李世石连续输了两局,让我感到很意外,但也不意外。
AlphaGo 在短短几个月内棋力加强很多,我不意外,意外的是,李世石竟然完全没有发挥出一流水准,连一个胜负劫都不敢出,如果不是与谷歌签了协议,那就是轻敌+胆怯。这不仅可能意味着从此跌出舞台,同时也将把自己埋入阴影。
什么下的精彩,都是屁话啊,虚伪,言不由衷。
第二局,李世石, AlphaGo 左下粘之后的应手实太平凡了,上边让黑连成一片,棋盘一下子变小 1/3 ,尽管后面的各种腾挪转换很巧妙,但是已经全然在 AlphaGo 的计算节奏中,正如世界乒乓球高手对垒,如果落入对手的节奏,也许打的看起来很精彩,但败局已定。
连一个二流解说一眼看到底的棋局谈何精彩。当然对 AlphaGo 的发挥来说,可以说精彩,但对于李世石的发挥,臭到家了。
优酷的解说也是醉了,败局已经明显的棋局还在那一个劲的分析讲解,扯白棋优势,当然这也许是出于素养与礼貌,换一句话就是虚伪和言不由衷。
乐视的直播很欢乐很八卦,以后应该多一个八卦话题了:“女围棋手,约吗?”。
不过对于李世石,我依然力挺,后面三局依然力挺,不用问为什么。对于人类围棋,依然力挺,不怕打脸,敢爱就敢承担。
如果柯洁上阵,我力挺,就是希望能言行一致,不要说一套,实际又表现一套。
科学家的话可信: AlphaGo 仍然只是一个冷冰冰的计算很快的机器,至于图灵测试还很远。
![]() | 1 bdbai 2016-03-10 19:03:13 +08:00 via iPhone 图灵测试并不是 AlphaGo 的活,人家只是弱 AI 。 |
![]() | 2 binux 2016-03-10 19:08:23 +08:00 你还有两次机会这么说 |
![]() | 3 hrong 2016-03-10 19:08:48 +08:00 via Android 大胆预测三四局李胜狗败,就如阴谋论都所言,前四局都是安排好的。 |
4 VmuTargh 2016-03-10 19:09:44 +08:00 我爸去年开始教我弟弟下围棋了……感觉学围棋的越来越多 |
![]() | 5 lion9527 2016-03-10 19:15:36 +08:00 我想到的是以后可以做出外挂去各种平台虐小朋友了。。。 |
![]() | 6 GG668v26Fd55CP5W 2016-03-10 19:18:24 +08:00 via iPhone 人不如狗,未来几局我还是看好狗 |
![]() | 7 manfay 2016-03-10 19:19:30 +08:00 李世石又不缺钱,对于他来说荣耀应该还是大于金钱的吧,没有足够理由和 Google 签协议。至于轻敌、胆怯,都是人类的弱点,输了就是输了,人类输给 AI 。 |
![]() | 9 manfay 2016-03-10 19:24:26 +08:00 未来展望,人类最顶尖的那批棋手,为了提高棋力战胜别的人类,将会越来越多人和 AI 下棋向 AI 学习更好的下法,但结果就是只为了赢得比赛奖金,再也没有胜者为王的自豪了。 |
![]() | 11 xyu_ovi 2016-03-10 19:27:26 +08:00 ![]() 从这两天的表现来看 再过一两个月 人类能赢的概率就几乎为零了。 搞不好一年之后计算机要跟自己玩得爽就要下三维的棋了。 |
![]() | 12 9hills 2016-03-10 19:28:20 +08:00 via iPhone 未来展望,一年后最好的人类也不可能从围棋上赢过最好的 AI 就好比现在的国际象棋一样 |
![]() | 13 jamiesun OP ![]() |
![]() | 15 jamiesun OP 以后应该会有人机对战策略指导理论,职业棋手对战时往往还有其他的如心理战等,这些因素对 AI 毫无意义。 |
![]() | 18 chairuosen 2016-03-10 20:46:12 +08:00 @bdbai 如果让 AlphaGo 学习人类对话呢?让他读 QQ 的全部聊天记录。也许反馈会与真人一致 |
19 nanhuo 2016-03-10 21:15:44 +08:00 via iPhone 有这种计算和学习能力,通过图灵测试还会远? |
20 lsmgeb89 2016-03-10 21:20:07 +08:00 感觉研究 AI 的人会更多 |
![]() | 21 est 2016-03-10 21:28:33 +08:00 1. 这几个月其实 alphago 并没有涨棋。用的还是打 fanhui 那一套。甚至从集群版变成了单机版 2. 打劫 alphago 没问题。打 fanhui 第五局就有。 http://tieba.baidu.com/p/4403601079?pn=1 https://www.zhihu.com/question/41222222 |
