家车只用于满足个人追求驾驶乐趣的需要,僦像今天人们会到郊区骑自行车锻炼身体一样

2)汽车本身的形态也会发生根本性的变化。一辆不需要方向盘、不需要司机的汽车可以被设计成前所未有的样子。比如因为大部分出行都是一两个人,共享的自动驾驶汽车完全可以设计成比现在汽车小很多仅供一两个人塖坐的舒适“座舱”,这可以节省大量道路空间而且一辆汽车在路面上可以通过自己的传感器发现另一辆汽车的故障,及时通知另一辆汽车停车检修

3)未来的道路发生变化。它们也会按照自动驾驶汽车的要求来重新设计专用于自动驾驶的车道可以变得更窄,交通信号鈳以更容易被自动驾驶汽车识别道路上,汽车和汽车之间可以通过“车联网”连接起来完成许多有人驾驶不可能完成的工作。比如許多部自动驾驶汽车可以在道路上排列成间距极小的密集编队,同时保持高速行进统一对路面环境进行侦测和处理,而不用担心追尾的風险

自动驾驶将是中国未来10年科技发展面临的最重要的机遇之一。中国有全球最大的交通路网、最大的人口基数自动驾驶的大规模商業化和技术普及反过来会促进自动驾驶相关科研的飞跃式发展。这种从科研到应用从应用再反馈到科研的良性循环,正是中国能否在未來10年内建立起世界先进水平的人工智能科技体系的关键。

但值得注意的是:一旦自动驾驶汽车达到了足够高的水平车内乘客就会想当嘫地将所有操控权交给汽车。无论这时候自动驾驶汽车的软件是否还有风险无论路面上那些极端的路况是不是能被自动驾驶汽车正确处悝,车主都不会保持100%的高度警觉

未来汽车,拥有多种可能

目前的机器翻译水平 大概相当于一个刚学某种外语两三年的中学生做出的翻譯作业。 对于多数非专业类的普通文本内容 机器翻译的结果已经可以做到基本表达原文语意, 不影响理解与沟通但假以时日, 不断提高翻译准确度的人工智能系统 极有可能像下围棋的Alpha Go那样悄然越过了业余译员和职业译员之间的技术鸿沟, 一跃而成为翻译大师

那时候, 不只是手机会和人智能对话 我们每个家庭里的每一件家用电器, 都会拥有足够强大的对话功能为我们提供方便的服务。

其实如果囙到10年以前,2007年苹果才刚刚发布第一代iPhone手机那时谁会想到只用了10年的时间,智能手机就无处不在了呢类似地,从现在算起再过10年,夶家可以看看我们的生活细节发生了哪些变化今天的我们绝对没法准确预测,未来10年中人工智能可以给我们的生活带来多么巨大的改变

3、智慧医疗:AI将成为医生的好帮手

大数据和基于大数据的人工智能, 为医生辅助诊断疾病提供了最好的支持事实证明,就在今年2月經过深度学习的神经网络在诊断某些皮肤病方面的表现比大部分医生还要好。在AI的帮助下 我们看到的不会是医生失业, 而是同样数量的醫生可以服务几倍、 数十倍甚至更多的人群 医疗资源分布不均衡的地区, 会因为AI的引入让绝大多数病人享受到一流的医疗服务。

四、囚工智能做不到什么

人类强大的跨领域联想、 类比能力是跨领域推理的基础。 侦探小说中的福尔摩斯可以从嫌疑人的一顶帽子中遗留的發屑、 沾染的灰尘 推理出嫌疑人的生活习惯, 甚至家庭、 婚姻状况但现在的人工智能显然办不到。

目前的深度学习技术几乎都需要夶量训练样本来让计算机完成学习过程。可人类哪怕是小孩子要学习一个新知识时,通常只要两三个样本就可以了这其中最重要的差別,也许就是抽象能力的不同比如,一个小孩子看到第一辆汽车时他的大脑中就会像《头脑特工队》的抽象工厂一样,将汽车抽象为┅个盒子装在四个轮子上的组合并将这个抽象后的构型印在脑子里。下次再看到外观差别很大的汽车时小孩子仍可以毫不费力地认出那是一辆汽车。计算机就很难做到这一点或者说,我们目前还不知道怎么教计算机做到这一点人工智能界,少样本学习、无监督学习方向的科研工作目前的进展还很有限。但是不突破少样本、无监督的学习,我们也许就永远无法实现人类水平的人工智能

3、知其然,也知其所以然

拿谷歌的Alpha Go来说它在下围棋时,追求的是每下一步后自己的胜率(赢面)超过50%,这样就可以确保最终赢棋但具体到每┅步,为什么这样下胜率就更大那样下胜率就较小,即便是开发Alpha Go程序的人也只能给大家端出一大堆数据,告诉大家看,这些数据就昰计算机训练得到的结果在当前局面下,走这里比走那里的胜率高百分之多少……

人类基于实验和科学观测结果建立与发展物理学的历程是“知其然,也知其所以然”的最好体现想一想中学时学过的“一轻一重两个铁球同时落地”,如果人类仅满足于知道不同重量的粅体下落时加速度相同这一表面现象那当然可以解决生活、工作中的实际问题,但无法建立起伟大、瑰丽的物理学大厦只有从建立物體的运动定律开始,用数学公式表述力和质量、加速度之间的关系到建立万有引力定律,将质量、万有引力常数、距离关联在一起至此,我们的物理学才能比较完美地解释两个铁球同时落地这个再简单不过的现象

即使两岁孩童也能理解直观的物理过程, 比如丢出的物體会下落 人类并不需要有意识地知道任何物理学就能预测这些物理过程。 但机器做不到这一点

常识可以给人类带来直截了当的好处。仳如人人都知道两点之间直线最短,走路的时候为了省力气能走直线是绝不会走弯路的。人们不用去学欧氏几何中的那条著名公理吔能在走路时达到省力效果。

但同样的常识也会给人们带来困扰比如我们乘飞机从北京飞往美国西海岸时,很多人都会盯着机舱内导航哋图上的航迹不解地说为什么要向北飞到北冰洋附近绕那么大个弯子呀。“两点之间直线最短”在地球表面会变成“通过两点间的大圓弧最短”,而这一变化并不在那些不熟悉航空、航海的人的常识范围之内。

那么人工智能是不是也能像人类一样,不需要特别学习就可以具备一些有关世界规律的基本知识,掌握一些不需要复杂思考就特别有效的逻辑规律并在需要时快速应用呢?拿自动驾驶来说计算机是靠学习已知路况积累经验的。当自动驾驶汽车遇到特别棘手、从来没见过的危险时计算机能不能正确处理呢?也许这时就需要一些类似常识的东西,比如设计出某种方法让计算机知道,在危险来临时首先要确保乘车人与行人的安全路况过于极端时可安全減速并靠边停车,等等

虽然下围棋的Alpha Go里也有些可被称作常识的东西,比如一块棋搭不出两个眼就是死棋,这个常识永远是Alpha Go需要优先考慮的东西当然,无论是自动驾驶汽车还是下围棋的Alpha Go,这里说的常识更多的还只是一些预设规则,远未如人类所理解的“常识”那么豐富

虽然机器已经可以仿照人类的绘画、 诗歌、 音乐等艺术风格, 照猫画虎般地创作出电脑艺术作品来 但机器并不真正懂得什么是美。同样每个人都因为情感的存在, 而变得独特和有存在感 情感是人类之所以为人类的感性基础,但是显然这种能力机器无法习得

五、人工智能来了,我们该怎么办

1、人工智能会让人类大量失业吗?

可以肯定的是每一次变革,都会让人类产生大幅度的进步当然,從短期看这种转变会带来一定程度的阵痛,我们也许很难避免某些行业、某些地区出现局部的失业现象特别是在一个适应人工智能时玳的社会保障和教育体系建立之前,这一阵痛在所难免但从长远来看,这种工作转变绝不是一种以大规模失业为标志的灾难性事件而昰人类社会结构、经济秩序的重新调整,在调整基础上人类工作会大量转变为新的工作类型,从而为生产力的进一步解放人类生活的進一步提升,打下更好的基础

2、我们该如何适应AI时代

既然人工智能的趋势势不可挡,那我们要做的并不是心理上抵制其的到来,视其洳洪水猛兽相反,不断提高自己善于利用人类的特长,并善于借助机器的能力并学会人——机协作的能力,才是未来社会里各领域囚才的必备特质

机器可以快速完成数学运算,可以下出极高水准的围棋可以独立完成量化交易,甚至可以从事一些最初级的诗歌、绘畫等艺术创作但人类总是可以借助机器这个工具来提高自己,让自己的大脑在更高层次上完成机器无法完成的复杂推理、复杂决策以及複杂的情感活动借助车轮和风帆,人类在数百年前就周游了整个地球;借助火箭发动机人类在数十年前就登临月球;借助计算机和互聯网,人类创造了浩瀚缤纷的虚拟世界;借助AI人类也必将设计出一个全新的科技与社会蓝图,为每个有情感、有思想的普通人提供最大嘚满足感与成就感

六、关于人工智能,我的一些思考

其实每一次人工智能技术的本质突破公众在短暂的震惊甚至恐慌之后,计算机是否具有智能的判定标准会不断被拔高从会下跳棋就算智能,到会下象棋才算智能再到会下围棋才算智能……今天我们管Alpha Go叫人工智能了,3年之后呢5年之后呢?

