貓語閑聊：從人機對弈看人工智能的突破性進展

AlphaGo與李世石的人機對弈圍棋，在五番棋中，以2:0領先。震驚之一，是沒有想到圍棋軟件怎麽快就可以戰勝人類的圍棋高手。震驚之二，是看到圍棋走出了人類棋手想不到的好手，以至於讓聶衛平都承認這AlphaGo的表現是可以值得“脫帽致敬”，要知道聶衛平從來都認為，和一般棋手相比，自己下圍棋的境界是“崇山峻嶺”級別的。而且在賽前，明確表示，絕不相信AlphaGo能戰勝李世石。看了AlphaGo兩局棋的表現以後，表示可以向AlphaGo“脫帽致敬”。

本貓是一個極其崇拜人類智慧思維的人，對於人類的“感覺”有一種哲學意義上的崇敬。而圍棋是人類的智慧思維的結晶，對於棋局的形勢判斷，“感覺”占有很重要的成分，因為人類有限的大腦在有限的時間內，是不可能算清所有可能變化的。所以，下圍棋，“棋感”是很重要的。原來本貓本不相信當今的電腦程序可以用算法來模擬“感覺”的，但是看了這兩盤棋後，震驚之餘，想法有所改變。　　

首先是基於對李世石圍棋水平的信心。無容置疑，李世石是現代圍棋大師級的人物。當初AlphaGo以5:0橫掃歐洲圍棋冠軍的時候，並不以為然，因為那歐洲圍棋冠軍並能不代表人類圍棋的最高水平。

而看了最近的這兩盤棋 以及鋪天蓋地的評論，本貓相信，和AlphaGo下圍棋，中規中矩的下棋，很少能有人會比李世石做得更好！羅冼和可能是個例外，網上有一個視頻，看他很輕鬆的讓九子蹂躪“天頂Go”，完全不按棋理的下法，電腦隻能胡亂應對而漏洞百出。但是AlphaGo團隊表示，AlphaGo有能力應對不按棋理的下法。

當李世石輸了第一局的時候，有人指出，可能是李世石心態不對，太過急躁，電腦計算力肯定強，應該慢慢下跟它拚形勢判斷，它的判斷力肯定不行。所以，李世石第二局就是這麽做的。但是，在第一局之前，又有多少人會認為李世石的亂戰能力會不如AlphaGo的？至少本貓就不認為。

然而，第一局所謂李世石的領先和細棋都是人類經驗帶來的錯覺！AlphaGo團隊的數據表明，從開局戰鬥到最後結束，一直是AlphaGo優勢！AlphaGo的算法決定其落子的決策基於“勝率”而不是“最優”！所以，AlphaGo會下出緩手，甚至會被人類棋手認為是“不可理解的失誤”，隻是在AlphaGo看來，這是一個不會降低勝率的選擇。

AlphaGo的算法目標隻有一個，就是贏棋，而不求“最優”。於是，在對手弱（或棋局大優）的情況下，它可能選擇的類似勝算的點就更多。在對手強（棋局接近）的情況下，它可能選擇的類似勝算的點就更少，這就意味著更精確，意味著在人類思維的意義上更少失誤。所以，如果在後半盤的時候，你看到AlphaGo的“失誤”很多，其實是因為AlphaGo判斷它已經勝定了。

在開戰之前，本貓對五番棋的結果預測是李世石4:1勝AlphaGo。當前兩盤棋下完以後，很多人都認為，李世石將一勝難求。本貓也認為，後三盤在正常情況下李世石將毫無勝算。

看看國際象棋和中國象棋的棋手們，都早已接受了人工智能的層級在人類之上這一事實，而用機器進行訓練更是早已習以為常了。是不是人類的圍棋棋手應該跟AlphaGo學棋的時代也已經到了？

從古至今，我們從來不知道在圍棋技術的浩瀚空間裏，人類對於圍棋的理解到底站在了什麽位置。本貓相信，圍棋人工智能的開發，一定可以幫助人類提高對圍棋技術的認識。

下棋的過程是一個動態決策的過程，人工智能在動態決策準確性上的突破性進展，令人刮目相看。這項人工智能技術將會很快應用在更複雜的動態決策場合，比如，電腦駕駛的無人汽車，全自動的客服係統，智能家政機器人，等等。