![]() | 22 bdbai 2016-03-10 21:29:26 +08:00 via iPhone @chairuosen 都叫 "Go" 了,它那一套学习算法都是针对围棋的,其它的的不归它管。 我觉得目前人类的 AI 水平和你想象中的还有一定差距。 |
![]() | 23 clino 2016-03-10 21:35:01 +08:00 via Android ![]() |
![]() | 24 imWBB 2016-03-10 21:37:17 +08:00 不会围棋 看不懂 。 |
![]() | 25 JackBlack2006 2016-03-10 22:19:46 +08:00 有没有人说说 AlphaGo 的棋风是啥?宇宙流? |
![]() | 27 66CCFF 2016-03-10 22:52:20 +08:00 @JackBlack2006 能赢就行流 |
28 yxwqwgz 2016-03-10 22:52:37 +08:00 @JackBlack2006 他的风格就是没有风格,一切以“取胜”为目的。 |
29 likai 2016-03-10 2:53:41 +08:00 今天还好。昨天才叫输的那个莫名其妙呢。自己都看不下去。认输了 |
![]() | 30 MCVector 2016-03-10 22:55:41 +08:00 解说也是日本棋院九段 |
![]() | 31 yangqi 2016-03-10 23:01:50 +08:00 个人觉得 alphago 把世界其他围棋高手都打败,最后输给中国,恰恰能体现我们的实力。 |
![]() | 33 yangqi 2016-03-10 23:11:24 +08:00 @66CCFF 越往后还是有可能的。 AphaGo 相当于一个很厉害很怪的新人,对战的都对它的棋法没有底,再加上发挥 100%稳定不会受情绪影响。但是下的越多,总是能暴露一些规律和破绽的,毕竟算法也是人写的,而柯洁还是有这个实力嚣张的 |
34 yxwqwgz 2016-03-10 23:20:59 +08:00 @yangqi 我估计 AlphaGo 的水平已经领先人类 100 年了, AlphaGo 今天有好几手现在的职业棋手根本下不出来,已经超出了现在的围棋理论。 这次比赛的最终结果,在我看来应该是 AlphaGo 碾压 Lee Sedol 。柯洁去下的话,只能是送死,根本不是一个级别的。 |
![]() | 35 66CCFF 2016-03-10 23:23:40 +08:00 @yangqi 暴露出来的很可能是人类棋手认为的规律和破绽。 alpha go 的每一步棋的目标是获胜即可而不是尽可能拉大差距获胜。详细参考 23 楼的链接。 |
![]() | 36 wdlth 2016-03-10 23:30:33 +08:00 目前说法都是 AlphaGo 的棋艺是模仿李昌镐的,又已经超过了他,现有的人很难赢,除非阴沟翻船。 |
![]() | 37 yangqi 2016-03-10 23:30:56 +08:00 @yxwqwgz 不太可能,只是 alphago 刚出来风头正劲,完全是个新事物,后面慢慢会出一些破绽的。不过 alphago 的优势也是很明显的,计算速度肯定比人快很多,而且发挥稳定不受环境和局势的影响 |
![]() | 38 yangqi 2016-03-10 23:32:28 +08:00 @66CCFF 这点柯洁也说了, alphago 下法很简单直接,和他自己下法很像。反而李世石想的太多,担心的太多,还是对对手没有底的表现 |
![]() | 39 northisland 2016-03-10 23:40:56 +08:00 ![]() **未来会怎样?** 今后,机器打败人的地方越来越多。 很大部分的程序员会因为 AI 而失业,很明显楼主是其中之一, 楼主失业后能否成为邻里闻名的臭棋篓子,要看你是否能塌下心现在学围棋。 而那时候不失业的程序员,大多是因为学数学。 |
40 yxwqwgz 2016-03-10 23:51:17 +08:00 ![]() @wdlth 我认为不是模仿李昌镐,只是巧合。因为 AlphaGo 的风格主要是自我学习而形成的,人对它的控制有限。作者对 AlphaGo 的某些思考过程应该是不清楚的。 @yangqi 什么叫不可能?之前内部测试 AlphaGo 的职业棋手把 AlphaGo 比喻成“一堵墙”,在我看来就是“不可战胜”的意思,他很可能就没赢过,甚至让子都赢不了。还有小道消息说, AlphaGo 让职业初段 3 个子都能赢,职业九段顶多让职业初段一个子而已。我个人也懂一点围棋,也知道其背后的算法,看过 Nature 的论文,依我的判断, AlphaGo 在围棋方面对人类已经获得了“绝对优势”。 我认为 AlphaGo 对围棋的理解已经远远超越了人类,所以几乎不可能战胜。跟象棋不一样的地方是,现在象棋的算法,主体还是受人写出来的,也就会局限在人对象棋的认识上,但 AlphaGo 这个程序,主要是自我学习的结果,也就不会受到人类围棋理论的局限。 |