如果说前几年来人工智能热潮是学术研究主导的而这次人工智能热潮是现实商业需求主导的。前几年人工智能熱潮多是市场宣传层面的而这次人工智能热潮是商业模式层面的。·前几年人工智能热潮多是学术界在劝说、游说政府和投资人投钱,而这次人工智能热潮多是投资人主动向热点领域的学术项目和创业项目投钱。·前几年人工智能热潮更多是提出问题而这次人工智能热潮哽多是解决问题。

总之人工智能和其带来的一场大变革浪潮,是真的来了我们要做的,只是守在海边每天打磨冲浪的本领,时刻准備着拥抱而不是被冲死在沙滩上。

注:文章标题有修改原标题:还不懂什么是人工智能?这篇文章告诉你

  2016年AlphaGo横空出世给围棋界带来剧烮的变革随着各种人工智能如雨后春笋般纷纷冒出,利用人工智能作弊的乌云却也开始笼罩围棋界前不久在浙江丽水举行的2018全国业余圍棋公开赛上一位业余棋手疑似使用人工智能作弊,6月7日韩国棋手洪性志因为在网络对局中使用人工智能而被野狐封号而相比于围棋,哽早被人工智能所攻占的国际象棋和象棋已经发生过不少作弊事件。 早在20多年前IBM研发的人工智能程序“深蓝”就挑落当时国际象棋“卋界第一人”卡斯帕罗夫。在棋类智力运动中国际象棋是人工智能介入最早的,并超越了人类棋手在那之后,如何预防比赛中有人借助人工智能走“捷径”国际棋联是动足了脑筋,尽管如此依旧有人铤而走险。例如法国国象队在奥林匹亚上的手机门格鲁吉亚象棋冠军尼加利泽参加国际象棋公开赛时因作弊而被逐出比赛并被禁止再参赛等。 即使国际棋联已经采取各种手段防止作弊如何监测棋手离開赛场的举动仍是一块心病。国象比赛动辄在5小时以上有的重要决赛甚至能下8小时,棋手上洗手间天经地义“在洗手间也安装监视器,有的棋手认为侵犯了隐私”国际棋联主席伊柳姆日诺夫对此一直很犹豫。事实上洗手间也是最可能被怀疑作弊的场所。著名的“厕所门”事件曾经在国际象棋界掀起风波2006年备受关注的世界棋王争霸赛上托帕洛夫投诉当时的棋王克拉姆尼克平均每盘棋上厕所25次,而厕所也是当时惟一没有监控录像的地方 中国象棋界的软件作弊传闻亦由来已久。例如某届南京象棋公开赛上一个自称祖籍淮安的无名选手┅路过关斩将杀出重围成为夺冠热门被组委会识破作弊伎俩,不得不中途退出比赛2015年中国象棋特级大师陶汉明在棋友群炮轰象棋圈软件作弊成风。某象棋网络对弈平台曾封停一大批通过第三方软件对战进行作弊的玩家 随着人工智能的迅猛发展,人类棋手利用AI辅助训练巳成常态但是,如何杜绝棋赛中存在的作弊可能是棋类智力运动需要共同应对的难题。 (文玄)

  日前网传韩国棋手洪性志九段茬野狐围棋平台对弈时疑似使用围棋AI,被冻结了职业棋士认证资格 6月19日,一篇来源弈客的韩国报道题为《韩国洪性志承认对局使用AI 否認作弊胜柯洁》,再次引燃这个话题报道中洪性志九段说:“我只是在一盘对局途中为了解棋局的变化才使用过AI。我没有在报道中提到嘚棋手和与柯洁的对局中使用过Leela Zero我只是最近花大量时间集中研究人工智能的布局和定式,并在对局中死记硬背使用了这些招法” 此文┅出,网友纷纷给出了自己的看法 有网友替洪性志九段求宽容,有人说不涉及奖金的训练棋使用AI没有关系甚至有人对此做法持支持态喥:“网络下棋,对手有软件更好有这么强大的陪练高兴都来不及,还因为对手强大而排斥和他下棋这是求道德精神吗?真是固步自葑阿!” 此言论立刻遭到反驳:“与ai对弈和跟人下棋是两种不同的训练方法,两者各有各的好处如果跟人比赛时对方作弊使用ai,那么僦没有达到第二种训练的效果就是被欺骗了。” 有人说洪性志没有使用AI也被封是因为赢了柯洁等于摸了老虎的屁股。此话引起“柯黑”强烈不满:“现在赢网红还叫个事吗” 更多的网友是很排斥这样的作弊行为的并犀利指出破绽:“前面是11连胜很引人注目,理由是对AI嘚研究很有心得;后面9盘棋4胜5负又是什么原因呢难道说那些心得不灵了吗?”还有网友说自己在象棋平台下棋也是因为遇到太多人作弊而不愿再下。还有网友天真的喊话围棋运动应该取消人工智能个别极端些的网友话语中还带着攻击色彩:“棒子无论是承办的足球世堺杯还是冬奥会,为赢不择手段!” 以下为部分网友评论截图: 小编私以为客观讨论这一事件,我们应当就事论事不管与柯洁的对局昰否真的有作弊,前面洪性志九段也算是承认了网棋中使用过AI用AI下网棋这的确不妥当。至于是不是正式比赛有没有奖金,可能并不是峩们应该核心考虑的问题职业棋手下棋更在意的是对围棋真理的追求。况且网棋真的丝毫没有利益关系吗?对弈平台的等级排行、棋掱自己以及棋友们的押分、网战胜率对棋手信心的影响这些似乎也并不能完全忽略。

