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段嵘：AlphaGo获胜对职业棋手产生冲击
[责任编辑：张禹&PV034]
电视不播的
真相在这找黄士杰：AlphaGo能让职业棋手2子_棋道经纬-爱微帮
&& &&& 黄士杰：AlphaGo能让职业棋手2子
7月30日晚，谷歌DeepMind团队AlphaGo核心成员黄士杰博士和樊麾二段在波士顿的美国围棋大会分享人工智能程序发展史及人机大战，黄士杰博士透露AlphaGo目前能让职业棋手2子，美国围棋协会官员项义代表国际围棋联盟向黄博士和樊麾授予特殊贡献奖，表彰他们对围棋发展做出的杰出贡献。会上黄士杰博士笑说是如何选定测试人选的，那是在都柏林一个棋赛中，韩国高手赛前夜都去喝酒happy，但樊麾二段说要准备比赛所以没去，于是觉得樊麾是非常认真的人。樊麾透露自己对AlphaGo大败，但发现棋的魅力和所激发的激情，并领悟到可以把棋下在任何地方。在问答环节，黄士杰博士表示AlphaGo进步很快，大概能让职业棋手2子，但这还未经过验证。与李世石的人机大战5局棋谱分析将会很快公布，还包括AlphaGo V18（李世石版）的左右互搏自我对弈3局训练谱。Huge Audience Turns Out for AlphaGo Keynote at U.S. Go Congress With over 600 signed up, this year’s U.S. Go Congress in Boston has the most registrants in the 32-year history of the
event and it seemed as though just about every one of them was crowded
into the main playing area in Boston University’s George Sherman Union
Saturday night as AlphaGo’s Aja Huang 7d gave the keynote address, along
with Fan Hui 2P. The audience was spellbound as the two gave a
fascinating insider’s look at the two-year development of the AI program
that decisively defeated Lee Sedol last March and attracted global
attention to the game of go.Huang (right)&gave an overview of how AlphaGo started in
2014 as a 2-man project as he and&David Silver worked to explore deep
learning and reinforcement learning with computer go. The policy network
trained by supervised learning was developed by Chris Maddison and the
team realized&significant improvement in the latter half of 2014 by
combining the policy network into AlphaGo. While the details are fully
explained in the team’s Nature paper, Huang shared personal stories like how Fan Hui was chosen to test the program. “I saw
him at a tournament in Dublin and the top Korean players were all going
out to drink the night before the tournament but he said no, he
couldn’t go because he had to prepare for the games, so I knew he was
very serious,” Huang laughed.Fan Hui (left) said that he almost missed the invitation to
visit the DeepMind team in London because it seemed a bit odd and he
thought “it might just be spam.” In fact, “when I heard it was Google, I
assumed they would be hooking me up with something like Google Glass,
so when I found out they just wanted me to play a computer program I was
so relieved and thought Oh, this will be easy.” In perhaps the most
poignant story of the evening, Fan Hui took the rapt audience through
his five secret games with AlphaGo in Fall 2015, losing every game until
at the end, “my game was crushed and I thought I now knew nothing about
go.” Out of those defeats, however, Fan Hui discovered even greater
depths, not just to go itself, but to his own&fascination and love of
the game. “What AlphaGo teaches us is that you can play anywhere,” he
said, as the audience erupted in applause.After their presentation, the two took questions from the audience, many of whom wanted to know things like when an AlphaGoBot
on KGS will be available and whether a strong version of the program
would be available in the near future for desktops or handhelds. Most
were answered cryptically with “Under discussion,” but in response to a
question about how strong AlphaGo is today, Huang — who had earlier
showed a graph charting improvement of one rank a month — did say that
it was possible that the program could now give a professional two
stones, but that this has not yet been tested. He also said that
commentaries will be released soon on all five AlphaGo-Lee Sedol games,
as well as three games between AlphaGo v18 (the version that played Lee
Sedol).Longtime International Go Federation and American Go Association
official Thomas Hsiang presented Huang and Fan with a special award from
the International Go Federation to the AlphaGo team “in appreciation for its outstanding contribution towards the development and promotion of go.”- Chris G photos by Phil StrausRead more about AlphaGo here&and check out all our AI posts here.
