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计算机处理围棋复杂的能力压倒了人类|沈阳计算机学校分享

来源:沈阳市华龙职业技术学校 | 发布时间:2017/10/28 16:07:09

计算机处理围棋复杂的能力压倒了人类|沈阳计算机学校分享
计算机围棋战胜人类的过程
  2015 年11 月,“美林谷杯”首届世界计算机围棋锦标赛在北京举办,连笑七段(现八段,名人、天元)与获得冠军的韩国程序Dolbram 进行指导对局。连笑让四子轻松获胜,局中Dolbram 还犯了可笑的错误,执着地耗费大量劫材反复提劫想吃一块连环劫净活的棋。Dolbram 受让五子也输了,直到受让六子才战胜了连笑。

  围棋中让五子大约有超过50 目的巨大起始优势,程序却还是输了,职业棋手们认为程序实力非常一般。围棋程序还明显有各类“bug”,出现的愚蠢招法连业余棋手都不如。这种情况下,围棋界难以对计算机围棋的实力给出太高评价。


  围棋界并非不知道AI已经在国际象棋上战胜了人类。但棋手们以及围棋算法开发者们公认,与围棋相比,国际象棋的变化还是过于简单了。对围棋局面数量的简单估算是3361种(19×19 个位置每处3 种状态),但由于无气的棋子会被提吃,很多局面是不合法的。普林斯顿的研究人员动用超级计算机,算出19×19 格围棋的精确合法局面数为208168199381979984699478633344862770286522453884530548425639456820927419612738015378525648451698519643907259916015628128546089888314427129715319317557736620397247064840935,这是一个171 位的数字。国际象棋的局面数约为1046,因此从局面数来说围棋比国际象棋要复杂得多。对围棋艺术更熟悉的人会知道,围棋的复杂并非只靠状态空间大,而是有“非线性”、“非平凡”的艺术性:棋子位置稍有不同局势就可能倒转,选点不多的局部死活正确行棋次序需要精妙的逻辑推理,人类数千年实践积累出并仍在发展的“棋理”(如围棋十诀)富有哲学与人文含义。
  棋手们相信,面对计算机,围棋的复杂是人类的朋友。这种复杂让计算机算法举步维艰,既难以突破搜索空间的限制,又无法用代码实现人类含义模糊且数量众多的“棋理”。而人类用理解力的优势,建立棋形、大龙、厚势等概念,以此为基础展开逻辑推理,甚至有“手割”这样的高级分析逻辑。而且人类高手还有优秀的直觉,绕过庞大的推理树,直接产生高质量的局面候选点。对计算机有所了解的棋手认为,计算机可能在局部计算上利用穷举死算的威力占得上风,但在更高级的全局思维与棋理上弱于人类,从而因“境界”的差距而毫无机会。
  应该如何下围棋,人类有很多知识与教育传承体系。网络出现后,高手们互相对局的机会极大增加,成长为顶尖高手需要的时间缩短,少年高手层出不穷。与前辈相比,棋手们的整体实力和顶尖选手的绝对棋力都有上升。在法国研究者Remi Coulom 开发的等级分系统中(媒体称为Gorating 等级分),就在连笑大胜Dolbram 的2015年11 月,年仅18 岁的柯洁冲到了3640 分,这是从未有棋手到过的高度。
  沈阳计算机学校了解,但就在之前Deepmind 的AlphaGo 开发团队刚刚取得了重要突破。在2015 年10 月5—9 日的秘密对局中,AlphaGo 在正式慢棋比赛里以5:0 战胜了欧洲冠军樊麾二段(非正式快棋3:2)(图2)。Deepmind 估计,此时的AlphaGo 的Gorating 等级分约为3150 分,已经具有职业实力,但离世界第一柯洁仍有不小差距。
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