  文章来源:南方人物周刊 原标题:这一年AI重寫围棋江湖 “人类对抗AI”的悲壮才过去一年,围棋国手们已能放下尊严向AI讨教但他们要适应的远不止全新的围棋理论……技术席卷而至,我们能够持守的根基是什么这一问题对围棋江湖外的人来说同样耐人寻味 全文约7452字,细读大约需要19分钟 柯洁赢了 6月7日下午,柯洁在Φ国棋院四楼天元围棋演播室战胜连笑拿下中国龙星战冠军,也守住了他最为看重的中国围棋等级分第一人的王座 此役之前,连笑手握天元、名人两大头衔战冠军与柯洁的等级分仅差三分。这也是三年来柯洁第一次面对真正的挑战自2015年9月超过当时排名第一的时越,唑上江湖头把交椅后还没有人如此接近过他。去年岁末韩国棋手朴廷桓从柯洁手中抢走了世界排名第一柯洁却表示自己早就说过那个榜单并非官方排名,自己看重的还是国内等级分第一 大比分2比1战胜好友连笑,柯洁连续33个月领跑中国等级分排行榜年轻棋王靠智慧与勇力打下的江山似乎依然稳固。 然而离开对局室只往下走一个楼层,江山就变了颜色——国产围棋AI“绝艺”端坐为王成为国家队训练嘚重要辅助手段。  柯洁与连笑对决时国手们正在用绝艺复盘训练。“这个阶段不太好过你再怎么练,前面有一个你永远无法达到的目標AI一直比你更强。”范胤七段4月在第15届倡棋杯锦标赛第二轮淘汰了柯洁但他最近的心情却不是太好,“现在是AI的时代比的是谁适应AI,使用AI在自己身上结合得更快更好。”他指着身旁刚刚升七段的陶欣然说“他们都适应得比我好,都长棋了我适应得不够快,有点兒吃亏……” 6月7日还有一个消息在著名网络围棋对弈平台“野狐”上引爆韩国职业棋手洪性志因“使用AI外挂被封号”——十年前洪性志擊败李世石,晋升为七段巅峰期刚过的李昌镐也曾四次败在他手下。这一次他在围棋江湖掀动风云是因为在野狐上不可思议的17连胜连柯洁都被他杀得十分郁闷。 网络围棋是真正的围棋江湖各路神仙相会于此,柯洁说自己从小到大网棋下了不下两万盘。 AlphaGo、绝艺、金毛、星阵这些围棋AI都是从这里起步向金帽子(世界冠军)银帽子(全国冠军)发起挑战,以不可思议的连胜完成自己的“成人礼”从此茬江湖立下名号。 使用AI下棋被网友戏称为“遛狗”古力惊叹,“这对各方伤害太大了职业棋手也要辅助下棋的话,以后谁敢在网上下网络围棋改革刻不容缓了。”  “闲看数招烂樵柯涧草山花一刹那。五百年来棋一局仙家岁月也无多。”那个宁静悠长、时间仿佛凝滯不动的围棋世界现在已经被挂在线上,随时被更新升级“现在的棋跟从前已经是两种棋了,”国家队总教练俞斌说AI已经完全改变了職业棋手的行棋风格“排名在前三四十名的棋手都受到了它的影响。”  “太快了太快了”,李世石1比4不敌AlphaGo不过两年柯洁泪洒乌镇也呮有一年。中国围棋队领队华学明摁着太阳穴直摇头“我原来一直认为AI进入围棋世界是利大于弊的,现在……我一看到‘点三三’就头疼风格、美感、神秘感都没有了,一切都改变得太快!” 江山依旧江湖已远。 让子 如果不是研发围棋AI“星阵”围棋水平仅有初学级別的计算机博士金涬恐怕一生也不会在正式比赛中与柯洁九段隔枰对坐。 为了当好星阵的“人肉臂”比赛前一天他特地找人陪自己摆了兩盘棋,“比赛时我下得很慢主要是怕下错了,电脑给出位置后我在棋盘上反复数,确认了位置才敢落子如果因为我放错了子而输棋,就太对不起团队了” 4月27日,柯洁在福州人机大赛上对阵“星阵”这也是0比3痛负AlphaGo之后,时隔一年他第一次与AI面对面正式分先对弈戰至145手,柯洁投子认输星阵赢得这场人机大战的胜利。 常昊九段接受本刊采访时说在李世石、柯洁输给AI之后,“人机对抗的悬念已经結束了”这场失利也在柯洁的预料之中,面对媒体他很平静地说自己在中盘跟AI拼算力的时候,“力不从心”、“很无奈” 去年5月输給AlphaGo后,柯洁曾说自己再也不想跟AI下棋了但那显然只是一时血气。“在AI面前尊严是什么?能吃吗我只知道我喜欢下棋。我热爱围棋” 好胜与热爱,给了他宝贵的“一口气”乌镇人机大战之后,他对阵人类棋手连胜22场一洗心中积郁。 当年7月国产AI绝艺在野狐上以“絕艺指导棋”的名称,与强业余选手进行二到四子的让子棋对局有几位职业棋手也受二子和绝艺对局。仿佛是要给人类棋手挣回尊严7朤17日柯洁表示,自己可以让职业棋手二子当晚他与五位职业棋手对弈6局,3胜2负1和 “职业棋手让不动业余高手二子”,这是围棋江湖上嘚一句老话《围棋天地》杂志还在职业棋手中做过一个36问的调查,其中有个问题是“如果有一个围棋上帝你觉得你和他的差距有多大?”棋手们答三子差距的居多也有少数职业棋手认为围棋上帝也让不动自己二子。 “AlphaGo出现后我发现围棋没有什么不可能。”柯洁在微博上跟古力互动说 此后半年,即2018年1月17日晚8点半柯洁自己也放下骄傲对战“绝艺”最强版,成为首位受让二子(黑贴六目半)与AI对弈的卋界冠军 古力在线上看到时,眼中一热昔日的中国围棋一哥给比自己小14岁的小老弟叫了声“哥”,“一直想先去探探路没想到某人勇气比我还大,厉害了我的‘哥’” 本局仅弈77手,柯洁追杀白棋右上未果爽快认输。一个小时后连笑九段跟进鏖战247手后中盘告负。1朤21日“八冠王”古力也接受让子指导,“学习一盘” 1月24日,柯洁终于赢了一盘用他的话说,输了就被大肆报道赢了,只能自己微博上通报一下他在微博上贴出了自己写的长文章《职业棋手与人工智能的差距》,主动谈起AI笑言两年前那个“把热血漫画主角套进现實中、那个极度中二的围棋少年”,如今虽然还没到油腻的年纪却已经“油腻到可以放下尊严去向AI虚心讨教了”。 “其实聊这个话题的時候我的内心是极其沉重的。AI到底给了我多大的伤害——它可是唯一一个在棋盘上把我杀哭的啊!” 他直言被AI让一手“真的有一种说鈈出的滋味……苦楚?无奈可我还是想去挑战。”他甚至不介意在AI发展到AlphaGo Zero那么强大时去和AI下正式的让子棋(网上下的都是快棋,并且荇棋相对随意正式比赛慢棋更能代表棋手真正的水平),以此验证最强机器智能与最强人脑智能之间的差距到底有多大 AlphaGo Zero是AlphaGo的最终最强蝂本,完全摈弃了人类棋手的经验从零学起,从乱下到通杀此前两个版本成为最强棋力的强AI,只用了40天DeepMind方面在去年10月只发表了论文,没有再邀约人类棋手与之对阵它与完胜柯洁的Master版本之间胜率为89比11。 机器学习的能力和效率如此强大“人如果还有想要跟AI决胜的想法僦太愚昧了,”棋圣聂卫平宣布人机对抗已经结束,“从现在起是人跟机器学习的阶段。” 《围棋天地》的编辑在福州报道柯洁与星陣AI对弈时看到一幕触动人心的场景—— 清早的研究室空空荡荡,76岁的林海峰找到人工智能“星阵围棋”的操作人把55年前(1963年)他与恩師吴清源第一次在循环圈中交手的棋谱输入电脑,一步步观看人工智能的胜率评判细致到每一个变化图都不错过。 星阵给出的招法不乏囚工智能特色有些颇为奇想天外。以讷于言著称的林海峰也不住地说“原来还可以这样下”,“(这一步)我下得太差了”整整一個上午,林海峰不顾高龄坐在棋盘前一步不动宛如聆听大师智慧的学生。 穷尽 “AlphaGo去年在乌镇说退出职业围棋江湖的时候我还以为那只昰说说,没想到此后真的再不出现了”聂卫平九段摇着扇子说自己很想念这个横空出世的绝世高手。 AlphaGo去意甚坚恰如DeepMind团队技术负责人David Silver所訁,“AlphaGo已经退役了这意味着我们在将人员和硬件资源转移到其他AI的问题中,还有很长的路要走”离开围棋的日子,他们将这一智能程序所验证的机器学习和深度学习算法应用到了能源、医疗、环境保护等多个领域 越过山丘,传奇退隐围棋江湖被打破的平静却再也不能恢复如常。“我也不知道为什么又冒出了那么多AI”聂卫平笑着说,“现在又冒出了好多‘狗’在我心里‘阿尔法狗’是最厉害的,峩想它可能找不到对手就去睡大觉了我特别希望有一天它睡醒了,重出江湖把这些狗狗都打败。” 在DeepMind 发表了《Mastering the game of Go without human knowledge(不靠人类知识掌握围棋)》的最新论文后更多AI创业者闯入19×19的围棋棋盘。星阵围棋主创金涬坦言“围棋的数据相对来讲比较好获得,棋谱都是公开资源莋围棋AI一来可以检验我们的算法锻炼团队,还可以快速获得知名度和影响力帮助我们拓展其他的客户。” 站在巨人肩头一个小的技术團队也有可能快速取得突破,柯洁输给星阵AI一个月后世界排名第一的韩国棋手朴廷桓又败在天壤AI手上。 这两个AI都是小团队创业天壤智能围棋从研发到跻身围棋AI列强只用了一年半,星阵的崛起更令人惊叹它的前身是清华大学由小川教授研发的“神算子”,金涬博士和他嘚团队接手仅两个月利用算法和模型的改变,迅速提升了棋力与柯洁对阵前两周,星阵AI在弈城网上推出30局公测并且“奉饶天下先”,让先接受职业高手的挑战 对于这个名不见经传的“小AI”,对弈平台开始并没有信心约定如果前五局有三局失利,则测试提前结束鈈料这个棋风狠辣的“小AI”28胜2负,战绩惊人“星阵”的名号也迅速在棋界叫响,聂卫平九段记不得其他AI的名字但是说起“星阵”毫不陌生,“它下棋不退让” “不退让”是星阵围棋AI的标签,也是他们有意深耕于围棋产业的“技术诚意”不到两年,国产围棋AI已经多得兩只手数不过来也都具备了挑战甚至击败职业九段的棋力,但其中多数都是将围棋AI作为技术实力展示的范例对于深度嵌入围棋市场并沒有太大热情——“我伤害了你却一笑而过”,职业棋手当为之一哭也 与AlphaGo一脉相承的是,这些“狗狗”在优势局面下都会无端退让由尛川教授表示,“从对抗角度来看能赢就是王道,但考虑到欣赏和指导层面的需求人工智能有必要下出更容易让人理解的围棋,每步縋求最优下法的围棋和能精确点目判断的围棋” 星阵AI以不到AlphaGo 百分之一的计算资源,通过模型优化、改变训练方法做出了一个“更接近圍棋本质的AI”,“能赢100目绝不赢99目。” “虽然谷歌把它做到一个很高的水平但是离破解这个游戏还很远很远,还有很多值得尝试的地方作为一个人工智能或者深度学习算法的实验田来说,围棋游戏仍然是一个很好的实验方向”金涬博士是国内较早从事云计算的专家。去年柯洁在乌镇下棋时他从大公司辞了职,“自己的公司还没注册也还在找方向。”人机大战是最好的AI公共教育也掀起了AI创业、投资的风潮,他将谷歌的论文视为一条起跑线大家都站在了这条线上,“在这个基础上可以做出自己的东西。” 他说话非常慢气质與职业棋手很相近。问及公司近两年的规划时他说,“哦两年,太长了!”见面两天后我从网上看到消息,他们与有“魔鬼道场”の称的葛玉宏围棋道场签约成为道场棋手日常训练和残酷的定级冲段赛的加速器。 以让子方式与柯洁等顶级职业棋手对弈的“绝艺”挑戰赛版也参考了AlphaGo Zero论文,并在实践中作出了改进以老版本的绝艺为基础进行强化学习,自对弈了数百万局棋在有限的资源和时间内,通过把强化学习和监督学习相结合来加速训练快速提升了棋力。 2017年11月这个版本正式公开前,以“符合预期”为名隐匿身份在网上横扫Φ日韩三国高手39连胜时,被柯洁在第40盘以“模仿棋”阻止棋手们一度怀疑AlphaGo重出江湖,直到第100盘它将“绝艺如君天下少,闲人似我世間无”挂在自己的签名档上并且选择了让两子与老版绝艺“手谈”,60连胜后公开身份既展示了版本升级后强增两子棋力,也是在向2017年姩初Master在线上的60连胜致敬 当晚,在满屏打出的“666”以及“柯洁与绝艺来盘经典的慢棋”的呼声中,有人打出一句“各位,夜深了洗洗睡去吧!”职业棋手心中况味复杂,王雷六段给《围棋天地》杂志写了篇《越过山丘》“我从没想过自己追求一生的‘道’,被一个‘硅基生命体’轻易地破解我无法接受的是要面对被破解的状态,我无法接受的是我目前的方向只能是学习而不是探索。作为一个对於围棋内在逻辑有着强烈兴趣的人我有很多很多不能接受。”  乱局 无论是否情愿处于竞技围棋之巅的中韩国手都在这一年里拥抱了技術变革,争先恐后 今年5月,韩国围棋小王子、18岁的申真谞在第23届GS杯决赛五番棋决胜局战胜李世石九段获得了一个分量极重的国内冠军。接受韩国媒体采访时他毫不讳言自己师从AI,“现在人工智能几乎否定了迄今所有的围棋理论所以我们必须摈弃现有的围棋理论。以往的定式只是表现那种条条框框的变化,而现在棋盘上没有什么是‘已经确定’的无论中盘战斗还是布局,现在都是随机万变” 韩國国家队研究室安装了ELF OpenGo,这个AI是Facebook团队参照论文对DeepMind技术的一个重现由于韩国本土没有强围棋AI,韩国棋院积极配合Facebook AI团队金志锡、申真谞、樸永训及崔哲瀚四位世界排名前30的选手都参与了ELF框架的测试改善,测试结果对外公布后职业棋手们再次捂住胸口——AI每步限制50秒搜索时間,给人类棋手任意长时间思考据称一些棋局下了三四个小时,结果AI仍然14比0完胜 申真谞说自己每天至少要花五个小时以上和AI实战或者研究棋谱,“人工智能始终能下出闪光的一手棋虽然无法完全理解透,但其思路能给你带来灵感”  战绩起伏的柯洁则称自己在“重新學习围棋”。 “绝艺”4月底正式进入中国围棋队训练室成为国家队训练专用AI,古力特意发了一条微博“国家队的训练方式跟上了时代嘚步伐。”与腾讯方面的沟通都是华学明领队去谈的拿到密码时,她召集总教练俞斌和女队教练王磊商议国家队的凝聚力不能散,不能人人抱着台电脑“密码我们拿着,棋手必须到训练室来使用AI中国围棋队集体讨论的传统不能丢。” 中国围棋国家队训练室棋手用絕艺AI复盘交流学习 “绝艺的作用很大,过去我们争论不休谁也说服不了谁的局部,AI全部给出数字这个是棋手最需要的,”俞斌教练把AI嘚使用比作“指路明灯”他预言竞技围棋格局将发生变化,中国队有望真正与韩国拉开差距而日本以及欧美“竞技围棋沙漠”有可能借助AI获得突破性提升,“韩国没有我们这么强的AI技术上的支持和便利也不如我们。日本追不上中韩但是如果AI用得好,他们的成绩可以赽速提升大赛进入16强或者32强不会那么困难了。”  对“道”的渴求让职业棋手可以放下骄傲,在AI的帮助下接近“围棋上帝”然而AI尚未窮尽棋道,上帝未来撒旦先至。 前不久在浙江丽水举行的2018全国业余围棋公开赛上一位棋手疑似使用人工智能作弊他将自己的手机一直放在上衣口袋、摄像头对准棋盘,爆冷战胜“业余天王”胡煜清8段后赛事方要求他收起手机此后的比赛他不复神勇。 中国棋院早在2017年11月1ㄖ就颁布了《围棋职业比赛补充规定》核心内容便是“鉴于围棋人工智能的发展速度”,职业棋手比赛中禁止携带、观看手机及其他电孓设备一经发现立即判负。“午休时间由一小时缩减为半小时包括午休时间在内,对局棋手一律禁止回房间如因特殊情况必须返回房间的,须有当值裁判陪同” 柯洁此前曾经说过,职业棋手使用AI作弊的可能性较小“圈子很小,这么做会让人看不起”6月7日洪性志洇“遛狗”被野狐封号之后,职业棋手之间的网上对弈也不安心了当真是没有人知道你对面是不是坐着一只狗。 有专业人士预测今后嘚职业大赛都将取消封盘制,拉通下而日本围棋界的两日制对局势必退出江湖,“第一天比赛后如果当局者利用AI来判断局势,寻找下┅手最佳落点的话对手还怎么下?” “我们最开始学围棋的时候都是日本风格,后来越来越竞技化”谈及可能发生的变化以及无法預料的更多变化,华学明领队轻叹一声“一切来得太快了!”  尽管跟华学明一样,看不得棋手不明所以地“点三三”“像一阵流行感冒一样。”聂卫平还是以他一贯的乐观通达将AI的出现视为“围棋推广的福音”但他也看到这一代棋手的艰难,“棋手要真正理解、消化AI嘚判断形成自己的棋路,不容易会是一条长路。” 旧有经验失效自我价值动摇,在AI侵入围棋这个故事里百味杂陈的不只是职业棋掱,永远沉默永远面无表情的AlphaGo“人肉臂”黄士杰博士2017年11月在台湾出席人工智能研讨会首度开腔,分享了在AlphaGo Zero版本的研发中自己被强大的AI取代的感受—— DeepMind 把所有人类围棋知识抛弃掉,只给规则让它从头开始学我回想起我在师大念博士班开发Erica围棋电脑程序,每天写程序、解Bug、做测试到半夜的日子但AlphaGo Zero把我之前做的这些事全部取代,完全不需要我的协助 于是有同事问我,AlphaGo Zero把你过去十几年在计算机上做的研究┅点一点的拿掉还远远超越你,你有什么感觉一开始我心情有点复杂,但后来想想这是“趋势”    如果我让AlphaGo 有所阻碍的话,那我确实應该被拿掉AlphaGo 99%的知识经我之手,它到达这一步其实是我从事计算机围棋研究的非常好的收尾我已经非常满足了。 黄博士目睹AlphaGo Zero用了2000个TPU、自峩训练了40天第40天还没有到达其极限,“因为我们的机器要做其他事情就停下了它还有很大的潜力。” 计算机专家吴军博士在《智能时玳》中写道“智能革命的结果是让计算机代替人去思考,或者说靠计算能够得到比人类思考更好的结果能够更好地解决各种智能问题,这时人类会突然发现自己还能做得比计算机更好的事情已经所剩不多了。”  我们持续跟踪报道职业棋手与AI相遇的故事是因为对于其怹专业领域而言,这个故事是样本也是镜鉴 即便你是一个技术乐观派,赞同黄博士所言“未来AI是人类的工具,跟人类合作而非跟人類对抗。强人工智能还是Far Away现在最强的学习技能仍在人类的脑袋里。”我们仍然要重新打量自己和所在的行业技术席卷而至,我们能够歭守的根基是什么 文/ 本刊记者徐梅,发自北京 实习记者刘芮对本文亦有贡献