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京ICP备号-2&&&&京公网安备34AlphaGo完胜！ 其算法有优势的同时有何缺陷？
日人机大战第三局，AlphaGo执白176手中盘胜 ，以3:0的比分提前取得了对人类的胜利。这一局李世石败得最惨，早早就被AlphaGo妙手击溃，整盘毫无机会。最后李世石悲壮地造劫，在AlphaGo脱先之后终于造出了紧劫。但AlphaGo只靠本身劫就赢得了劫争，粉碎了AlphaGo不会打劫的猜想。这一局AlphaGo表现出的水平是三局中最高的，几乎没有一手棋能被人置疑的，全是好招。三局过去，AlphaGo到底实力高到什么程度，人们反而更不清楚了。看完这三局，棋界终于差不多绝望了，原以为5:0的，都倒向0:5了。有些职业棋手在盘算让先、让二子是否顶得住。整个历程可以和科幻小说《三体》中的黑暗战役类比，人类开始对战胜三体人信心满满，一心想旁观5:0的大胜。一场战斗下来人类舰队全灭，全体陷入了0:5的悲观失望情绪中。我也是纠结了一阵子，看着人类在围棋上被机器碾压的心情确实不好。但是承认机器的优势后，迅速完成了心理建设，又开心地看待围棋了。其实挺容易的，国际象棋界早就有这样的事了。这个可以等五盘棋过后写。现在我的感觉是，棋界整体还是对AlphaGo的算法以及风格很不适应。一开始轻视，一输再输，姿态越来越低，三盘过后已经降到一个很低迷沉郁的心理状态了。这也可以理解，我一个围棋迷都抑郁了一会，何况是视棋如生命的职业棋手。但是不管如何，还是应该从技术的角度平心静气地搞清楚，AlphaGo到底是怎么下棋的，优势到底在哪些，是不是就没有一点弱点了？现在有了三盘高水平的棋谱，质量远高于之前和樊麾的五盘棋谱。还有谷歌号发表在《自然》上的论文，介绍了很多技术细节，还有一些流传的消息，其实相关的信息并不少，可以作出一些技术分析了。之前一篇文章提到，从研发的角度看，谷歌团队把15-20个专家凑在了一起，又提供了巨量的高性能计算资源，建立起了整个AlphaGo算法研究的“流水线”。这样谷歌团队就从改程序代码的麻烦工作中解放出来，变成指挥机器干活，开动流水线不断学习进步，改善策略网络价值网络的系数。而且这个研发架构似乎没有什么严重的瓶颈，可以持续不断地自我提升，有小瓶颈也可以想办法再改训练方法。就算它终于遇到了瓶颈，可能水平也远远超过人类了。这些复杂而不断变动的神经网络系数是AlphaGo的独门绝技，要训练这些网络，需要比分布式版本对局时1200多个CPU多得多的计算资源。AlphaGo算法里还是有一些模块代码是需要人去写的，这些代码可不是机器训练出来的，再怎么训练也改不了，谷歌团队还不可能做到这么厉害。例如蒙特卡洛搜索（MCTS）整个框架的代码，例如快速走子网络的代码。这里其实有两位论文共同第一作者David Silver和Aja Huang多年积累的贡献。这些人写的代码，就会有内在的缺陷，不太可能是完美无缺的。这些缺陷不是“流水线”不眠不休疯狂训练能解决的，是AlphaGo真正的内在缺陷，是深度学习、self-play、进化、强化学习这些高级名词解决不了的。谷歌再能堆硬件，也解决不了，还得人去改代码。第一局开局前，谷歌就说其实还在忙着换版本，最新版本不稳定，所以就用上一个固定版本了。这种开发工作，有可能就是人工改代码消除bug的，可能测试没完，不敢用。总之，像AlphaGo这么大一个软件，从算法角度看存在bug是非常可能的。在行棋时表现出来就是，它突然下出一些不好的招数，而且不是因为策略网络价值网络水平不够高，而是MCTS框架相关的搜索代码运行的结果。如果要找AlphaGo潜在的bug，需要去仔细研究它的“搜索 ”。这可能是它唯一的命门所在，而且不好改进。