關於那所謂的神之一手 - 圍棋

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這次李世石贏了,雖然很高興,但是最讓人驚心動魄的 78 手也成為關注的焦點。

在賽中直播時古力稱之為"神之一手",而媒體也跟著引用了 78 手為"神之一手"。

然而,不管這手棋有沒有起上一定的作用,是不是有問題(後來職業棋手研究可能

某種程度上的疑問,因為似乎有解圍棋 TV)這手棋我都認為都算是鬼手,使用

神之一手,我覺得並不是太恰當。


如果,這手棋不是能一下下去,就致對方於死地,而是要考驗對方,看對方會

不會失誤,那這手棋以術語來說,理當稱之為"勝負手"。






圍棋我認為終究不是一個結果論的遊戲,電腦因為李世石下出 78 手出現了狀況,

而 Google 說 78 手給電腦造成了很大的壓力以至於發生了誤判情形,但是在 87

手 AlphaGo 自己判斷出前面的 79手 出現了某種程度上的失誤。那是他當時根本

沒有判斷到這手將帶來的麻煩?所以就忽略過去。從棋的角度上來看,就像是你被

別人隨便點一手,你當下以為沒什麼,後來對方開始征子你才發現,幹!我剛剛誤

判,大概是這種感覺。










還是說真的就是一瞬間 AlphaGo 的誤判,誤判了那手棋的價值,是怎樣的誤判?我個

人認為 Google 並沒有說的很清楚,是 AlphaGo 覺得已經殺死了所以誤判,還是他覺

得對方已經活了,所以乾脆不下了?AlphaGo 直到發現自己形勢,出現了一定程度上的

變化,從棋理角度上來說這手棋正確的對應方式只有一條,而正確的應對方式變化需

要計算到超過20手(如果含殺死白棋),而 Google 的設計會不會可以計算到後續 20

多手的死活,我就不清楚了,而且其中還會發生"類似"打劫的棋,當然那並不是打劫。

而 AlphaGo 我個人認為他是會避開劫爭的。







其他條路(錯誤的走法),都會走向類似的結果,都是李世石一定可以獲得中央逃出些

棋子的利益,所以我會質疑是 AlphaGo 判斷是死還是活?才導致這方面的誤判。是

AlphaGo 認為不管怎樣這棋他都殺不掉了?還是他認為這棋不管怎樣都是死的?我認

為,不管是哪一種他都是一個計算上的失誤,但 Google 似乎有必要把這誤判詳細交

代清楚。




也就是說選擇只有一條,AlphaGo 是沒算到正確的殺路,還是一直認為裡面那些白子

都是死的,但在 87 手,才發現裡面白子可以活?






以下 圍棋 TV 解說反擊(唯一正確的路)

