人类与 AI,谁比较厉害?
围棋AI和一流棋手的比赛,最容易让人感兴趣的,是从2016年底到2017年初六十连胜的“Master旋风”,可也说是对此项胜负下了定论:计算机、人脑之战,结果是计算机——围棋AI的胜利。
人脑是否能卷土重来呢?老实说,短期内或许还有赢的可能,长期而言,情况是很悲观的。人脑下围棋,有其成长进步曲线,越接近极限,成长就越钝化,上升曲线终会变成趋于水平,进步缓慢到从外表看不出来。也就是说,任何人在刚学下棋时,进步神速到一天能进一子,但终将成为进一子得花上一个月、一年,甚至一生!
现代围棋如此兴盛,在全球,每年有数千局职业棋手的赛事,但没有棋手敢说,自己超越了昔日的道策、秀策等名棋手。
人接近极限后,即使经常为了突破极限而努力,却很难确认自己是否有明确的进步。用这个观点来看围棋AI,蒙特卡洛法碰到难题,开始原地踏步,从棋力提升的曲线来看,是无法超越人类的。
但加上深层学习后就开始走不同的棋力提升曲线,从被人让三子的地方起,一口气超越人类,还不断上升。
Master很明显比AlphaGo更强,但进度已经缓慢下来了,虽逐渐看到天花板,也还在持续上升,还会比现在再强一点吧!与此相较,我认为人类即使从计算机得到着手的启示,也没有很大的成长余地。如果不改造DNA,人类是无法进步到围棋AI般的整体能力。
围棋的计算机、人脑之争,现在已经逐渐脱离了“谁比较厉害?”的时期,进入边欣赏AI的表现,边思考AI与人类的关系的时候了。
过程与理由——与人迥然不同的过程
“计算机下很怪的棋,却能轻松获胜!”
虽然有媒体如此报道,但我完全不认为计算机下了什么匪夷所思的棋。不只AlphaGo,Master与DeepZenGo下的棋都是合乎棋理的,有时序盘出现不常见的手法,或许会是因为系统的随机性所产生的结果,但是这比人类因为情绪波动的幅度还要小!
对人类而言,所谓的“棋理”是从庞大的经验法则所集约出概率较高的想法。如果计算机能做到“完全解析”的话,经验法则就会丧失意义,但现在的AI离这个程度远之又远。
AI并没有违反棋理的下法,只因为比人能算得多一点,有时能下出人类不敢下的棋,因此AI的手法本身并不奇怪,也很值得参考。不过,必须注意的是,AI选择着手的过程,对人类而言是“奇怪”的,它的机制与途径和人的逻辑完全不同,也无从参考。
AI什么地方跟人类的认知不同呢?各个领域都有所讨论,在围棋方面又有什么样的差异?让我们一起来确认一下。