那么MCTS的好处坏处到底是什么？幸运的是，Zen和CrazyStone等上一代程序，以及facebook田渊栋博士开发的Darkforest都用了MCTS。它们和AlphaGo虽然棋力相差很远，但是行棋思想其实很相似，相通之处远比我们想象的高得多。这是田渊栋贴的Darkforest对前两局的局势评分。可以看出，这个评分和棋局走向高度一致，完全说得通。而且谷歌也透露了AlphaGo对局势的评分，虽然一直领先，但第二局也有接近的时候，能够相互印证。如果到网上下载一个Zen，输入AlphaGo和李世石的对局，选择一个局面进行分析，也会有像模像样的评分出来。这究竟是怎么回事？从技术上来说，所谓的局势评分，就是程序的MCTS模块，对模拟的合理局面的胜率估计。连AlphaGo也是这样做的，所以几个程序才能对同样一个局面聊到一块去。所有程序的MCTS，都是从当前局面，选择一些分支节点搜索，一直分支下去到某层的“叶子”节点，比如深入20步。这个分支策略，AlphaGo和Darkforest用的是“策略网络”提供的选点，选概率大的先试，又鼓励没试过的走走。到了叶子节点后，就改用一个“快速走子策略”一直下完，不分支了，你一步我一步往下推进，比如再下200步下完数子定出胜负。这个走子策略必须是快速的，谷歌论文中说AlphaGo的快速走子策略比策略网络快1000倍。如果用策略网络来走子，那就没有时间下完了，和李世石对局时的2小时会远远不够用。下完以后，将结果一路返回，作一些标记。最后统计所有合理的最终局面，看双方胜利的各占多少，就有一个胜率报出来，作为局势的评分。一般到80%这类的胜率就没意义了，必胜了，机器看自己低于20%就中盘认输了。AlphaGo的创新是有价值网络，评估叶子节点时不是只看下完的结果，而是一半一半，也考虑价值网络直接对叶子节点预测的胜负结果。走子选择就简单了，选获胜概率最大的那个分支。机器也会随机下，因为有时几个分支胜率一样。MCTS这个框架对棋力最大的意义，我认为就是“大局观”好。无论局部如何激烈战斗，所有的模拟都永远下完，全盘算子的个数。这样对于自己有多少占地盘的潜力，就比毛估估要清楚多了。以前的程序，就不下到终局，用一些棋块形状幅射之类的来算自己影响的地盘，估得很差，因为一些棋块死没死都不清楚。MCTS就不错，下到终局死没死一清二楚。MCTS也不会只盯着局部得失，而是整个盘面都去划清楚边界。这个特点让几个AI对局势的评估经常很相似，大局观都不错。MCTS对于双方交界的地方，以及虚虚实实的阵势，通过打入之类的模拟，大致有个评估。当然这不是棋力的关键，大局观再好，局部被对手杀死也没有用，可能几手下来，局势评估就发生了突变。AlphaGo的大局观还特别好，特别准确，主要是它模拟的次数最多，模拟的质量最好。而且这个大局观从原理上就超过了人类！比如人看到一块阵势，如果不是基本封闭的实空，到底价值多少评估起来其实是非常粗的。高手点目时经常这样，先把能点的目算清楚，有一些小阵势如无忧角就给个经验目数，然后加上贴目算双方精确目数的差值，然后说某方的某片阵势能不能补回这个差值，需要扣除对方打入成的目数，孤棋薄棋减目数。这类估算有很多不精确的因素。AlphaGo就不一样了，它会真的打入到阵势里，来回模拟个几十万次，每一次都是精确的！人绝对没有能力像AlphaGo这么想问题，一定是利用经验去估算阵势的价值，误差就可能很大。极端情况下，一块空有没有棋，职业棋手根本判断不清，AlphaGo却可以通过实践模拟清楚，没棋和有棋相比，目数差别太大了。AlphaGo虽然不是严格证明，但通过概率性地多次打入模拟，能够接近理论情况，比人类凭经验要强太多了。我可以肯定，AlphaGo的大局观会远远超过职业高手，算目也要准得多，所以布局好、中后盘收束也很强大。