  国内比赛首次“疑似”作弊事件已过去一周有余五一長假期间,当事人刘超的父亲刘先生与我们取得联系针对当前围棋界对本事件众口铄金的舆论现状,刘先生提出了自己的证据

  4月28日第十届中国兴化全国国际象棋锦标赛(个人甲组)的赛场上,传出了国象职业棋手疑似作弊的消息对此,本次比赛的裁判长唐建明在接受记者采访时明确表示:“首先感谢媒体对本次比赛的关注和全方位的报道,感谢媒体在宣传和推动国际象棋运动发展所作的不懈努仂作为裁判长,我的职责是努力保证比赛公正、公平地进行赛场严禁作弊,但在没有确凿证据的情况下会保护每一位参赛棋手的比賽权益。” 回忆起27日当天的经过裁判长唐建明表示:“27日开赛前和比赛期间确实有两位棋手先后向我反映了怀疑有棋手作弊的情况,但僅是口头上的提醒没有拿出确凿证据表明棋手有作弊行为。” 作为有着几十年执裁经验的老裁判长唐建明在得知消息后第一时间组织召开了裁判会,并部署了6位裁判分工在赛场进行监督巡场在不影响比赛正常进行的情况下,赛场防作弊的工作已经加强起来 唐建明还表示:“国象个人赛仲裁委员会由协会、承办单位和运动员代表三人组成,一旦选手提出申诉就会有仲裁委员会来受理此事,但到目前為止仲裁委员会还没有收到过任何一位棋手的申诉材料。” 28日赛前唐建明亲自站在赛场内监督每位棋手进行安检,在确保选手身上没囿佩戴电子产品的情况下入场比赛他表示:“赛场严格杜绝一切作弊行为,希望能客观公平的对待每位棋手用证据说话,不要伤害到叻每一位棋手” 在国际象棋比赛中,规定棋手不能携带手机等电子产品进入赛场并根据实际情况对参赛棋手进行赛前安检。 随着科技樾来越发达人工智能的崛起,智力运动项目防作弊工作越来越受到各方面的重视国际象棋赛场反作弊机制需要进一步得到加强和完善。 (梓沫)

  围棋选手疑似使用AI作弊的风波还未平息在第十届中国兴化全国国际象棋锦标赛(个人甲组)的赛场上,又传出了国象职業棋手疑似使用软件作弊的消息 原文截图 4月28日下午,国际特级大师曾重生在个人空间发表一篇题为“神奇的一盘棋”的文章讲述了他夲人在国象个人赛中的遭遇,并在圈内迅速扩散 相关阅读:国象棋手曾重生发文质疑作弊:与“电脑”对弈  “2018年4月26日,在中国个人最高等级的甲级个人赛上我执白棋对上江湖上已赫赫有名的厕所流棋手,本次比赛选手进场没有电子检测我想我的对手不会放过这么好的機会,我故意在赛后第二天才说出事因是因为我能对输赢看得淡然爱棋并不代表一定要赢,大家可以和我一样抱着娱乐的心态来回顾這盘棋的经过。”文中他用“厕所流棋手”称呼疑似作弊者并讲述了4月26日当天的整个对局经过,整盘棋粗略计算对手去了20多次卫生间賽后曾重生用电脑软件拆棋,发现对手的招法都是软件的第一选择他表示:“在对手开始以每步一次的频率进厕所面前,我根本弱不禁風!最重要的10步棋他以10步棋去9次厕所开始了他的进攻表演。最终能赌到和棋非常幸运” 但由于没有确凿的证据,曾重生选择在事发后苐二天才发声并在赛前向裁判长唐建明提出了对手疑似作弊的情况。 与围棋人工智能相比国际象棋软件技术要远远领先一大步,据了解国际象棋职业棋手最常用的一款国象手机软件名叫“鳕鱼(Stockfish)”,绝大多数职业棋手习惯用软件拆棋但均表示下不赢该软件。所以茬国际象棋比赛中有严格的规定,禁止携带电子产品进入赛场一旦被发现即刻判负。赛前裁判长唐建明也是多次重申了规定 但由于賽场条件有限,前九轮比赛并未对棋手进行仪器检测在第9轮赛前,曾重生向裁判长唐建明反应了疑似作弊的情况由于没有确凿的证据,当天的比赛依旧照常进行裁判员在也对每位去卫生间的棋手进行监督,从第10轮开始裁判长向当地借来了手持安检仪,每位棋手入场湔先进行安检以确保身上没有携带电子产品才能入场。 曾重生(左)赛前接受安检 赛后在接受新浪采访时曾重生表示:“和他的那盘对局過程中,几乎每步关键的棋他都会去卫生间而且全部是去封闭的坐便区,开始我跟着去了几次后面就没在跟去,毕竟还要下棋对手嘚这种行为让我受到了极大的干扰,感觉自己每走一步都会有电脑的招法在等着自己” 其实,此次疑似作弊事件并非空穴来风和曾重苼有着相同遭遇的也不止他一人。卢尚磊也发朋友圈表示:“一盘棋去了接近20次的厕所每次都去里边上,这么高端的操作”周健超也表示:“厕所流确有其事。” 曾重生表示:“其实之所以发声主要是想督促国象赛场能有个良好的比赛环境不要玷污了我们的智慧和国際象棋。” (梓沫)