圍棋TV張東岳極速點評白78手變化:https://goo.gl/Ho8B3O




僅僅擺 18 手,後續攻殺列入計算,對 AlphaGo 是否還能算的清楚?
http://i.imgur.com/T8ukVVV.png




當然有些人,可能會跟我說 AlphaGo 不會去判斷死活,但他總要判斷一些東西來

計算勝率,所以我對這邊還是挺有疑問,想要請大家來討論看看。

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All Comments

Edwina avatarEdwina2016-03-16
不妨看看李自己說的 他會下這個開盤是決定把大架構讓給
alphago 從中間爆破 所以討論78手或是那時討論斷不斷都不重
要了 他會下成這樣是「一開始」就設定的戰略...
Liam avatarLiam2016-03-20
AG可能是設計運算幾手後的結果(否則運算不完)
Oscar avatarOscar2016-03-24
我們執著在這個勝負手是不是多漂亮 或是當初斷不斷縮不縮都
Aaliyah avatarAaliyah2016-03-27
已經是局部理解 他把「範圍」弄得更大了 期待第五戰
Edith avatarEdith2016-03-29
剛好那手下去含打劫變化太多 沒算完就認為沒問題
Harry avatarHarry2016-04-01
才會說在後面盤勢較明朗時才算到失誤
Zanna avatarZanna2016-04-06
李世石可能隱約覺得「那個所謂bug」不是真的bug,而是這個對
手的罩門...
Ophelia avatarOphelia2016-04-07
其實是李40下了這78的一手,導致AG下到87時變87了...
Andrew avatarAndrew2016-04-09
如果AG在87那手及之後能保持正常的話,勝負還有得看..
Ophelia avatarOphelia2016-04-12
78手的確是鬼手,不是「只此一手」(神之一手)。
後續的那18步在MCTS裡必須考量超多樹狀支點一路運算到
endgame,所以也有可能一開始就被減支,或是有計入這18
Freda avatarFreda2016-04-14
手的分支但權重評分編程有誤所以給了錯誤的勝率評價。
Bennie avatarBennie2016-04-16
CG大 但很多圍棋下的不錯的 對於這種不是用圍棋一般下法
的方式很不以為意啊
Olive avatarOlive2016-04-19
也許這手不是神之一手,但在圍棋史上,這手已成就歷史
Genevieve avatarGenevieve2016-04-23
這一手讓阿法狗變智障 比神之手讓阿法努力抵抗輸還強
Charlotte avatarCharlotte2016-04-27
那就要想想圍棋的本質了 所謂的一般下法如果不是會贏棋 那
Ina avatarIna2016-04-28
其實沖著bug贏,不算是贏了人工智慧啊…
Ula avatarUla2016-04-30
我不認為李世石自己以這種方式贏會很痛快,所以才要求第
五盤執黑吧
Oscar avatarOscar2016-05-04
應該討論怎樣做才是合理 對手不同本來就不同策略 用人類奕
棋方式對付電腦本來就很不對勁...
Daph Bay avatarDaph Bay2016-05-05
噓不算贏了人工智慧 你又知道那是 bug ?
他只是算到後來才發現勝率降低,人不是也會這樣嗎?
Kyle avatarKyle2016-05-05
應該純粹李認為電腦執黑較弱 想贏更強的電腦而已 如果他不
Rebecca avatarRebecca2016-05-06
還是你的 bug 定義是不符設計者電爆所有人類的期待?
那如果李世石真的贏了,你會不會又說其實那也是 bug
Barb Cronin avatarBarb Cronin2016-05-06
這比將棋發生的狀況好多了好嗎
Barb Cronin avatarBarb Cronin2016-05-07
想 他就不會用這種策略了 對手不是半電腦半人 策略上就是對
付電腦 我是這樣想的 不過他想痛快宰掉電腦是肯定的 但比起
David avatarDavid2016-05-11
這場會贏就是找到破綻而已,你要把所有破綻當作 bug
我也沒話說
Joseph avatarJoseph2016-05-15
很痛快輸了 他更想贏 所以他是優秀的棋手...
Jack avatarJack2016-05-18
那個與其說bug,不如說是系統的某個特質 跟某些棋手不擅某些
Christine avatarChristine2016-05-20
AI 輸了就輸了,不要一直為 AI 找藉口
Agnes avatarAgnes2016-05-23
某部份來說是靠著把 AI 推到設計極限導致失常
從理論上來說 這種作戰方式的確會比較有利 但還是要算對
Suhail Hany avatarSuhail Hany2016-05-27
其實本來Alphago裡面有2個人格http://imgur.com/cX1Fx5C
John avatarJohn2016-05-30
事很類似 電腦可以透過演算法再優化改善 人則透過自我突破
Carol avatarCarol2016-06-03
http://imgur.com/KrUtEr9 進藤光偷下的。
Frederic avatarFrederic2016-06-04
耶逗,也不用這麼憤慨…是不是bug是DM說了算啊。
Isabella avatarIsabella2016-06-06
我要說的只是李世石這種個性,他應該比較想下贏「沒失誤
」的AG,而不是79手後自爆版的AG。
Michael avatarMichael2016-06-07
我一開始就說了 棋士應該找搞 AI 的人瞭解一下運算原理
Emma avatarEmma2016-06-11
當然 李更想跟真正的圍棋上帝下吧XD 這種絕世高手...
但勝負師看到對手的弱點不打也不太對勁...