甚至Zen之类的程序大局观都可能超过职业高手。例如第二局这个局面：李世石左下占了便宜，本来局势还可以。但是他70和72手吃了一子落了后手，被AlphaGo走到73，大局一下就落后了。这个在前面Darkforest对局势的评估图中都非常清楚，是局势的转折点。李世石要是手头有个Zen辅助，试着下两下都可能会知道70手不要去吃一子了。大局观不太好的职业高手，比如李世石就是个典型，大局观不如Zen真不一定是笑话。李世石比Zen强的是接触战全局战的手段，要强太多了。MCTS实事求是不怕麻烦下完再算子的风格，比起人类棋手对于阵势价值的粗放估算，是思维上先天的优势。AlphaGo比其它程序强，甚至比职业高手还强的，是近身搏杀时的小手段。第三局，李世石29和31是失着。29凑白30双，虽然获得了H17的先手，但是中间的头更为重要。当黑31手飞出后，白32象步飞可以说直接将黑击毙了。在盘面的左上中间焦点处，AlphaGo的快速走子网络会有一个7*7之类的小窗口，对这里进行穷举一样的搜索，用人手写的代码加上策略网络。32这步妙招可能就是这样找出来的，李世石肯定没有算到。但是AlphaGo是不怕麻烦的，就一直对着这里算，比人更容易看到黑三子的可怜结局。这个计算对人有些复杂，只有实力很强的才能想到算清楚，对AlphaGo就是小菜。李世石一招不慎就被技术性击倒了。AlphaGo对这种封闭局部的计算，是它超过人类的强项。但是AlphaGo的搜索是不是就天衣无缝了？并不是。来看第二局这个局面：AlphaGo黑41手尖冲，43手接出作战。最后下成这样，这是三局中AlphaGo被众多职业棋手一致认为最明显的一次亏损失误，如果它还有失误的话。我们猜想它为什么会失误。关键在于，这里是一个开放式的接触战，棋块会发展到很远的地方去。AlphaGo的小窗口封闭穷举搜索就不管用了，就只有靠MCTS在那概率性地试。这里分支很多，甚至有一个复杂的到达右上角的回头征。我认为AlphaGo这里就失去了可靠的技术手段，终于在这个人类一目了然的局面中迷失了。它是没有概念推理的，不知道什么叫“凭空生出一块孤棋”。也不确定人会在50位断然反击，可能花了大量时间在算人妥协的美好局面。再来看AlphaGo一个明确的亏损。第一局白AlphaGo第136手吃掉三子。这里是一个封闭局面，是可以完全算清楚的。可以绝对地证明，136手吃在T15更好，这里白亏了一目。但是为什么AlphaGo下错了？因为它没有“亏一目”的这种概念。只有最终模拟收完数子，白是179还是180这种概念，它根本搞不清楚差的一个子，是因为哪一手下得不同产生的，反正都是胜，它不在乎胜多少。除非是176与177子的区别，一个胜一个负，那136就在胜率上劣于T15了，它可能就改下T15了。这个局面白已经胜定了所以无所谓。但是我们可以推想，如果在对局早期，局部发生了白要吃子的选择，一种是A位吃，一种是B位吃，有目数差别，选哪种吃法？这就说不清了。AlphaGo的小窗口穷举，是为了保证对杀的胜利，不杀就输了。但是都能吃的情况下，这种一两目的区别，它还真不好编程说明。说不定就会下错亏目了。经过以上的分析，AlphaGo相对人类的优势和潜在缺陷就清楚多了。它的大局观天生比人强得多，因为有强大的计算资源保证模拟的终局数量足够，策略网络和价值网络剪枝又保证了模拟的质量。它在封闭局部的对杀会用一个小窗口去穷举，绝对不会输，还能找到妙手。它布局好，中盘战斗控制力强，都是大局观好的表现。它中后盘收束差不多都是封闭局面了，基本是穷举了，算目非常精确，几百万次模拟下来什么都算清了。想要收官中捞点目回去不是问题，它胜了就行；但是想收官逆转是不可能的，影响了胜率它立刻就穷举把你堵回去。