AlphaGo戰勝李世石:機器人的勝利意義無需放大金融

在驚訝于機器人AlphaGo的超凡表現時,也無需放大機器人勝利意義。這不過是機器人AlphaGo和人類進行的一次五番棋測試,或者說這是谷歌的一次商業表演秀。機器人AlphaGo的首戰勝利,盡管它通過自我學習得以實現,但仍可歸納為基于數千萬次對局背后大數據的綜合優勢。
3月9日上午,在一個微信群里討論預測李世石和機器人AlphaGo之間的勝負時,我認為李世石的勝面更大,原因是人工智能畢竟才起步,而李世石的水平絕非歐洲冠軍樊麾二段可比,更重要的是他一貫以計算精準、失誤極少見少。不過也承認從長遠來說,機器人贏下人類的世界冠軍是遲早的事情。
但沒想到的是,首戰李世石在占盡優勢之下被AlphaGo神奇逆轉,機器人贏得勝利竟然來得這么快,這么突然。
人機大戰首局李世石輸在哪里?
如今的李世石雖然狀態不在早年狂攬世界冠軍的顛峰,但仍是世界頂尖棋手,其水平遠非歐洲冠軍樊麾二段可比,他依然是世界冠軍的有力爭奪者,實力不容小視。
雖然機器人AlphaGo很強大,在之前與歐洲冠軍樊麾二段的比賽中也獲得勝利,但雙方對弈的棋局并不出色,樊麾表現出的水準失常讓外界驚訝,機器人AlphaGo的表現并不令人信服。正是基于之前的判斷,李世石賽前才信心滿滿地表示雖有壓力但自認勝算較大。而國內圍棋第一人柯潔更是認為李世石將5:0輕松勝出。
應該說李世石對于此戰應該是非常重視的,這從他的開局就能看出來。猜先失敗的機器人AlphaGo拱手讓出選擇權。李世石果斷選擇了執黑先行,目的就是想從布局就開始掌控局面。李世石的黑7頗為怪異,顯然是想以怪招求勝。果然機器人AlphaGo處理有些猶豫,白10、12托退,都被直播解說的古力認為有些不太職業。在開局上,李世石保持了主動權,機器人AlphaGo的發揮與人類頂尖高手的差距仍然不小。
機器人AlphaGo最大的優勢在狀態穩定和超凡的計算能力,無論何種情況下,都能不受環境因素干擾而保持清醒的頭腦,而這恰恰是人類所無法比擬的。盡管機器人AlphaGo也會在某些環節出現判斷不佳的情況,但只是最優和次優之間作出選擇的問題,并不會出現原則性的致命失誤。但人類卻因為生理和心理原因,無法做到連續一貫的精力集中,難免出現一些失誤。
與李世石的首戰中,機器人AlphaGo正是利用對手在收官時出現的連續失誤,敏銳地抓住難得的機會果斷回擊,從而逆轉獲勝。
后四局李世石能否扭轉戰局
經過首局失利之后,李世石對后續比賽的態度顯得要更加謹慎。談及對次戰的展望,他認為自己的勝算只有五成。而在之前他自認自己的勝算遠大于機器人AlphaGo,驕傲的他在強大的機器人AlphaGo面前表現非常低調。
其實從首戰的比賽過程來說,雖然機器人AlphaGo有著人類無法企及的計算能力,但在大局判定上的能力尚未達到人類一流棋手的程度。而李世石實戰中憑借著出色的大局觀,也的確在很長一段時間內保持著場面上的優勢。要戰勝機器人AlphaGo并非沒有機會,也不是實力不濟,李世石只是自己的無謂失誤斷送了首戰勝利。
所以說,只要他能正常發揮自己的水平,不要再出現首戰收官中那樣的低級錯誤,李世石仍有機會在隨后的比賽中證明自己,捍衛榮譽。
但人畢竟與機器人AlphaGo不同,有著復雜的心理,現場形勢的一點微妙變化都可造成心理波動。直播鏡頭前的心理緊張、榮譽得失帶來的壓力,隨時影響棋手的臨場發揮,短暫的大腦短路,也有可能讓棋手出現致命的昏招。
如何從首戰失利中跳脫出來,在實際比賽中避免心理波動,努力穩定發揮出自己的最佳水平,成為后四局李世石能否扭轉戰局的關鍵。
機器人AlphaGo的勝利意義無需放大
關于這場機器人AlphaGo的勝利,不同的人有不同的解讀。有人認為這是開啟AI時代的里程碑,有人則持相反意見。
首先不可否認,機器人AlphaGo首次戰勝人類冠軍,是人工智能進步的體現。機器人AlphaGo的成功,只是表明在單一技能上,人工智能通過對人類行為的分析和學習,完全可以超越并替代人類的。正如在任何一部聯網的電腦面前,人類的知識都不如它豐富和全面一樣。機器人AlphaGo戰勝人類,這是必然的結果。
圍棋雖然變化無窮,被認為是人類最具智慧的棋類游戲。但同時不要忘記,圍棋是規則最少最簡單的游戲,對于人工智能來說,變化多、計算大在如今來說并不是太難的事情。對于人工智能來說,下圍棋雖然計算復雜,但環境單一、技能單一,所有的計算都圍繞著落子而產生。
相比之下,谷歌的無人駕馭汽車就要復雜得多,駕馭汽車的能力、交通規則的掌握、交通環境的適應,各種因素混雜在一起,要求機器人在瞬間做出判定和下一步反應。或許在人類看來很簡單的事情,對人工智能都是非常難的邏輯挑戰。相信大家看到了前段時谷歌無人汽車與公共汽車發生碰刮的新聞,車禍原因是機器人認為公共汽車按規則會避讓它,但事實上并沒有。過于相信規則缺乏應變能力,這是人工智能的缺陷。在首戰中,面對李世石的有意求變的布局,機器人AlphaGo同樣應對有些不足,以至于很長一段時間處于被動。
這表明,盡管人工智能開始有了自我學習的能力,但畢竟是運算和復制的過程,人工智能不具備思維能力。正如IEEE高級會員、英國曼徹斯特大學計算機科學教授凱文·柯倫說的那樣:“計算機僅能解決它的編程所針對的問題,并不擁有舉一反三的分析能力。”
因此,在驚訝于機器人AlphaGo的超凡表現時,也無需放大機器人勝利意義。這不過是機器人AlphaGo和人類進行的一次五番棋測試,或者說這是谷歌的一次商業表演秀。機器人AlphaGo的首戰勝利,盡管它通過自我學習得以實現,但仍可歸納為基于數千萬次對局背后大數據的綜合優勢。
目前人工智能雖然在單一技能上表現出色,但在多技能、更復雜的場景中仍然有待提高。當未來大數據運算、深度學習算法、診斷系統等前沿科技發展到新階段時,人工智能或將實現從量變到質變的突破。但是人類的創造性思維是機器人所永遠不具備的能力,這就是人工智能和人類的最大區別。
【作者介紹:螞蟻蟲,科技評論人,專欄作者。微信公眾號:螞蟻蟲(miniant-cn)】
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