人机大战局：柯洁的热情败给AI的速度
2017-05-24 10:05:38 760
5月23日下午近3点，经过4小时17分37秒的鏖战，围绕在柯洁和AlphaGo的场人机大战的结果定格在“AlphaGo执白1/4子胜”。19岁的柯洁一边数子，一边露出苦笑。
“输得没什么脾气。”柯洁在赛后新闻发布会上说。
对一个职业棋手来说，争胜是他的宿命。但柯洁不得不承认，AI进步速度太快了，AlphaGo和去年相比判若两人，“当时觉得它的棋很接近人，现在感觉越来越像围棋上帝。”
“我输得没有脾气”
与AlphaGo对决前夜，柯洁感慨万千。
“现在的AI进步之快远超我们的想象。”柯洁说，自己相信未来是属于人工的，可它始终都是冷冰冰的机器，与人类相比，感觉不到它对围棋的热情和热爱。“对它而言……它的热情——也只不过是运转速度过快导致CPU发热罢了。”
他说，要用自己的所有的热情去与AlphaGo做对决，“即使面对再强大的对手——我也绝不会后退！”
这次的人机对战采用“慢棋”赛制，这对于人类棋手有一定利好。但距离今年年初AlphaGo的化身Master以60战不败成绩完胜世界棋手已经过去4个多月的时间，柯洁面对的是又一次进化了的人工。
相比较并无太多悬念的比赛结果，人机对弈的过程不失精彩。
比赛中柯洁执黑先行，在比赛前半段中，柯洁表现相对轻松，还曾露出微笑，引发了现场人士的不少猜测。但在比赛接近尾声时，他的表情渐渐冷峻起来，时而托腮，时而眉头紧皱，并且频繁地抓着头发。
中国围棋协会秘书长华以刚在解说中透露，抓头发是柯洁下棋时的小癖好，但这一次，形势似乎不太乐观。
相比之下，AlphaGo落子速度飞快，有些棋子甚至是“秒下”。
AlphaGo早已展现出人类棋手固有思维和套路的招法，为了应对它，柯洁还专门想了一些有针对性的招数。例如在开始时下了两个“三三点角”，这其实是AlphaGo特别喜欢下的招式，柯洁模仿了它的下法，想看看对方怎么应对，结果发现AlphaGo不仅应对得很好，而且不少新的下法都在意料之外。
再如，AlphaGo在中间断过一次，这让柯洁很震惊，在人类的比赛中这样白棋就变成了后手，但柯洁事后分析认为这是一手好棋，其实一石二鸟，做厚了白棋角部的势。AlphaGo这一大胆出击，令柯洁感慨“AlphaGo实在下得太出色了，我输得也没什么脾气，真的是很厉害”。
在讲解中，常昊九段评价，AlphaGo十分注重全局和中央的势力发展，每一手都追求效率，樊麾二段也说，AlphaGo力争在棋盘上的每一个子都能综合利用起来。
至于接下来的比赛，柯洁表示：“我希望我尽全力去拼每一盘，也希望自己给大家带来围棋的快乐。”柯洁透露，这三场比赛将是他与人工的3盘棋。“希望不留遗憾，下出好棋，让AlphaGo主机更发烫一点也好。”
AlphaGo的下一步
在围棋领域，人工战胜人类似乎已经没有太多的悬念。但其实，胜负或许早已不重要。
在此前接受财经记者采访时，古力九段曾说，对于这场人机大战，人类胜率比10%低一些，“我不知道这样说是低调还是”。
他认为，AlphaGo有弱点，只是棋手们目前还没有触碰到它的弱点，或者说还没触发出来。“随着局数越来越多，有可能发现它的弱点。”
DeepmindDemisHassabis也在当日说，期待柯洁这样的棋手能找到此前不知道的弱点，帮助AlphaGo进步。
在现场观看比赛的英语流利说科学家林晖博士对财经记者说，这个结果并不意外。
“从技术上看，AlphaGo胜在‘没套路’，它严格意义上来说并不是人类教出来的较好学生，不会被人类的下法所束缚。AlphaGo2.0已经棋谱，自我督学。AI与AI之间可以相互较量，甚至不眠不休、每时每刻地‘左右互搏’。因而在布局和下法上自成一体，人类。”林晖说。
在DemisHassabis看来，AlphaGo不是以编程的系统，而是以增强学习的方式，以人类棋手的经验为基础，进行不断学习形成自我的能力。“就好像哈勃望远镜一样，我们和它一起探索宇宙。”他同时评价，柯洁是一选手，相信他会以一个方式与AlphaGo对弈，为围棋界探索新的方法。
值得一提的是，此次跟柯洁对战的AlphaGo版本是单机版。至于AlphaGo是否能够做到控制胜负差距，DemisHassabis称它的目的是要将获胜概率较大化需要做决策来实现完胜。
事实上，站在人工发展如火如荼的今天，这场围棋对决的要义是：人工为探索围棋的奥秘将带来什么？它的极限在哪里？它将怎样更好地造福人类？
工场李开复更直言：“我们应该更加关注商业领域的人工，在金融、医疗、教育等领域产生商业价值，让世界变得更美好。”
而在今年IT峰会上，马云更称“AI下棋”并不是人工应该体现的能力。“机器要做的是人类做不到的事情，这才叫本事”。
其实，现在已经很难说AlphaGo只是一个面向围棋这一垂直领域的人工了。
DemisHassabis表示，DeepMind正在使用AlphaGo系统的变体来服务其他行业，例如通过与人类的合作，可以找到各样的方式，包括从“其中一种变体应用于医疗行业，我们正在着力解决蛋白质折叠的问题，用来治疗疾病”。
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