但是封闭式局面的小手段中，AlphaGo可能存在不精确亏目的可能性，不知道怎么推理。在开放式接触战中，如果战斗会搞到很远去，它也可能手数太多算不清，露出破绽。但不会是崩溃性的破绽，要崩溃了它就肯定能知道这里亏了，不崩吃点暗亏它就可能糊涂着。目前来看，就是这么两个小毛病。另外还有打劫的问题。如果是终局打劫，那是没有用的，它就穷举了，你没有办法。如果是在开局或者中局封闭式局部有了劫争，由于要找劫，等于强制变成了杀到全盘的开放度最大的开放式局面了。这是AlphaGo不喜欢的，它的小窗口搜索就用不上了。而用MCTS搜索，打劫步数过多，就会超过它的叶子节点扩展深度，比如20步就不行了，必须“快速走子”收完了。这时它就胡乱终局了，不知道如何处理劫争，模拟质量迅速下降。所以，这三局中，AlphaGo都显得“不喜欢打劫”。但是，这不是说它不会打劫，真要逼得它不打劫必输了，那它也就被MCTS逼得去打了。如果劫争发生在早中期手数很多，在打劫过程中它就可能发生失误。当然这只是一个猜想。它利用强大的大局观与局部手段，可以做到“我不喜欢打劫，打劫的变化我绕过”，想吃就给你，我到别的地方捞回来。当然如果对手足够强大，是可以逼得它走上打劫的道路的，它就只好打了，说不定对手就有机会了。第三局李世石就逼得它打起了劫，但是变化简单它不怕，只用本身劫就打爆了对手。如果要战胜AlphaGo，根据本文的分析，应该用这样的策略：大局观要顶得住，不能早早被它控制住了。局部手段小心，不要中招。顶住以后，在开放式的接触战中等它自己犯昏。或者在局部定型中看它自己亏目。在接触战中，要利用它“不喜欢打劫”的特性，利用一些劫争的分枝虚张声势逼它让步，但又不能太过分把它逼入对人类不利的劫争中。这么看，这个难度还真挺高的。但也不是不可想象了，柯洁大局观好，比较合适。李世石大局观差，不是好的人类代表。本文进行了大胆的猜测，可能是一家之言。但我也是有根据的，并不是狂想。如果这篇文章能帮助人类消除对AlphaGo的恐惧，那就起到了作用。
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李世乭：阿法狗不能让职业棋手二子，但难找合适对局者
　　-最近谷歌发表，AlphaGo的棋力已提升到可以让职业棋手二子，　　：这样的主张，可以解释为AlphaGo已臻至神之境界，但我不这么认为。机器的机械性和人的围棋，毕竟不同。这个主张有必要通过和人类的对局来证明。但是，谷歌现在不太好找合适的对局者吧。
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李世石：AlphaGo未到神之境界 柯洁会更上一层日12:03
“人机大战”六个月后接受采访　　讯　　今年3月和AlphaGo展开举世瞩目的“人机大战”，接着5月宣布退出职业棋士会。恍惚六个月的时间流过去了，那么李世石的近况又是如何呢？9月24日，李世石在鸭鸥亭洞的一家餐馆接受了韩《中央日报》郑亚蓝的采访。　　在采访中力挺，认为柯洁棋才出众，年纪还小，近期面临的压力，反而会让他进一步成长，更上一个台阶。　　-你的近况如何？　　：过得还蛮清闲。女儿慧琳进了济州国际学校，我就来回跑济州。我也经常回家乡新安。这些天我逗留老家吃家里的饭，还胖了点。　　-今年5月你向职业棋士会提交退会书后，现在有什么变化吗？　　：这事还没有定论。职业棋士会不合理的条款我绝不会认同，这是我不可动摇的立场。如果有什么根本性的动向我会下决断，但目前还没有下什么决定。　　-你对职业棋士会失望很大。　　：我个人无法忘却2009年职业棋士会通过决议惩戒我（当时，韩国排名第1的李世石宣布不参加韩国联赛，对此职业棋士会判断，李世石此举会大大损伤联赛的运营，遂决议投票惩戒）。