Google能成为下一个世界围棋冠军吗?

  次阅读 作者:智能小宝 来源:互联网 2016-01-29 14:00 我要评论(0)

刘佳 任绍敏

有着2500多年历史的围棋,一直被视作计算机最难以攻克的大众棋类。但现在,这一人工智能研究领域的“拦路虎”,开始遭遇强劲挑战。

1月28日,GoogleDeepMind团队宣布,他们研发的人工智能(ArtificialIntelligence,下称“AI”)程序AlphaGo,在没有任何让子的情况下以5∶0击败了欧洲围棋冠军职业围棋二段樊麾,同时也击败了目前最好的围棋程序中99.8%的对手。

果壳网新浪微博称:“围棋,人类已经下不过谷歌的AI了!”多年以后,当人类仰视AI的智慧时,准会想起谷歌推动黑白子的无形的手。围棋九段、第二届百灵杯世界冠军柯洁转发了上述微博,并评论说:“震惊!!赞!虽说看棋谱感觉水平有限……但可怕的是这还不是完全体,它是可以学习进化的……”

AlphaGo的下一个挑战将是世界顶级围棋选手之一李世石,这场对战将在今年3月进行。李世石是围棋九段高手,也是近10年来获得世界第一头衔最多的棋手,Google为此提供了100万美元作为奖金。

为什么围棋难以攻克?

1997年5月,象棋冠军加里·卡斯帕罗夫被IBM“深蓝”击败。今年3月,相似的历史还会重演吗?

“对于更加智能和灵活、具备与人类类似解决问题能力算法的开发工作而言,游戏无疑是一个绝佳的试验常”Google在官方博客中这样写道。

历史上,电脑最早掌握的第一款经典游戏是井字游戏,这是1952年一位博士在读生的研究项目;随后是1994年电脑程序Chinook成功挑战西洋跳棋游戏;3年后,IBM深蓝超级计算机在国际象棋比赛中战胜世界冠军加里·卡斯帕罗夫。

除了棋盘游戏外,IBM的Watson系统在2011年成功挑战老牌智力竞赛节目Jeopardy游戏一战成名;2014年,Google自己编写的算法,学会了仅需输入初始像素信息就能玩几十种Atari游戏。

但此前,有一项游戏仍然是人类代表着顶尖水平,那就是围棋。

围棋虽然看上去规则简单,却因为精妙而富有思想深度,几个世纪来都牢牢抓住了人们的想象力。

Google介绍说,围棋的搜索空间是漫无边际的——比围棋棋盘要大1个古戈尔(数量级单位,10的100次方,甚至比宇宙中的原子数量还要多)。因此,传统的“强力”人工智能方法也就是“为所有可能的步数建立搜索树”,在围棋游戏中根本无法实现。

今年1月10日,卡耐基梅隆大学机器人系博士、Facebook人工智能组研究员田渊栋曾在知乎中作答称,“围棋难的地方在于它的估值函数非常不平滑,差一个子盘面就可能天翻地覆,同时状态空间大,也没有全局的结构。这两点加起来,迫使目前计算机只能用穷举法并且因此进展缓慢。”

目前,Facebook的智能围棋darkforest最新的darkfmcts3在KGS围棋服务器上达到了5d,赢了一局Zen,输了一局给DolBaram,被让四子与一位韩国的职业六段一胜一负。

“现在的深度学习能在大量对局中找到这样的一些规律,但仍然没有人脑厉害。这一方面说明我们现在算法的局限性,另一方面它还有巨大的发展空间。”他说。

人工智能击败职业顶尖棋手真的快了吗?

知名少儿对弈平台新博围棋老总陈劲松在朋友圈评论说:“三个月以后,Deeplearning也许可以打败李世石,那也只不过是围棋高手队伍里面多了一个小伙伴而已,它学会了大家所有的招数。它同时还在等待学习你们发明的新的招数。”

职业二段棋手、围棋资深教练刘轶一对《第一财经日报》称,不用担心,不会那么容易。不过他所在的朋友圈里,围棋职业棋手们众说纷纭,有些认为不可能,有些认为指日可待了,还有声音是“人类快被自己灭绝了”。

击败欧洲围棋冠军

那么,人工智能程序AlphaGo是如何击败围棋高手的?

GoogleAlphaGo的研究者DavidSilver说,AlphaGo系统的关键是,将围棋巨大无比的搜索空间压缩到可控的范围之内。

而为了达到这一目的,AlphaGo系统将最先进的蒙特卡洛树状搜索技术与两个深层神经网络相结合,每个深层神经网络均包含许多层,每层又包含数以百万计的神经元一样的连接。

在AlphaGo两种不同的神经网络中,“策略网络(policynetwork)”的作用是预测下一步,并用来将搜索范围缩小至最有可能硬起的那些步骤。另一个神经网络“价值网络(valuenetwork)”则是用来减少搜索树的深度,每走一步估算一次获胜方,而不是搜索所有结束棋局的途径。

上述方法使得AlphaGo的搜索方式相比之前的方法更人性化。例如,深蓝采用强力方法搜索的棋子位置要比AlphaGo多数千倍。而AlphaGo则相反,它通过想象下完剩余棋局来对下一步进行预判,如此多次反复。在上述模拟游戏中,策略网络提出下一步的智能建议,而价值网络则对走过的每个位置进行评估。

具体而言,Google首先采用围棋专业棋手的3000万步下法对价值网络进行训练,直到该网络对人类下法预测准确率达到57%(AlphaGo之前的纪录是44%)。

但AlphaGo的目标是击败水平最高的人类棋手,而不仅仅是模仿他们。为了做到这一点,AlphaGo学会自己发现新策略,通过自身两个神经网络之间成千上万的对弈,采用被称为强化学习的试错法逐步进行改善。这种方法提高了策略网络的效率,以至于最原始的神经网络(即其中不包含任何树状搜索)可以击败最尖端、构建有巨大无比的搜索树的围棋软件。

这些策略网络又反过来对价值网络进行训练,采用的还是从自我对弈强化学习的方法。这些价值网络可以对围棋的任何位置进行评估并预测获胜方,而人们过去曾认为这个问题太过困难,根本无法实现。

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