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        AlphaGo是怎么學(xué)會(huì)下圍棋的

        2016-06-08 17:16:34安德魯·麥卡菲
        讀者 2016年13期
        關(guān)鍵詞:國際象棋棋手棋盤

        安德魯·麥卡菲

        由Google的子公司Deep Mind創(chuàng)建的人工智能系統(tǒng)AlphaGo,不久前在一場圍棋比賽中以4:1的成績戰(zhàn)勝了人類冠軍李世石。此事有何重大意義?畢竟,在1997年,IBM“深藍(lán)”擊敗加里·卡斯帕羅夫后,電腦已經(jīng)在國際象棋上超越了人類。人們?yōu)槭裁匆獙lphaGo的勝利大驚小怪呢?

        和國際象棋一樣,圍棋也是一種高度復(fù)雜的策略性游戲,不可能靠巧合和運(yùn)氣取勝。兩名棋手輪番將黑色或白色的棋子落在縱橫19道線的網(wǎng)格棋盤上,一旦棋子的四面被另一色棋子包圍,就要被從棋盤上提走,最終在棋盤上留下棋子多的那一方獲勝。

        然而和國際象棋不一樣的是,沒有人能解釋頂尖水平的圍棋棋手是怎么下棋的。我們發(fā)現(xiàn),頂級棋手本人也無法解釋他們?yōu)槭裁聪碌媚敲春?。人類的許多能力中存在這樣的不自知,從在車流中駕駛汽車,到辨識(shí)一張面孔。對于這一怪象,哲學(xué)家、科學(xué)家邁克爾·波蘭尼有精彩的概括,他說:“我們知道的,比我們可言說的多?!边@種現(xiàn)象后來就被稱為“波蘭尼悖論”。

        波蘭尼悖論并沒有阻止我們用電腦完成一些復(fù)雜的工作,比如處理工資單、優(yōu)化航班安排、轉(zhuǎn)送電話信號(hào)和計(jì)算稅單。然而,任何一個(gè)寫過傳統(tǒng)電腦程序的人都會(huì)告訴你,要想將這些事務(wù)自動(dòng)化,必須極度縝密地向電腦解釋人類要它做什么。

        這樣的電腦編程方式是有很大局限的,在很多領(lǐng)域無法應(yīng)用,比如我們知道但不可言說的圍棋,或者對照片中尋常物品的識(shí)別、人類語言間的轉(zhuǎn)譯和疾病的診斷等——多年來,基于規(guī)則的編程方法在這些事務(wù)上幾無建樹。

        圍棋的可能走法比宇宙間的原子總數(shù)還多,即使最快的電腦也只能模擬微不足道的一小部分。更糟的是,我們甚至說不清該從哪一步入手進(jìn)行探索。

        這次有什么不同?AlphaGo的勝利清晰地呈現(xiàn)了一種新方法的威力,這種方法并不是將聰明的策略編入電腦中,而是建造了一個(gè)能學(xué)習(xí)制勝策略的系統(tǒng),這種系統(tǒng)在幾乎完全自主的情況下,通過觀看勝負(fù)實(shí)例來學(xué)習(xí)。

        由于這種系統(tǒng)并不依賴人類對這項(xiàng)工作的已有知識(shí),故而即使我們知道的比可言說的更多,也不會(huì)對它構(gòu)成限制.

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