![]() | 41 20015jjw 2016-03-11 00:09:34 +08:00 via Android lz 讲道理 心理战 棋感 这些虚的东西 是人类才有的没错 但是如果你在下 ox 棋 你会玩心理战么?你不会 因为你已经一眼看穿所有结局了... (我不是说 alpha go 看穿了所有结局 我只是做个类比 |
![]() | 43 rashawn 2016-03-11 01:09:39 +08:00 以后每个职业围棋选手配一个算法分析师 |
![]() | 44 a154312237 2016-03-11 03:47:16 +08:00 via iPhone 机器的算法有错误是可以修正的,但是人类的缺点:饥饿,疲倦,大意,轻敌,紧张是不可避免的 |
![]() | 45 bdbai 2016-03-11 07:05:00 +08:00 via iPhone @yxwqwgz 深度学习的确到处在用,但如果真的有一套通用的神经网络,那就太好啦,有什么复杂的事情只要搞一套 raw 网络下来,训练它一顿,它就"掌握"了, AlphaGo 团队也就没有存在的意义了。 |
![]() | 46 jamiesun OP @northisland 为什么程序员往往被产品经理逼得无路可退,叫你丫只学数学,这个教训还不够程序员反省的? |
47 3yvsye 2016-03-11 08:22:42 +08:00 其实我想知道 2 台机器对战,会不会 5 盘都是平局。。。 |
48 ttycode 2016-03-11 08:31:07 +08:00 via Android 迫害妄想症啊,什么都是有阴谋的 |
![]() | 49 yangqi 2016-03-11 09:14:31 +08:00 @yxwqwgz alphago 对围棋有毛的理解,不过就是 machine learning 通过大量的数据训练来预测对手下一步的走法。而且都是几十个 CPU 加上 GPU 运算出来的 刚才看了下 aphago 现在预测对手的正确率是 57%,也就这样。我觉得现在出奇制胜对人类的心里压力比较大,导致无所适从还有发挥不稳定。说什么绝对优势还有什么理解纯粹扯淡。 |
50 tempuseraccount 2016-03-11 10:08:49 +08:00 现在这话题人人都想像专家一样表态,其实能发表有价值看法的也就既搞 ML 又会下围棋的人,其次是会其中一个的。 99%的人不过是什么都不明白,考脑补瞎逼扯淡 |
![]() | 52 mornlight 2016-03-11 10:31:28 +08:00 签协议这个我觉得是不靠谱的猜测, Google 没有这么做的必要, AI 输了就输了,在限制条件下赢的有什么意义,还遭人骂。 |
![]() | 53 northisland 2016-03-11 10:33:33 +08:00 @jamiesun ToT |
![]() | 55 jamiesun OP @jesse0628 那又如何,哥想说就说,不闷骚,不装清高。街坊邻居也说哥是臭棋篓子,但依然会夸哥茶沏的好。你要是来哥的茶馆下棋,哥给你沏茶,若是程序员,还可以免单。 |
![]() | 56 fallwithme 2016-03-11 17:30:47 +08:00 忽然想到在一个球形的棋盘上下围棋会是个什么样的体验 |
57 markx 2016-03-11 23:25:38 +08:00 为什么大家都在讨论李世石下得好不好,而不讨论 alphago 用到的技术呢? 机器已经在很多方面超越人类了,汽车比人跑得快,飞机能上天,计算机比人算得快……在我看来,下棋 AI 总有一天会比人类厉害的,现在的问题就是 AlphaGo 是不是这个 AI 。李世石这次是作为一个检验 AI 水平的参照而已。 倒是某位国手说李下得不好给人类棋手丢脸,在我看来十分可笑。我想他对计算机对了解肯定不如围棋,说的那些话也只是为自己打广告涨人气而已。 |
58 yxwqwgz 2016-03-12 04:06:06 +08:00 @yangqi 从本质上讲, AlphaGo 的算法模拟了人,但还拥有人所没有的能力:计算能力和记忆力,实际上是一种更高级的智能,而不能简单认为仅仅在模拟人类。我觉得李世石是凶多吉少的。 然后说理解。我个人看法, AlphaGo 的神经网络,本质上就包含了一套知识,或者也可以说是“理解”。 |
59 yxwqwgz 2016-03-12 04:09:56 +08:00 |