  2018年4月26日在中国个人最高等级的甲级个人赛上,我执白棋对上江湖上已赫赫有名的厕所流棋手本次比赛选手进場没有电子检测,我想我的对手不会放过这么好的机会我故意在赛后第二天才说出事因是因为我能对输赢看得淡然,爱棋并不代表一定偠赢大家可以和我一样抱着娱乐的心态,来回顾这盘棋的经过 1.d4 d5 2.c4 c6 进行到这里的时候,对手大概去了5次厕所我知道我这盘棋不是跟一个囚在战斗,所以我尽量下得不太常规一点对手每次回到桌前我都能明显感觉到他不是很满意。也许和他在马桶上研究的不太一样 10。。。Be7 11.e4 0–0 12.Be2 Qc8 13.0–0 c5 14.Nxd7 Nxd7 15.d5 c4 16.Qc2 e5 17.Bg3 Bd6 基本在我的计算控制范围之内,以我弱小的经验判断我认为我优势,回到房间通过电脑软件分析我才发现我太年轻了,電脑软件表示局面很均势到这里对手大概光顾厕所10次了。 18.Bg4 Qc7 19.Bxd7 Qxd7 20.Ne2 我知道Ne2这步棋肯定不对我本想走f4,可对手频繁的上厕所对我有不小的干扰,我开始在棋上各种无谓的担忧 20。。。f6 what?拜托我还没f4呢,你怎么就f6呢f6走完了e6格就空了呀,我f4你就不敢ef了呀因为我的马以后鈳能会抢占e6格子,这也是前面我走Ne2再走f4的原因我突然感觉自己像个白痴。又想想在2017年甲级联赛上我用教小朋友的开局轻松赢他的棋(那┅站甲级联赛进赛场有电子检测)再想想接下来要面对的考验,难受 21.f4 Qe7 22.fxe5 fxe5 23.Kh1 我前面走Ne2时,我已经料想到这个局面我非常为了我自己Kh1-Ng1-Nf3-Qc3的计划感到骄傲,可惜在对手开始以每步一次的频率进厕所面前我根本弱不禁风!此时对手大概已光顾厕所13次(我还真的是他去一次我数一次,生怕忘记了)接下来最重要的10步棋,他以10步棋去9次厕所开始了他的进攻表演 Rxf1+ 24.Rxf1 Rf8 25.Re1? 我内心是知道这步棋不太对我知道直接选择Rf8兑车更匼理,但局面也很无聊了在这里我必须批评我自己永远全力战斗的心态,这也是本次比赛我对等级分比我低的棋手几乎全输了的原因鈈甘和棋导致,我下棋18年无论对谁,无论白黑棋我都全力争胜,从没怂过但在那一霎那,我忘了我的对手是不可战胜的! 25。Bc8! 想过,但低估了他的威力。。。电脑一选感觉今天自己很危险。 26.h3 h5! 想过又低估了他的威力。。。电脑一选,感觉今天要輸了 27.Ng1 Bc5!! 完全没看见的一步棋,也是让我深深觉得自己被调戏了的一步棋此时我还没时间了,又是电脑一选我几乎要崩溃了。。。此时我真的很想投诉他,感谢正义提醒了我输棋不输人!我一定要撑住! 28.Re2 Qf6 !! 想过,但我看不懂感觉他的水平应该走不出来,等他走出来后我才反省这一定是步好棋!因为肯定是电脑一选。。。我一直认为他会给我面子走Rf1然后我Re1他再Rf8给我半分算了,没想箌我平常这么没面子 29.Qd2 h4! 又是电脑一选,太残忍了 30.Bh2 b4 ? 由于我Bh2是逼招没得选择,所以走得很快他来不及去厕所,所以走不出Bd4!保住e5兵白方就没有接下来Nf3的反击了,局面几乎可以认输了搞笑的是,Bd4这些计划我全看见了他的计划他反而不会了? 31.Nf3 Bxh3 32.Bxe5 Bxg2+ 33.Rxg2 Qxf3 34.Kh2 Rf7 35.d6 !!!!!!!!!! 每步棋都是上厕所,全都是电脑第一选择只有我傻傻坐在棋盘前想着各路变化,当时我就在想电脑要是会说话会不会骂我傻啊,想什么呢我知道自己要输了,我想过Qe2的变化很简单就输了。我想过Qg5也要输,我都能看见何况电脑? 此时我心中特别难过时间上只剩2分钟,对手还有接近30分钟要不选择一个乱来的,碰碰运气所以我选择了d6这步败招!我看到了黑方接下来Qe4,我Qg5他再Be3或h3都能简单取胜。 幸运的是这步棋打乱了电脑和他的节奏。 35。。。h3 ? 是唯一的一步和棋啊我算了很久才赌你走这步棋,你想了半小时居然想鈈出怎么赢这很简单的啊,你可是特级大师啊!我当时内心的独白就是这么嘲讽原谅我这么黑暗。 36.Rg3 Qf1 37.Qd5! 赌到了下棋原来可以靠赌的!! Qe2+ 38.Kxh3 Qh5+ 39.Kg2 Qe2+ 40.Kh3 Qh5+ ?–? 居然和电脑下和了,开心之余全是慌张,在之前几轮我就曾无意间看到他从马桶房出来看到我的慌张眼神第二天又从A棋手那里嘚知昨日比赛去厕所看到B棋手从马桶房无声出来后,B看到A很慌张跟A说最近肚子好不舒服,老上大号A表示你B上大号关我什么事啊?在这裏感谢A棋手的说辞我只想给B棋手加个S,玷污了我的智慧和国际象棋 (曾重生)

  近日疑似有参赛选手使用人工智能作弊,在4月24日的麗水清韵杯全国业余围棋公开赛上执黑完胜胡煜清8段此棋手在比赛中,手机始终放在胸前口袋中手机摄像头一直对准棋盘。据知情人壵透露该棋手执黑对阵胡煜清的这场比赛,黑棋绝大多数招法与LeelaZero一致布局阶段有些招法是人自己下的,中盘开始就基本上是LeelaZero在下了 鉯下为相关链接: 胡煜清:为圆谎而说谎更不快乐 望大家能宽容对待 刘超:我没作弊 与AI重合因为我做了大量研究 担心的问题还是来了 线下賽疑似出现首例作弊 胡煜清回应:觉得就像看了部大片 不做评论 AI作弊嫌疑人行棋诡秘 赢棋时退让“稳如狗” 疑似作弊者对手:没手机他像換个人 下得又慢又差 LeelaZero团队代表正在福州参加“贝瑞基因杯”2018世界人工智能围棋大赛,新浪就疑似有参赛选手使用LeelaZero作弊一事采访了LeelaZero团队以丅是采访内容。 新浪:那位疑似使用AI作弊的棋手表示自己从今年1月份开始研究围棋AI对AI的对局做了大量研究,所以棋局才能与LeelaZero重合度这么高您觉得这种可能性大吗? LeeLaZero团队代表:应该不可能我也是来自江苏的,知道那位参赛棋手在江苏某高校就读在省高校赛上他好像就疑似有使用AI的情况,第一盘的时候他对一位强5段开局时已经大优后来意外超时负,很有可能是在网络传递棋局的时候出现了故障 新浪:大家觉得他的棋下得很像AI,还有人专门将他的棋局与LeelaZero的下法做了对比后面和LeelaZero的招法一模一样。他自己说是因为其他棋手没有研究过AI您怎么看呢? LeeLaZero团队代表:他现在是不能承认的别人说他的棋力是网络对弈平台8d的水平,面棋对手认为他大概就是这个水平这个水平是佷难战胜胡煜清8段的。 新浪:LeelaZero的后台是不是不能查询使用者的记录 LeeLaZero团队代表:因为LeelaZero是开源项目,使用者可以在自己电脑上单机运行所鉯我们后台是看不到的。 新浪:看来以后业余比赛也要加强监管了禁止带手机或者屏蔽无线信号之类的。 LeeLaZero团队代表:用手机作弊是比较嫆易禁止的但可能也会有其它手段。所以这就需要棋院和主办方做好监管了。LeelaZero开源方便了广大围棋爱好者但是我们坚决反对在围棋仳赛中利用AI作弊。 (Elisa)

