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新“人機大戰”第一局:AlphaGo贏下柯潔

有棋友認為,柯潔這一盤下得十分漂亮。

5月23日“人機大戰”,AlphaGo不出意外地贏得瞭第一局。



柯潔在賽後總結時表示,之前對佈局有一定的計劃和佈局。但“AlphaGo下得太好瞭,輸瞭也沒什麼脾氣。AlphaGo對圍棋的理解和看法,也在深深改變著我們職業選手的思維,沒有什麼棋是不能下的。我們也要大膽拓寬我們的思維。”



柯潔點評,AlphaGo已經完成變成瞭一個“人”。如果說去年的人機大戰AlphaGo還像一個人的話,它今年就特別像一個“圍棋上帝”。現在AlphaGo對棋的理解和方法已經遠超過我們的。但柯潔仍然對自己十分有信心,能夠和AlphaGo對決是我人生最大的榮幸。



柯潔執黑子。在開局時,柯潔在第7手小目三三開局。以此方式開局的並不多,近三年大致有五局,包括2015依田紀基負樸廷桓、2016常昊勝李軒豪。有媒體認為,柯潔有點模仿AlphaGo的下法,至少是刻意學習過AlphaGo的下法。





在之前的比賽中,柯潔也在不斷嘗台中清化糞池推薦試新的下法。



開局半小時左右,柯潔冷笑瞭一下。白30在左上尖沖,黑選擇沖出,雙方話不投機形成氣合。講解員圍棋國手華以剛老師形容這個場景是日本相撲兩人雙手合在一起開始拼力。





和去年對陣李世石時不同,在時間分配上,當時李世石對AlphaGo的用時是每方2小時,1分鐘讀秒5次,而此次則是每方用時3小時,1分鐘讀秒5次,增加用時適當地“照顧”瞭人類棋手。



中午沒有午休,雙方仍在繼續角力。在局勢不明朗時,柯潔時常會有搖頭、揪頭發等小動作。有人據此判斷棋局對柯潔不利,但解說員認為,這屬於個人愛好,不能據此判斷局面。



中午時,雙方在下方角力,AlphaGo斬獲三子,而柯潔也斷吃右下一子獲得補償。白打入右上撈取實地,而柯潔中腹大跳築起模樣,AlphaGo立即打入上方,柯潔猛攻白龍未果頻頻搖頭,不知不覺開始揪頭發。常昊認為AlphaGo眼位較多,已很難吃住,解說員張璇表示黑如果不侵消左下,實空略顯不足。



到柯潔還剩16分鐘的時候,黑棋仍然處於小勝的狀態。但不明朗。





AlphaGo收官異常簡明,白9苦肉計棄一子吃黑兩子將白棋徹底做活。研究室內眾世界冠軍認定柯潔小敗成定局。



到還剩13分鐘時,解台中抽水肥推薦說員認為,柯潔輸旗已成定局。但解說員和棋友認為,柯潔這場下得很精彩。



解說員華瑩認為,AlphaGo非常有意思,在每次應該不用想的時候,它反倒思考特別長時間。從後半盤看,AlphaGo下得比較放松,但仍然朝著勝率最高的地方下。職業棋手樊麾在賽後復盤時認為,AlphaGo更加註重向中央的發展。一般的時候走棋都是走寬的地方,AlphaGo的特點是更全局化,將棋盤上每一個子都竭盡所用。



按照中國圍棋的規則,白方剩四分之一子,AlphaGo贏得勝利。





雖然賽前有專傢認為,對AlphaGo有所瞭解和準備的柯潔,與李世石相比勝算略高,但AI專傢林暉表示:“機器在復雜局面的運算能力上,在處理能力上比人類棋手有著無可比擬的優勢。尤其在對弈的中後段,機器的情緒狀態穩定性,更是有人類難以企及的高度。”



孫懌博士認為增強學習(reinforcement learning)技術的精進是AlphaGo2.0的最大亮點。



作為其博士期間的研究方向之一,孫懌對這一技術給出瞭完整分析:“解決AI與未知環境的交互,有效的達成復雜目標:在這裡未知環境指的是給定棋盤格局下的形勢好壞判斷。增強學習可以從大量對弈結果的輸贏學習出中盤的形勢的好壞(value function)以及每種落子的好壞 (q function)。AlphaGo通過1.0版本歷史交互對環境有效建社區公寓大廈抽肥模,在交互試錯中理解每個環境狀態的好壞,在不確定性的情況下進行規劃,因而預判能力與佈局能力進一步提升。”



柯潔九段曾在大戰前夜更新長微博,表示 “無論輸贏,這都將是我與人工智能最後的三盤對局”。柯潔稱,相信未來是屬於人工智能的。但它始終都是冷冰冰的機器,與人類相比,感覺不到它對圍棋的熱情和熱愛。不管面對再強大的對手,自己也絕不會後退。

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