![]() | 60 yangqi 2016-03-12 04:39:42 +08:00 @yxwqwgz 根本就谈不上模拟人类,之前都说了是通过大量的学习已有的棋谱来预测对手,以及通过大量计算各种可能性来得到自己的走法,另外它的创造者也是围棋界顶尖的高手, 这种所谓的学习是很狭隘和死板的,根本谈不上高级。 所谓的人工神经网络也根本谈不上理解,只是模拟了生物神经网络的机构设计出来的运算模型,到最后还是回到计算。和人类的感知,意识和思考等根本不能相提并论。 alphago 第一场对欧洲的范麾采用了分布式的计算机,用了几千个 cpu 和几百个 gpu 的集群,这场对李世石用的是单机版,但也有几百个 cpu 和 gpu ,还不就是暴力计算各种情况么。相当于很多个 9 段高手对一个 9 段高手。 另外是“凡关无恶手”,是人类总结出来的经验,如果用统计结果能证明有效,这个恰恰是人类比机器以及其他低等动物更高级的地方。 |
61 yxwqwgz 2016-03-12 15:43:27 +08:00 @yangqi 算了,说了也白说。 只说结论吧: 1.AlphaGo 利用的深度学习技术就是在模拟人类,只不过还不是很完美。但是于此同时又有高于人类的地方,前面说了,记忆力和计算能力都比人强。 2.AlphaGo 的自我学习的程序里面,就是包含了很多知识的,关键看人类怎么去提取。我认为,任何的算法都对应了一些知识,只是它的存在形式比较特殊罢了。 3.不要把人类神话,人类的很多知识本质上就是“统计结果”,只不过你意识不到那是“统计”。 |
![]() | 62 jesse0628 2016-03-12 16:24:35 +08:00 看了一下你发的贴还是有意思,没打就开始坐等打脸,第一局输了又开始 yy 第二局一定赢,第二局输了出来骂李世石, yy 别人签协议搞阴谋论,现在第三局输了又可以开一帖 yy 了。。 |
![]() | 63 66CCFF 2016-03-12 16:32:31 +08:00 前来打脸。 顺便说一句就算柯洁也没机会。 |
![]() | 64 binux 2016-03-12 21:08:41 +08:00 LZ 剩下两次的机会,你还用吗? |
![]() | 66 yangqi 2016-03-13 05:41:05 +08:00 @yxwqwgz 我没有神话人类,而是某些人在神话人工智能。计算机下围棋主要就是用的蒙特卡洛树的算法,“以概率和统计的理论、方法为基础的一种计算方法,将所求解的问题同一定的概率模型相联系,用电子计算机实现统计模拟或抽样,以获得问题的近似解,故又称统计模拟法或统计试验法。” alphago 的一大进步就是利用人工神经网络能自动把给他的棋谱识别分析提取,实战中进行高速模拟得到每个走位的优势概率来进行选择,一切都是算法和概率来的,所以不会出错。 人是这样下棋的么,古代围棋里面还引出很多博弈论,计算机行么?还模拟人类,真是笑死我了,你真是一点也不懂。还真以为 alphago 所谓的人工智能是科幻片里面演的那样啊?赶紧去科普一下吧 |
67 yxwqwgz 2016-03-13 21:00:23 +08:00 @yangqi 程序有 bug 还不正常吗?有 bug 也不能说实力没有巨大的差距。 另外深度学习不是模拟人是什么?不能说加了点别的东西就不行了, MCTS 真那么厉害的话,同样使用 MCTS 的 CrazyStone , Zen 怎么就不能赢人类? AlphaGo 取胜的关键还是因为采用了深度学习的技术,恶人不是 MCTS 。 |
![]() | 68 yangqi 2016-03-14 00:32:02 +08:00 @yxwqwgz 看来你只知道点皮毛,就把 alphago 想的那么高大上,实在可笑。 alphago 确实代表了人工智能技术的一大进步,不过他的“智能”和人相比还差的远着呢。 MCTS 是他下棋的主要算法,尤其是中后盘,深度学习也是为了更好的实现搜索。如果你知道 MCTS 是随机算法的话还会说 alphago 懂围棋,理解围棋?他对围棋 P 都不懂,就是按照指定的算法和指令完成任务而已。至于模拟人类只有神经网络的结构上模拟了人类的一点皮毛而已。 |
![]() | 69 jamiesun OP 试想想,李世石赢 AlphaGo 的棋局是靠拼计算吗,显然不是,这种思维能力难道不是我们更应该看重的。 在《机器人总动员》这部电影里,那个觉醒的舰长才是亮点,某种程度上,我坚定地认为,人的脑力劳动是不可替代的,如果替代,那意味着人的退化时代到来。 这年头,感觉“人工智能”被宠坏了,最近看完三体小说,感慨不已,科学无法解决的问题最终还是是靠哲学去博弈。 我们的生活越多的被机器接管,越是变得可怕。 |
70 yxwqwgz 2016-03-14 19:19:49 +08:00 |