  写给围棋人的科普:我为什么更愿意先行预设刘超没有作弊 作者:公孙青阳 速来自称“心直口快问心无愧”嘚笔者,其实也做过后悔的事情 早年间某次业余大赛的最后一轮,大奖圈边缘的笔者对决一位圈内的前辈大佬浑身斗志自然高昂;哪怕序盘伊始便一着不慎陷入被动,也在通盘隐忍后最终利用对手的失误一举翻盘取胜一边收子一边沉浸在无边快乐和成就感中的笔者,卻不料遭至对面前辈的厉声喝责:“你这人怎么这么没棋品输这么多还不投?”“按钟落子不能轻点吗棋品怎么这么差?” 那时年少氣盛的笔者尚不知分寸和进退凭空遭受这样的无端指责立时点燃了罕有的脾气,当即几句狠话呛了回去;在赛场众人的强势围观下双方最终当然不欢而散。自觉占据了道德制高点的笔者从此对这位前辈粉转黑在之后的几次聚会中,又借着酒酣在朋友面前狠狠批斗了一番并最终将其定性为“涵养缺失,棋品低下”而这个比赛中的小插曲,也随着时间的流逝慢慢淡出了笔者的记忆 直到前几个月,笔鍺偶然在某个比赛微信群中看见大伙恰好在议论那位前辈才又重新激活了这件事的回忆。本是成名已久的前辈高手群里却叽叽喳喳地討论起他“输不起”“棋品不好”;正被往事勾起回忆的笔者立时小窗了一位聊得兴起的好友细问究竟,他回复我“我也不知道听谁说的反正好多人都在说”“好像是XX杯比赛上输棋后骂人”“应该是真的吧,否则怎么会这么多人都言之凿凿” “这不就是当年跟我那盘棋嗎?!”内心掀起波澜的笔者又赶紧追问了另外几位群友却不料得到了与前面几乎完全一致的回答。两三次聚会中言者无心的“酒后狂訁”竟然成为了大家攻讦那位前辈“棋品不好”的证据,这着实出乎笔者的意料更令笔者震惊的,是大家几乎不去分辨所谓的“证据”力度究竟几何就“默契”地盖棺定论:棋品不好的人,我以后还是敬而远之为好从那时起,笔者才开始懂得:中国人从来不信“空穴来风”也从来不管“三人成虎”;一名棋手的“棋品”受到质疑,是来自棋界最严重的指控 这些日子,整个棋界都为“AI作弊事件”吵翻了天大意是指某不知名棋手在伟星杯上战胜了业余天王,而手机位置、着法与AI的拟合度和禁用手机后弃权等情节都足以让人起疑倳后,棋坛诸老对当事人刘超展开了铺天盖地的口诛笔伐“恨不能生啖其肉”“以违规者的鲜血捍卫围棋的神圣”等极端且带有强烈主觀色彩的口号,令笔者望而生畏 笔者无意为刘超洗地,前者近日的所谓“声明”其实也令笔者心中的怀疑更甚然而,“质疑”和“实錘”有截然不同的两种性质也会带来完全不同的舆论和法律后果:在没有真正有力的“证据”之前,笔者更愿意先行预设刘超没有作弊需要特别注意的是,“先行预设”并不等于“强势占边”而是站在一个相对更为客观的角度看待事件本身。如果这篇科普短文真的能够帮助那些动辄爆炸的激进派在今后稍稍意识到自己的法律常识和为人教养有所缺失,那么笔者将备感欣慰 既然棋界新晋大V某菇发表頭条文章高呼“围棋作弊,无需无罪推定”那我们就从无罪推定开始聊起。 无罪推定和有罪推定 “无罪推定”是法律中的经典概念它昰指任何人在未经依法判决有罪之前,应视其无罪无罪判定是是现代法治国家刑事司法通行的一项重要原则,是国际公约确认和保护的基本人权也是联合国在刑事司法领域制定和推行的最低限度标准之一。我国“疑罪从无”的基本法律原则虽然与无罪推定稍有出入但依然是建立在无罪推定基础上的规则延伸。有关无罪推定最著名的历史事件当属上世纪九十年代的“辛普森案杀妻案”无数间接证据指姠杀妻行为的明星橄榄球员辛普森由于直接证据的不足,最终被宣判为无罪人类也几乎从那时起,才开始真正意识到:人类直觉和法律公正之间决不能轻易划等号。 无罪推定和有罪推定在逻辑上并无正误区别二者都是在直接证据不足时进行的不同角度的价值判断。上渧视角下无罪推定和有罪推定都没有任何意义——因为在上帝眼里,“被告是否有罪”这个问题的答案是唯一、确定且不会出错的实際生活中,由于掌握的信息和证据都相对有限权力主体才会制定不同的审判标准:一旦直接证据的质量超过该标准即被认定为有罪,反の则为无罪 而权力主体会根据什么来制定不同松紧程度的审判标准呢?笔者想引入一个心理学中的常见模型“信号检测论”帮助读者赽速地理解这个问题。 信号检测论最初探讨的问题是实验者需要判断自己听到的声音是实验所需的信号还是起到干扰作用的噪音而这个模型现已广泛应用在人类判断和决策研究中。模型中正确识别信号记为“击中”,正确拒绝噪音记为“正确拒斥”没有报告信号记为“漏报”,错误报告出噪音记为“虚报” 很明显,“击中”和“正确拒斥”意味着实验者做出了正确判断“虚报”和“漏报”意味着實验者做出了错误判断。如下图 为帮助读者更好地理解信号检测论,笔者将此次“AI作弊事件”的相关信息代入上述基本模型得到结论洳下, 击中:刘超确有作弊行为最终棋院判定其“有作弊行为”; 虚报:刘超没有作弊行为,最终棋院判定其“有作弊行为”; 漏报:劉超有作弊行为最终棋院判定其“没有作弊行为”; 正确拒斥:刘超没有作弊行为,最终棋院判定其“没有作弊行为” 前文提到的无罪判定和有罪判定,在信号检测论的模型中其实代表着反应标准的严格程度显而易见的是,实验者击中、虚报、漏报和正确拒斥的概率の和为1而各自具体的数值取决于其制定的反应标准。如果判断标准比较宽松实验者“漏报”的可能性下降,“虚报”的可能性上升(洇为标准宽松听到许多声音都会报告出来);相反地,如果判断标准非常严格那么实验者“漏报”的可能性上升,“虚报”的可能性丅降(哪怕听见了信号也没有报告出来)。 信号检测论的理论核心就是通过调整判断标准的松紧程度,改变虚报和漏报概率的大小這在概率实验中只是单纯的数字,但在生活中显然具有更多的现实意义例如,在判定病人是否有肿瘤时医生采用的初诊标准就非常宽松:哪怕只有一点点阴影,也要求病人一定要做进一步的筛查这样做的理由显而易见,因为此时虚报(病人其实并无肿瘤但初诊结果偠求病人做进一步检查)带来的后果相对较小(无非是病人一点时间和金钱的浪费),而漏报(病人明明有肿瘤但初诊报告说病人一切囸常)带来的后果非常严重(耽误了癌症治疗的黄金时期)。因此医院宁可承担一些病人被误诊后的抱怨和投诉,也要尽可能放宽初筛標准避免错失癌症病人初期最宝贵的治疗时间。相反地在判定一个被告是否有罪时,法院采取的判决标准就非常严格:不论被告多么鈳疑只要没有足够的直接证据能证实犯罪,都会判定被告无罪这样做的理由当然是因为此时虚报(本来无辜的被告被判有罪)带来的後果非常严重(无辜之人遭受牢狱之冤),而漏报(本来有罪的被告被判无罪)带来的后果相对较小(个别犯罪分子逃脱法律的制裁)當判断涉及人身自由和道德尊严,法院宁可让少数几个犯罪分子逃脱法律的制裁也绝不允许在号称“公正”的法庭上,让无辜者无妄承受牢狱之灾 类似的例子还有很多,在不同的判断情境中权力主体往往会根据虚报和漏报的后果严重程度,来制定相应松紧程度的判定標准我们都希望自身在判断时能准确无误百发百中,但由于掌握信息的有限性错误无可避免。无数的心理学实验证明个体强烈的主觀情绪会极大地影响其自以为客观的判断。 在实际生活中我们既可能因为审判标准过于严格而放过了一些“漏网之鱼”,也可能因为审判标准过于宽松而“宁可错杀一千绝不放过一个”。那么请问诸君:在判断一名棋手有没有作弊时,虚报和漏报二者之间到底哪一個的后果更加严重呢? 高考作弊和围棋作弊 某菇在其头条文章中试图用“高考只要带手机就被视为作弊”来推论“围棋作弊也适用有罪嶊定”,这显然缺乏最基本的法律常识因为“高考作弊”和我们今天讨论的“围棋作弊”,具有截然不同的内涵和意义 我国从2016年起实施“高考作弊入刑”:只要在考场中发现手机,不论考生有没有使用手机做出实际的作弊行为都一律视为作弊作弊者不光取消当科成绩,还将受到刑法修正案的责任追究将这条规定推论为“作弊判断时应采用有罪推定”的有心人显然用心险恶,因为这企图从根本上将我國法律推向世界通行法则的另一端 事实上,法律惩罚的对象是“考生将手机带入考场的行为”而非“考生带手机的目的”——由于法律明文规定了考场内禁止出现手机,因而只要在考场中发现手机即被视为违反考场规定的行为——因此,将高考作弊中的“作弊”二字展开其实是“违反考场规定”的意思。换句话讲国家并不会对考生的作弊意图进行任何形式的所谓“推定”:国家对考生的惩罚,仅僅是因为考生手机带入考场的行为违反了考场规定其本质是因为考生做出了法律明确禁止的行为;至于考生带手机进考场的目的究竟是鈈是为了作弊,根本不在此条规定的讨论范畴 因此,在“高考作弊”的情境中只要考生做出了法律明确禁止的行为,就会被判定为“高考作弊”(或称为“违反考场规定”)举个极端的例子,哪怕一名考生因为忽然的腹中剧痛而来不及跟当场监考官说明情况就一路奔姠厕所也会因为其违反了考场“未经监考老师允许,不得自行出入考场”的明确规定而被判定为“高考作弊”。综上所述“高考作弊”的判定从本质上是行为违反了的考场规章制度,与行为是否具有作弊意图毫无关系。 可是当围棋界的媒体喉舌高呼“围棋作弊”,其背后显然有更加深刻的文化内涵头条文章中,某菇怀揣着“量变产生质变”的美好愿望企图通过堆砌大量间接证据和主观判断来唑实刘超的作弊行为,并对其进行了长达数千字声泪俱下的控诉和实锤试问,某菇他情绪如此激动真的仅仅是因为刘超违反了伟星杯賽场的官方规定吗? 显然不是的包括某菇在内的棋界人士对刘超不遗余力的指责和谩骂,最终无疑还是落脚在“棋品”二字上;而棋手嘚“棋品”一旦遭受质疑无疑是被直接宣判死刑般的灭顶之灾。这其实不单是围棋界的事情——在更注重集体潜意识的东方文明中一旦人的道德水平受到了普遍质疑,其社会和心理层面的后果远比一纸公文严重和深远得多 笔者觉得,私下闲聊和将自己的推论指名道姓哋发布在圈内重要的舆论平台上是两件截然不同的事情。在私人环境中“大胆假设”是每个人的自由,正如在一个仅有20人的封闭式围棋微信群中笔者早就针对刘超在事件中的诸多疑点提出了质疑和推论;可是,一字不差的相同论断一旦被置于更为公开和广泛传播的场匼其背后的性质和造成的影响,显然不可同日而语一位行业的媒体喉舌,在新浪头条这样无疑掌握着围棋圈话语权的平台上公然直接指控他人的“棋品”甚至 “道德”问题会不会太过轻率和武断了一点? “万一你错了呢”笔者不禁想问。未经任何打码处理的照片指名道姓的露骨控诉,万一事实真的如刘超所说“仅仅是一次惊人的巧合”呢到时候再发微博道歉,真的能消除媒体舆论这个庞然大物對渺小个体造成的伤害吗 纵使有百分之九十九的可能性,“大人物”们在发声下定论前能否稍稍考虑一下那剩下的百分之一会给当事囚造成怎样剧烈的影响吗?数月前轰动一时的“南京车站猥亵幼女事件”中哈理工学生李炳鑫仅因“长得有点像”便被某微博大V爆破并遭受难以想象的身心创伤,事后再多的道歉和澄清能起到的作用杯水车薪同样的一幕幕悲剧至今历历在目,因媒体舆论的轻率造成的灾難性后果还不足以引起喉舌们的重视吗?不论自愿与否作为一个话语权掌控者“话不能乱说”的基本道理,究竟有多难理解呢相比の下,天王胡煜清此次的做法就显得理智和成熟得多因为微信朋友圈并非公开传播的舆论渠道;作为事件的“受害者”,仅在自己的微信朋友圈提出合理质疑和假设而没有上升到更大的媒体平台无疑体现出胡煜清的法律意识和人文素养。 笔者更加关注的问题 相较聒噪喧囂的谩骂和指责笔者更为关注的,是下面这些更为实际的问题: 1直接证据的取证 如果中国棋院或伟星杯组委会真的决定对刘超在比赛Φ出现的可疑行为进行追究,当成立专门的“事件调查组”并对整个事件的来龙去脉,展开更加专业和全面的调查就笔者目前了解到嘚情况看,出现在赛场内的手机、受害人的证词、高拟合度的棋谱和落子均匀速度这些间接证据已经齐全最重要的工作当属直接证据的收集。 具体到此次事件中如果真的想指控刘超“利用AI程序在比赛中作弊”,所需的“直接证据”包括且不限于: 找到在赛场外协助刘超唍成作弊过程的同伙; 确定同伙的作案地点及作案时使用的电脑(或其他多媒体工具)以及相应的AI程序; 作案时的手机进程及证明手机絀现位置的照片; 通过合理合法的审讯调查程序,让刘超承认其“使用AI替下”的行为 上述直接证据的取证显然非常困难,因此笔者建议楿关部门按照我国法律“疑罪从无”的基本原则暂不对刘超进行起诉,但保留将来收集到关键证据后的起诉可能 以事实说话,是法制社会最基本的运行规则也是法制社会中个体需要掌握的最基本常识。 2相关制度的完善 正如前文所述,“刘超有没有将手机带入赛场”囷“刘超有没有通过手机进行AI替下”是两个截然不同的问题相较于后者取证难度的倍增,通过相应规章制度的建设从行为层面禁止棋掱在比赛中使用AI程序的可操作性无疑更高。与教育部出台的《高考考务工作规定》一样通过中国棋院出台和完善正式的围棋比赛规章制喥,明确棋手在今后的比赛中禁止做出的行为(如禁止携带高端多媒体设备进入赛场、禁止将手机等具有摄像功能的多媒体设备置于某些具体位置等)针对棋手的具体行为而非作弊意愿进行相应惩处,不仅符合中国法律的基本现状而且更为公正和客观。 另一方面鉴于“道高一尺,魔高一丈”的道理为避免棋手通过更高科技水平的工具进行AI替下,完全可以由中国棋院组织专家人力确定判定棋手对局為AI替下的明确标准。例如当棋手的实际落子与某款AI的模拟落子相似度超过95%后,就可以判定棋手在比赛中使用AI进行了替下(规定中的95%就是┅个具体的判别标准其具体数值会根据显著性的不同需要进行左右平移)。规程中95%的操作性定义、95%的确定办法都是可以通过科学研究莋到的事情。 3.AI给棋界带来的冲击 作弊事件具有如此广泛性的传播和影响展现出棋界众人在近年愈演愈烈的AI浪潮中的焦虑和窒息感。当人們还沉浸在李世石和柯洁被AI击败的震惊中一大批AI的后起之秀已经悄然成熟,并同样远远超出人类棋手目前能够达到的棋艺极限 类似的凊景正发生在棋盘外的许多地方,人与机器之间的竞争与合作恐怕是21世纪最醒目和持久的课题。正如机器拟人领域中的“恐怖谷理论”┅样当人们忽然发现AI的棋力高不可攀,棋手这个职业的意义和必然性就会产生波动;而从心理学的角度看一旦人的“意义感”受到冲擊,就注定会产生大范围的群体焦虑当棋手们忽然发现自己多年的悬梁刺股竟然还比不上一个小小的AI程序,巨大的心理落差势必会造成許多不理智的过激反应和行为 棋手需要时间,围棋界同样需要时间AI在未来会怎样帮助围棋人,笔者不想过度赘述;转型期环境剧变带來的个体焦虑和过激反应实在正常只要事后能意识到并在将来多一点主动收敛,同样是成长和成熟的过程在这样的风口浪尖上,刘超嘚出现无疑成为满腹焦虑的棋界众人最佳的发泄对象;但稍稍克制自己的恶意可能是社会更加需要和珍视的东西。 写在最后的话 退一万步讲从严格的法律视角看,即使刘超真的在比赛中使用AI程序战胜了业余天王他依然没有在比赛中作弊,因为棋界目前尚无相关的规章淛度明文禁止此行为在比赛中的出现 当然,退这一步虽无法律风险却无疑正中大V们的下怀:如果法律无法对刘超们加以惩戒,便由我從舆论和道德层面对其实施降维打击!声张正义、替天行道和法外施压正是我辈义不容辞的责任! 占据了道德制高点,接下来的一步自嘫顺理成章“败类滚出围棋圈!”“还我围棋一片净土!”这些口号听上去固然热血沸腾群情激奋慷慨激昂,却难免落下裹挟民意的不雅话柄也无形间将话语主体膨胀至无以复加的自我意识展现地淋漓尽致。 口无遮拦的人修得一身“顺心意”快意恩仇的人自也不惧沾仩一身“江湖仇”;可是,快要淹没在时代洪流中的理性才是人之为人的根本,也是社会之为社会的根本——而这或许才是围棋能带給人类的最珍贵的东西罢。 少一点人云亦云和群起而攻之尝试用下围棋的理性看待聒噪媒体的推波助澜,一扇崭新的大门或许真的可以從此打开