Rebecca avatarRebecca2016-06-14
設法降低電腦的運算效率, 算是合理的作戰策略
Rebecca avatarRebecca2016-06-15
可以接受「沒失誤的AG」這種說法,但不能都說成 bug
Jessica avatarJessica2016-06-15
是啊。所以我才會說李不見得覺得第四盤贏得痛快。
Liam avatarLiam2016-06-20
以擁有純粹理性邏輯的AG來說,跑出演算理論外的東西,當
然是bug啊(就像windows出現本不該出現的藍色畫面一樣)
aja和DM「認為」AG的演算法不應該發生79~87手那種狀況,
Irma avatarIrma2016-06-23
照棋手原有的特性 說不定剛好是容易被剋死的那型
Andrew avatarAndrew2016-06-23
你怎麼知道他跑出演算法以外的東西?
Franklin avatarFranklin2016-06-28
因為他不是真正的純粹理性邏輯啊 他只能猜測...也會猜錯...
Lily avatarLily2016-07-02
Demis 只有說 AG 後來算一算勝率突然變低而已
Andy avatarAndy2016-07-02
代表他們在給予AG的演算邏輯上「沒有做到」他們本來編寫
要完成的樣子。
也就是說,至少在編程或演算邏輯上,工程師們有部分沒有
Andrew avatarAndrew2016-07-06
真正的理性邏輯需要所有資訊...這點目前電腦做不到...
Zanna avatarZanna2016-07-07
AG 的架構本來就不是保證完美, 誰敢說訓練估值網路那
三千萬盤棋下完, 100% 的盤面判斷就不會出現大誤差?
Genevieve avatarGenevieve2016-07-11
完成了他們本來要給予AG在79~87手能正確判斷的程序。
Daniel avatarDaniel2016-07-11
所以我才說怎麼才算「本來編寫該做到的樣子」
Olive avatarOlive2016-07-16
我猜那是回饋網路的特質 不過就像你說的 李更希望強勁的對
Kristin avatarKristin2016-07-17
呃,本來要完成什麼樣子,這你得問aja和DM呀,問我作啥
所以我不就說了嘛…是不是bug是DM說了算,只有他們知道
那是不是bug。
Skylar DavisLinda avatarSkylar DavisLinda2016-07-17
手 但不要先假設那是bug比較好...
Emma avatarEmma2016-07-22
我相信 Aja 或 DM 的人不敢這樣想才對... 哪種方式最好
根本沒有人知道, 現在的方式行不行的通都是個問號
Catherine avatarCatherine2016-07-22
說到這 我倒是希望李可以跟alphago長期點合作 畢竟真正高手
才能試探這些深層性的問題...
Jack avatarJack2016-07-24
目前我們知道79~87手的狀況肯定是aja和DM預期外的就是了
Ethan avatarEthan2016-07-26
沒錯 不是一等一高手根本無法活著觸發這種潛在問題
Rosalind avatarRosalind2016-07-26
那你怎麼知道他沒作到他該做的就斷定那是 bug ?
Ursula avatarUrsula2016-07-28
李世石作為歷史第一人,真的應該要有可以長期和AG練棋的
待遇才對。
@doomhydra 所以我說了,你的問題得問DM。
開發官方肯定知道他們本來要完成的目標,AG有沒有完成那
個目標也只有DM知道。
Lydia avatarLydia2016-07-30
不在 AG 的考慮範圍可能就只是那是 AG 的破綻
但不代表一定是 bug
Delia avatarDelia2016-08-03
doomhydra: 因為 AG 的同行寫的程式棋力還沒那麼強的
把那盤面輸入反應都是正常的 至少沒有崩貴
Jack avatarJack2016-08-06
或許 AG 真的不善於應付那種盤面
這要等 DM 證實他是 bug
Delia avatarDelia2016-08-08
可能的原因往上翻就有 不會是這麼好笑的理由
Eden avatarEden2016-08-12
耶逗,所以慢慢等吧,DM要到完成第五局後才會把資料調出
來對AG做修正。
Vanessa avatarVanessa2016-08-15
結果是往下不是往上 XD 就在底下一篇而已
Annie avatarAnnie2016-08-18
必須先了解AG下手的策略就是用一個人類無法自行獲得的勝率
Eartha avatarEartha2016-08-23
表來決定下哪並貫徹這個策略 他才能因此獲得九段棋力 若是
他不貫徹在某些情況下做特殊選擇 棋力反而下降 為什麼呢?
Wallis avatarWallis2016-08-24
推。我還是覺得對於所謂87手,yamiyodare的解釋最有可能
Quintina avatarQuintina2016-08-26
因為"特殊情況"很難定義並簡化成演算法 當這個特殊情行被
Kama avatarKama2016-08-27
也就是AG在下79手的時候還覺得局面占優(70%),到81手時
突然就發現大勢已去,而所謂87手的判斷是搜尋樹程式用語
Dinah avatarDinah2016-08-27
簡化成演算法時 同時也會造成其他非此類特殊情形但又符合
Edith avatarEdith2016-08-31
該特殊情形演算法適用 會導致其他時候AG該用原本勝率表算
Isla avatarIsla2016-09-04
卻誤用特殊演算法的情況發生
Edith avatarEdith2016-09-08
可以參考下田淵棟的兩篇 要讓電腦自行修補這個缺失 恐怕得
Daniel avatarDaniel2016-09-11
提高走子網路的品質(有點像提高秀哉門徒們的棋力)
Belly avatarBelly2016-09-12
