AlphaGo戰勝李世石:機器人的勝利意義無需放大

2020-11-27 藍鯨傳媒

3月9日上午，在一個微信群裡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，原因是人工智慧畢竟才起步，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，首戰李世石在佔盡優勢之下被AlphaGo神奇逆轉，機器人贏得勝利竟然來得這麼快，這麼突然。

人機大戰首局李世石輸在哪裡？

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，但雙方對弈的棋局並不出色，樊麾表現出的水準失常讓外界驚訝，機器人AlphaGo的表現並不令人信服。正是基於之前的判斷，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輕鬆勝出。

應該說李世石對於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託退，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，都能不受環境因素幹擾而保持清醒的頭腦，而這恰恰是人類所無法比擬的。儘管機器人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，並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。

後四局李世石能否扭轉戰局

經過首局失利之後，李世石對後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於機器人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。而李世石實戰中憑藉著出色的大局觀，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並非沒有機會，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後的比賽中證明自己，捍衛榮譽。

但人畢竟與機器人AlphaGo不同，有著複雜的心理，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，成為後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

關於這場機器人AlphaGo的勝利，不同的人有不同的解讀。有人認為這是開啟AI時代的裡程碑，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，是人工智慧進步的體現。機器人AlphaGo的成功，只是表明在單一技能上，人工智慧通過對人類行為的分析和學習，完全可以超越並替代人類的。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遊戲。但同時不要忘記，圍棋是規則最少最簡單的遊戲，對於人工智慧來說，變化多、計算大在如今來說並不是太難的事情。對於人工智慧來說，下圍棋雖然計算複雜，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複雜得多，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，對人工智慧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，但事實上並沒有。過於相信規則缺乏應變能力，這是人工智慧的缺陷。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，以至於很長一段時間處於被動。

這表明，儘管人工智慧開始有了自我學習的能力，但畢竟是運算和複製的過程，人工智慧不具備思維能力。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，並不擁有舉一反三的分析能力。」

因此，在驚訝於機器人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，儘管它通過自我學習得以實現，但仍可歸納為基於數千萬次對局背後大數據的綜合優勢。

目前人工智慧雖然在單一技能上表現出色，但在多技能、更複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，人工智慧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，這就是人工智慧和人類的最大區別。

【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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