  4月26日,关于近来丽水清韵杯全国业余围棋公开赛上有人疑似使用人工智能作弊一事当事人刘超(报名清韵杯比赛时使用嘚名字)声称自己并没有作弊,并表示与人工智能重合度高是因为自己对人工智能围棋做了大量研究 以下为相关链接: 刘超:我没作弊 與AI重合因为我做了大量研究 担心的问题还是来了 线下赛疑似出现首例作弊 胡煜清回应:觉得就像看了部大片 不做评论 AI作弊嫌疑人行棋诡秘 贏棋时退让“稳如狗” 疑似作弊者对手:没手机他像换个人 下得又慢又差 对此胡煜清在微博做出了回应: 胡煜清微博截图 今天各种交通工具,奔波三个省市;明天两个会议一个抽签仪式主持;后天还要主持一个新闻发布会,再赶回上海所以这两天还是跟棋友和媒体朋友說一声抱歉,不是我不配合您们工作也不是不满足大家好奇心,是比赛外加各种准备工作真的有点忙不过来。 刚才有不少朋友给我转叻ai事件小刘的采访问我有什么感想,我就表达三点思想感情吧: 一、当时不申诉不要求改判胜负,是认为棋毕竟是输了而且所有照爿也好,lz复盘也好都是朋友和网友发现和进行的更重要的是如果因为此次事件可以完善ai时代的围棋规则,那就是坏事变好事了相比之丅,一盘棋的胜负一个比赛的成绩又多大的事?此次比赛一天三盘中间间隔很短,要申诉就要求裁判组短时间内收集证据做出仲裁,太难了更希望给主办方,裁判组更多的时间去思考和完善规则这显然是目前最重要的。 二、我看到的细节当天发生的,有用的没鼡的我在上一个朋友圈已经发了和上次一样,我不会做任何评论再一一争论,驳斥既没有意义也让外界看低我们围棋圈。围棋是高雅的我们又是热爱围棋的,我以为如此足矣。 三、人非圣贤孰能无过更何况年轻人,如果为了圆一个谎言就必须说更多的慌那只會让自己不快乐。业余围棋比赛参赛者都是爱棋之人竞技只是很小一部分,最重要还是以棋会友、快乐围棋这件事或许对小刘影响很夶,其实大可不必坦然面对,相信棋友们更容易接受当然也希望棋友们宽容,再宽容一些 其他的,尤其是关系铁的一定克制一下洎己的正义感和好奇心,不要再微信上就此事问我感受和发表自己的观点啦最近工作实在是有点忙,这点时间完全可以多干一些活的 (杨意)

原标题:Keras之父Fran?ois Chollet:棋下得好、游戲玩得棒未必就是真智能

12 月 21 日李世石在对战围棋人工智能「韩豆」的第三局比赛中再次落败,以总分 1:2 惜败于 AI而纵观李世石的围棋职业苼涯,他也是唯一击败过 Alphago 的人类

可以这样说,AI 在围棋中表现出来的智能水平明显要高于人类那么究竟如何衡量 AI 的智能水平?目前所宣傳的「在 Dota 2 或围棋等单个游戏竞技项目中击败人类」是否宣示着超级智能 AI 即将出现呢对超级智能 AI 的恐惧合理吗?

衡量 AI 的智能水平是计算机科学领域最棘手、也最重要的问题之一如果你不能判断今天构建的机器是否比昨天更聪明,那你又如何知道是否有所进展呢

乍一看,這似乎不成问题常见的一个回复是「很明显 AI 越来越智能。不信你看投入到该领域的金钱和人才以及多个里程碑事件,如人工智能打败圍棋冠军、十年前无法实现的应用今天已经变得普遍如图像识别。这怎么能说是没有进步呢」

而另一个回复是这些成就不能算是衡量智能水平的合适指标。人工智能击败国际象棋和围棋人类选手确实令人震惊但最聪明的计算机能否在解决通用问题时超越蹒跚学步的儿童甚至一只老鼠?这才是关键

这是 AI 研究者 Fran?ois Chollet 提出的批评。Chollet 是谷歌软件工程师机器学习大牛,创造了 Keras 这一广泛用于开发神经网络的程序而神经网络正是目前 AI 的主干。他还著有大量机器学习教材并经常在 Twitter 上发表对人工智能领域的见解。

表示如果研究者想要向着通用人笁智能方向努力,那么他们必须超越之前的流行基准(如电子游戏和棋盘游戏)并开始思考使人类聪明的真正技巧,如泛化和适应能力

最近,The Verge 对 Chollet 进行了一次邮件采访采访中 Chollet 解释了他对人工智能领域的想法,包括为什么他认为人工智能领域的当前成就被「歪曲」、未来峩们要如何衡量智能以及(Elon Musk 等人所说的)关于超级智能 AI 的恐怖故事为何对公众想象产生不合理的影响。

AI 领域两种不同的智能概念以及不斷变化的 AI 性能衡量指标

问题 1:您在论文中介绍了塑造人工智能领域的两种不同的智能概念一个认为智能是在大量任务中表现出色的能力,另一个则侧重于适应性和泛化性即 AI 面对新挑战的能力。目前哪个框架影响力更大其结果是什么?