职业棋士会的章程，有不少不合理的条款，而职业棋手们必须为自救不懈作出努力，但部分职业棋手显然没有这种想法。　　-最近谷歌发表，AlphaGo的棋力已提升到可以让职业棋手二子，　　：这样的主张，可以解释为AlphaGo已臻至神之境界，但我不这么认为。机器的机械性和人的围棋，毕竟不同。这个主张有必要通过和人类的对局来证明。但是，谷歌现在不太好找合适的对局者吧。　　-一度被认为是AlphaGo的对手，但是他的势头最近有了顿挫。　　：的对局态度、接受采访的姿态等等，不仅韩国，甚至中国的舆论也指责他也有太过傲慢。中国围棋界相对保守，所以中国围棋界的元老们肯定也说过他什么。不过，柯洁的棋才如此出众，而且年纪还小，所以长期来看，他通过这次机会可以成长起来，更上一个台阶。　　-现在中国也似乎很难出现压倒性的第一人。　　：因特网时代是共享的时代。所以不仅中国，韩国也是很难出现压倒性的第一人。围棋通过共同研究开发出新手，那么很快通过因特网被共享。其结果，一个人很难标新立异，下出自己特别东西。这不仅仅是围棋界的问题，而是政治、宗教等等社会全方位的普遍现象。　　-你今后的目标是什么？　　“今年很遗憾，我想在今年收官之战的取得好成绩。”　　（蓝烈编译）
“最近谷歌发表，AlphaGo的棋力已提升到可以让职业棋手二子，“：这样的主张，可以解释为AlphaGo已臻至神之境界……”-------------------------------看来，也认为，围棋之神只能让职业棋手二子。然而，藤泽秀行先生会有不同看法……
和泰哥说的一模一样 2子就差不多是棋神了....之前哪个帖子说 自大的....让他来看看这个直接对局者 的观点
阿老师身不由己，证明围棋之神到底能让人类几子，还是让其它围软来完成吧。。。
小李说话很得体
说的很好，最好能把阿狗刺激出来下棋。
职业棋手还是自视甚高 看来是需要打打脸了。。
的对局态度的确受到很多批评，不只是棋迷，还有对手批评，和都表示过不满。有次访谈说起认为柯洁的棋“深度不够”但棋才出众，是会很中肯的评价。当然大家知道那次柯洁的回应是发嘲讽小李。
不知道这次农心杯布局那么下是不是也有跟电脑的判断较劲的想法……不过，在团体赛上那么下，还是有点轻敌了。
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中国围棋界相对保守，所以中国围棋界的元老们肯定也说过他什么……本来有明星选手的光辉，偏要被人披上老气横秋的外衣，他是天赋之人，希望早日找到答案，突破自我。不过在这之前，先学学摔倒的姿势也是不坏的选择。
砸了同行的饭碗，现在只好拼命补救。
的意思是找让两子的对手不好找。这个主张指的是让两子。证明主张当然是证明让两子
其实现在看起来也不是当年那么可恨，10多年前我对感觉非常不好。
白头宫女话前朝，话今朝
其实很好找啊。樊麾不就是职业棋手吗。举办让两子大战樊麾就行了。至于柯基等职九就算了，让两子知道也下不过就肯定避战了。
顶尖接受让子，除非之前有人给台阶，否则不会应的！
没必要直接让子，用最残酷的赛制“十番升降” 我看也没职业愿意上。
请大家关注小李这句话：这个主张（让职业二子）有必要和人类对局来证明！
签到什么的实在太慢了，所以我现在就养成了见贴就回的好习惯，顺便也帮你们顶顶帖
现在已经不是让几子的问题了，职业的一听到机器狗，腿都发软了~
就怕阿狗从此绝尘而去，留下一个飘逸而不可追及的背影，棋界再也没有找回场子的机会。
怂人自有怂像，鸟人自由飞翔~
所谓的神之境界就是：第三个子一下，就知道怎么赢对方～
平下都不敢，却在宣传让二子怎么样。谷歌的阴谋果然厉害。
是不好下，alpha全局观念太强
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