但走子網路的品質是以跟職棋像不像來評定 如果你降低隨機
Mary avatarMary2016-09-13
性提高門徒實力 極限狀態可能會是一個下棋很像職業棋士但
Mary avatarMary2016-09-17
不會出錯的電腦(論文裡估計約三段) 提高了隨機性雖有可能
Andrew avatarAndrew2016-09-19
出錯但棋力反而上升因為創造力大幅提升 -> 虛竹加段延慶
Elizabeth avatarElizabeth2016-09-22
或是像吳清源大師一般可出前人未出之招但也不肯定都好招啊
Daph Bay avatarDaph Bay2016-09-23
不用覺得衝著"bug"贏不算贏 這種bug不是簡單的bug 若是電
Tom avatarTom2016-09-26
腦這種百人模擬演算法也算是一種"思考" 這種"思考"下的漏
Regina avatarRegina2016-09-28
洞就是他"觀念"有問題 能不能改?當然能 能不能改到所有特
Emma avatarEmma2016-09-30
殊情形都適用? 目前看來還沒有定論 DeepMind就是要展現他
Kelly avatarKelly2016-09-30
機械深度學習強大的適用性啊 也確實強大就是了 > <
Frederic avatarFrederic2016-10-05
另外光是建立在棋譜上的內部模擬網路就有三段 李世石根本
Agnes avatarAgnes2016-10-08
是跟他哥倆力戰幾百個三段啊 吳清源棋力高還是秀哉猛呢?
Oliver avatarOliver2016-10-13
其實談公平很難跟機器定義(跟人都有點難 資源不一樣之類)
Tracy avatarTracy2016-10-15
雖說不是勝利就是一切 找到對方不擅長的點或觀念上的失誤
Gilbert avatarGilbert2016-10-17
非常重要啊 創造力是人類的優勢 這點沒變啊
Necoo avatarNecoo2016-10-20
我又不是噓原 PO ...
Necoo avatarNecoo2016-10-24
我在噓有人說「沖著bug贏,不算是贏了人工智慧」
Olive avatarOlive2016-10-27
是3:1輸啦 李世石只是證明了25%的情況下人類算法可贏 另外
75%電腦機率算法比較精準
Xanthe avatarXanthe2016-10-27
可是我在想 對人類來說 那種當機很級位 也贏得很無趣
Joseph avatarJoseph2016-11-01
但對人工智能來說 會不會是技術上很大的瓶頸
Quintina avatarQuintina2016-11-01
如果AI的弱點真的是高者在腹 那乾脆直接三連星 搞死它 哈
Rachel avatarRachel2016-11-03
三連星電腦可能會先搶實地吧?
Annie avatarAnnie2016-11-04
而且AG輸也不是在太後面的弱智吧 79判斷出錯 可能人類高手
Kumar avatarKumar2016-11-06
覺得不是超複雜 可是若是照人類高手的判斷前面也沒辦法這
Madame avatarMadame2016-11-10
麼壓著李世石打 只能說人類高手加AG勝率表可以完勝李世石
Una avatarUna2016-11-11
但何時切換會是個問題
Freda avatarFreda2016-11-16
而且說這不是神之一手那是因為前面劣勢太大根本追不回來
Vanessa avatarVanessa2016-11-20
只能說李世石這陷阱設置還不夠完美 但是意思到了也成功了
faker也沒辦法一次破糞game 一次破總是有些機緣在低 XD
Steve avatarSteve2016-11-22
我想的差不多意思 google沒有解釋很清楚
Mason avatarMason2016-11-24
不判斷死活怎樣判斷形勢 所以好好笑
John avatarJohn2016-11-26
這種內容的棋 像 97 101李覺的被污辱了好嗎
Ophelia avatarOphelia2016-11-27
這兩手是很不合理判斷 谷哥蓋調一些資訊
Margaret avatarMargaret2016-11-30
如果有動手腳我只能說aja是不知情的
Gary avatarGary2016-12-04
不判斷死活當然可以判斷形勢 重點是兩個不同概念
細部是死活 整體大局是形勢 人可以自在切換 電腦不行
Eartha avatarEartha2016-12-08
AlphaGO在開盤很多神手 大局觀尤其敏銳 但是今天一場敗
Irma avatarIrma2016-12-11
局 出現了以下狀況:細部死活若不先解開 整體可能大虧
Rae avatarRae2016-12-14
如果不判斷死活 電腦一定下一堆後手死嘍
Hazel avatarHazel2016-12-15
但是只看全局的阿法狗 細部算不清(幾步後扯到劫爭,就算
Mary avatarMary2016-12-17
而且終局時 電腦會幫忙判斷死活記地 這是很基本的好嗎
Susan avatarSusan2016-12-21
仔細算過 仍然是五五波 甚至個位數的目數差距
Adele avatarAdele2016-12-26
但是拉遠一看 中腹這塊明明還是黑壓壓的 怎麼可能輸
Daph Bay avatarDaph Bay2016-12-28
阿法狗是個異類 他跟以前的電腦AI不同 官子失誤很多
Noah avatarNoah2016-12-29
在後面的官子時 常常自損 愛搶先手 跟他培育的方式相關
Christine avatarChristine2017-01-02
很可能古歌過於強調自我學習 減少了人類干預 所以不做一
些後期算法程式限制 想讓電腦自己學會 所造成的
Joseph avatarJoseph2017-01-06
阿法狗有機率問題啊
Ida avatarIda2017-01-10
那不是bug,是MCTS天生的弱點,贏了就是贏了,輸了就
是輸了,沒那麼複雜