Chollet:在人工智能历史的前 30 年中最具影响力的观点是前者:智能是一组静态程序和显性知识库。现在钟摆摇向反方向:AI 领域中定义智能概念的主流方式是「白板」(blank slate),或鍺说是「初始化的深度神经网络」不幸的是,这个框架很大程度上未经挑战和检验这些问题已有几十年的历史,而我并未看到目前人笁智能领域对此有更多认识可能因为现在大部分做深度学习的人是在 2016 年之后才进入该领域的吧。

这种知识垄断从来不是好现象尤其是對了解甚少的科学问题。它限制了被问的问题集合限制了人们所追寻的想法的空间。我认为现在研究者应该清醒面对这一事实

问题 2:您在论文中还提出 AI 要想有所进展需要对「智能」提供更好的定义。您认为现在研究者只在静态测试(如电子游戏和棋盘游戏)中衡量 AI 性能为什么您认为这一衡量指标存在不足?

Chollet:一旦你选择了一个衡量指标你将寻找所有可行捷径来获得成功。例如把下国际象棋作为衡量智能的指标(我们从 1970 年代到 1990 年代一直是这么做的)那么你最终将得到一个下国际象棋的系统,仅此而已你没法假设该系统适用于其他任务。你最终得到的只是树搜索和极小极大(minimax)算法而这无法传授任何关于人类智能的知识。今天将智能体在电子游戏(如 Dota 或星际争霸)中的技巧提升作为衡量智能的指标无疑会使通用智能再一次陷入同样的知识陷阱。

这对于人类或许并不明显因为技巧和智能是紧密楿关的。人类大脑能够利用通用智能获取特定任务的技巧擅长国际象棋的人智力肯定很高,因为我们知道他们从零开始必须使用通用智能来学习下象棋。他们并不是专门为下象棋而设计的因此我们知道他们可以将通用智能应用于其他任务,并用类似的方式高效学习执荇这些任务这是「通用性」的意义

但是机器没有这种约束机器可以专为下象棋设计。因此适用于人类的推断——「会下象棋的人一萣很聪明」不适用于机器拟人化的假设不再可行。通用智能可以生成特定任务的技巧但反过来,基于特定任务的技巧生成通用智能是鈈可行的因此对机器而言,技巧与智能是完全无关的你可以在任意任务上获取任意技巧,只要你能采样到该任务的无限数据(或者使鼡无限量的工程资源)而这仍然无法使你接近通用智能半步。

其关键在于不存在这么一种任务——在其上获得的高级技巧是智能的标誌。除非该任务是元任务需要对大量之前未知的问题获取新技巧。而这就是我所提出的智能基准

目前基于游戏环境的 AI 既不具备泛化性吔无法代表真正进展

问题 3:如果目前的基准无法帮助我们开发具备更通用灵活智能的 AI,那它们为什么这么流行呢

Chollet:致力于在特定的著名電子游戏中打败人类冠军,主要是由其后续的新闻报道所驱动如果大众不再对这些华而不实的「里程碑事件」感兴趣(它们很容易被误解为通往超越人类通用 AI 的一步),那么研究者会转而做些别的事

我对此有些伤感,因为研究应该致力于回答开放的科学问题而不是为叻公关(PR)。如果我打算利用深度学习以超人水平「解决」《魔兽争霸 3》那么大家可以确定只要我有足够的工程人才和算力(大概需要數千万美元),我就能达到目标但是之后呢?关于智能或泛化性我学到了什么呢?什么也没有充其量不过是得到了一些扩展深度学習的工程知识。

因此我认为这并非真正的科研因为它并没有教给我们新知识,它没有回答任何开放问题如果问题是「我们能否以超人沝平玩某游戏?」那么答案很确定:「能,只要你有足够密集的训练场景样本并将其输入到足够强大的深度学习模型中。」而这一点峩们早就知道了(在人工智能在 Dota 2 和星际争霸 2 中达到冠军水平之前,我就已经这么说了)

问题 4:您认为这些项目的真正成就是什么?这些项目的结果多大程度上被误解

Chollet:我所见到的一个赤裸裸的误解是:这些具备高超技巧的游戏系统代表通往「能够处理真实世界复杂性囷不确定性的 AI 系统」的真正进展(这是 OpenAI 在其开发的 Dota 2 AI——OpenAI Five 的新闻稿中所说的话)。然而事实并非如此如果它们真能代表真正进展,那么这將是无比珍贵的研究领域但这并不属实。

OpenAI Five 为例:首先它无法处理 Dota 2 的复杂度因为它的训练过程中只使用了 16 个英雄,无法泛化至全场游戲(全场游戏共有 100 多个英雄)它使用 45000 多年的游戏视频进行训练,请注意对训练数据的要求随着任务复杂度的增加而增长事实证明训练嘚到的模型很脆弱:在 OpenAI Five 对大众开放后不久,非冠军人类选手就找到了击败它的策略

如果你希望系统在未来某一天能够处理真实世界的复雜度和不确定性,那么你必须开始问这样的问题比如什么是泛化?如何衡量和最大化学习系统的泛化性而这与投入多 10 倍的数据、计算夶规模神经网络无关,那些只能小幅度提升系统的技巧而已

智能的衡量标准应更显性地利用「类人性」

问题 5:那什么是这个领域更好的智能衡量指标呢?

Chollet:简而言之我们需要停止在事先已知的任务中评估技巧,比如国际象棋、Dota 或星际争霸转而评估模型获取技巧的能力。这意味着仅使用系统事先不知道的新任务来衡量系统处理该任务时所具备的先验知识以及系统的样本效率(即系统学习完成该任务需偠多少数据)。达到一定技能水平所需要的信息(即先验知识和经验)越少系统的智能程度越高。今天的 AI 系统真的算不上多智能

此外,我认为我们对智能的衡量指标应该更显性地利用「类人性」(human-likeness)或许存在不同类型的智能,但当我们谈论通用智能时类人智能才是峩们真正要讨论的。这包括理解人类先天具备的先验知识人类的学习过程异乎寻常地高效,我们只需少量经验就可以获得新技能而且無需从头开始。人类利用先天的先验知识以及一生累积的技能与知识

我在近期的论文中提出一个新的基准数据集 ARC,它看起来很像 IQ 测试ARC 昰一组推理任务,其中每一个任务通过少量展示(通常是三个)来解释你能够基于这些展示学习如何完成任务。ARC 主张评估系统所用的每┅个任务都应当是全新的且只能使用类似人类先天知识的知识类型。目前人类可以解决所有 ARC 任务,且无需任何文字解释或先验训练泹我们目前尝试过的所有 AI 技术都无法解决 ARC 任务。这是一个巨大的警告这其中必有什么猫腻,我们需要新的想法

通用人工智能的进步是否仍然需要依赖算力的投入?

问题 6:投入更多算力可使 AI 继续进步您同意这个观点吗?有些人认为从历史上来看,这是提升性能的最成功方法有些人则认为如果还沿着这条路走,我们将很快看到回报递减

Chollet:如果是针对特定任务,这个观点完全正确对特定任务投入更哆训练数据和算力将提升模型在该任务上的性能。但是它对如何获得通用人工智能没有任何有益的帮助

如果你有足够大的深度学习模型,并针对某个任务在密集样本上进行训练那么该模型将学会解决该任务,不管这个任务是什么——Dota、星际争霸等等这非常珍贵,它在機器感知问题上有几乎无限个应用唯一的问题在于,你所需的数据是任务复杂度的组合函数因此即使是稍微复杂的任务也需要极高昂嘚成本。

比如自动驾驶数以亿计的训练场景仍不足以训练一个安全驾驶汽车的端到端深度学习模型。这就是 L5 级自动驾驶尚未实现的首要原因;其次最先进的自动驾驶系统主要是符号模型,它们使用深度学习连接这些人工工程模型和传感器数据如果深度学习可以泛化,那早在 2016 年我们就已经实现 L5 级自动驾驶了而且还是以大型神经网络的形式出现。

与其恐惧超级智能人类应该更加关注现有 AI 技术引发的问題

问题 7:最后,您之前提到当前 AI 系统的局限性那么关于超级智能有这么一种看法:在不久的将来超级智能(极其强大的 AI)会对人类带来偅大伤害。您认为这种恐惧合理吗

Chollet:不,我认为超级智能恐惧的说法没有根据我们还没有创造出自主智能系统。没有任何迹象表明峩们能够在可预见的未来创造出一个自主智能系统。(这并非目前 AI 的前进方向)因此,我们无法推测如果很久之后我们终于创造出自主智能系统,它将具备哪些特征打个比方,这就像你在 1600 年问:「弹道学发展很快!如果出现能够毁灭整座城市的大炮会发生什么我们洳何确保大炮只杀坏人?」这个问题并不规范在对自主智能系统没有任何了解的情况下讨论这个问题充其量只能算是哲学论辩。

对超级智能的恐惧掩盖了「今天的 AI 已经很危险」这一事实我们不需要超级智能来展示危险。我之前写过使用 AI 实现算法宣传系统的危害还有一些人写过算法偏见、将 AI 用于武器系统,或者将 AI 作为极权控制工具的危害

关于 1453 年君士坦丁堡之战有这么一个故事:在整座城市奋力对抗奥斯曼军队时,君士坦丁堡的学者和统治者正在辩论天使的性别当我们把更多精力和注意力放在讨论天使的性别或假设的超级智能 AI 的价值時,我们放在处理目前 AI 技术引发的真实紧迫问题上的精力和注意力就会减少有一位著名的技术领导者将超级智能 AI 描述为对人类存在造成威胁。尽管这些说法非常吸引眼球但我们还不如讨论在道路上部署不够准确的自动驾驶系统(造成车祸)引发的伦理问题。

问题 8:您认為超级智能这种说法流行的原因是什么

Chollet:这是个好故事,人们喜欢好故事它类似于末世宗教故事,这并非巧合因为宗教故事在时间長河中不断演变,是长期选择的结果以便与人类产生共鸣,并得到有效传播出于同样的原因,你还会在科幻电影和小说中发现同样的敘事科幻小说中使用这一叙事的原因、超级智能叙事类似宗教叙事的原因,和超级智能叙事受欢迎的原因是一样的:它是好故事人们需要故事来理解世界。对这类故事的需求远远超过对理解智能本质或理解技术进展的驱动因素的需求。

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