AI的阿喀琉斯之踵?八冠王柯潔兩考絕藝 - 圍棋
By Candice
at 2022-12-09T13:32
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AI的阿喀琉斯之踵?八冠王柯潔兩考絕藝
文章轉自野狐圍棋網 作者:小李飛刀
近日一篇論文引起了圍棋界的廣泛關注,可能各位棋迷也有所耳聞,
論文聲稱通過對抗攻擊,找到了實力遠超人類頂尖水平的kataGo的弱點。
並在和KataGo的對弈中取得了高達77.6%的勝率。
其中,論文作者放出的2盤戰勝KataGo的棋譜,更是吸引了棋界的眼球,
圖1是其中一局的盤面,黑棋是“受害者”kataGo,白棋則是攻擊AI。
稍有水平的愛好者不難看出,此時黑棋只要簡單的在A位“打吃”即可獲勝,
然而,在整個盤面下,實戰中kataGo卻走出了“冥場面”。
實戰kataGo選擇接在1位,白2接住後,黑棋大龍反而被吃,局勢逆轉,
對此,不少棋迷直呼攻擊者擊中了AI的阿喀琉斯之踵。
KataGo在特殊局面被“卡bug”的表現,也引起了八冠王柯潔九段的關注,
在柯潔九段近期的直播中,也兩次用這個局面給國家隊陪練AI“絕藝”出題。
在柯潔的第一次直播測試中,柯潔九段沒有拿到實戰棋譜,在亂序擺出最終局面後對
10秒、20秒、30秒、60秒、90秒和120秒計算時長的絕藝進行了“考試”
絕藝的表現不算盡如人意,10秒、20秒、30秒、120秒、計算時長雖然順利過關,但
60秒和90秒的計算時長下,卻也掉進了“陷阱”,結果很不穩定。
看到平日宛如天神下凡般的絕藝也會犯下低級失誤,八冠王柯潔也被驚出了表情包。
那麼,絕藝真的不會做這道題目嗎?
其實,絕藝的分析機制中,落子次序是重要的一環,對於同樣的盤面,落子次序不同
,
在人類眼裡看起來是一樣的,但是對於AI卻是不太一樣的盤面。
因此,由於柯潔在直播中亂序擺出的盤面,和實戰盤面,在AI眼中並不相同。
非正常的落子次序,也影響了絕藝的戰力。
在絕藝複盤推薦說明中,亂序將導致準確度下降
在第二次測試中,拿到了正確手順棋譜的柯潔再次出題,而這一次絕藝的一選則全部
命中了正解過關,
這說明,如果在實戰中,攻擊AI面對的是絕藝,則無法“偷襲”得手。
不過我們也注意到,“自殺”的招法還是可能出現在絕藝的2選或3選中。
這兩次的測試也說明這個局面對於絕藝也很有難度,需要一定的計算量才能看出死活
。
對此小編認為,圍棋AI即使強如絕藝、KataGo,綜合實力遠超人類,也還遠不完美。
不過即使有這樣的“不完美”,想真正在實戰中擊敗高水平AI仍然難於登天。
畢竟千古無同局,想要達成特定局面談何容易。
首先,攻擊者的AI訓練針對了特定的AI,對不同的AI就不一定有效,
其次,AI也有各種參數和權重,稍作修改就會產生變化,很難完整的複現出bug盤面
。
另一個bug盤面,絕藝只有一選並命中正解。
不過,也正是由於棋士和科學家們不斷的“找bug”的精神,讓圍棋和AI不斷進化,
從2016年初代“阿法狗”橫空出世後在第四局被李世石“神之一挖”找到bug絕地反
擊,
到2017年進化歸來的“master”用無懈可擊的表現戰勝柯潔;
從人類發現找到AI的“征子”bug、發現“羋刀”這樣連AI都可能出錯的定式。
到今天不斷優化算法的絕藝,kataGo等AI成為人類的良師益友。
而隨著AI的進步,人類對圍棋的理解也將提升到新的層次。
https://sports.sina.com.cn/chess/weiqi/2022-12-07/doc-imqqsmrp8866397.shtml
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文章轉自野狐圍棋網 作者:小李飛刀
近日一篇論文引起了圍棋界的廣泛關注,可能各位棋迷也有所耳聞,
論文聲稱通過對抗攻擊,找到了實力遠超人類頂尖水平的kataGo的弱點。
並在和KataGo的對弈中取得了高達77.6%的勝率。
其中,論文作者放出的2盤戰勝KataGo的棋譜,更是吸引了棋界的眼球,
圖1是其中一局的盤面,黑棋是“受害者”kataGo,白棋則是攻擊AI。
稍有水平的愛好者不難看出,此時黑棋只要簡單的在A位“打吃”即可獲勝,
然而,在整個盤面下,實戰中kataGo卻走出了“冥場面”。
實戰kataGo選擇接在1位,白2接住後,黑棋大龍反而被吃,局勢逆轉,
對此,不少棋迷直呼攻擊者擊中了AI的阿喀琉斯之踵。
KataGo在特殊局面被“卡bug”的表現,也引起了八冠王柯潔九段的關注,
在柯潔九段近期的直播中,也兩次用這個局面給國家隊陪練AI“絕藝”出題。
在柯潔的第一次直播測試中,柯潔九段沒有拿到實戰棋譜,在亂序擺出最終局面後對
10秒、20秒、30秒、60秒、90秒和120秒計算時長的絕藝進行了“考試”
絕藝的表現不算盡如人意,10秒、20秒、30秒、120秒、計算時長雖然順利過關,但
60秒和90秒的計算時長下,卻也掉進了“陷阱”,結果很不穩定。
看到平日宛如天神下凡般的絕藝也會犯下低級失誤,八冠王柯潔也被驚出了表情包。
那麼,絕藝真的不會做這道題目嗎?
其實,絕藝的分析機制中,落子次序是重要的一環,對於同樣的盤面,落子次序不同
,
在人類眼裡看起來是一樣的,但是對於AI卻是不太一樣的盤面。
因此,由於柯潔在直播中亂序擺出的盤面,和實戰盤面,在AI眼中並不相同。
非正常的落子次序,也影響了絕藝的戰力。
在絕藝複盤推薦說明中,亂序將導致準確度下降
在第二次測試中,拿到了正確手順棋譜的柯潔再次出題,而這一次絕藝的一選則全部
命中了正解過關,
這說明,如果在實戰中,攻擊AI面對的是絕藝,則無法“偷襲”得手。
不過我們也注意到,“自殺”的招法還是可能出現在絕藝的2選或3選中。
這兩次的測試也說明這個局面對於絕藝也很有難度,需要一定的計算量才能看出死活
。
對此小編認為,圍棋AI即使強如絕藝、KataGo,綜合實力遠超人類,也還遠不完美。
不過即使有這樣的“不完美”,想真正在實戰中擊敗高水平AI仍然難於登天。
畢竟千古無同局,想要達成特定局面談何容易。
首先,攻擊者的AI訓練針對了特定的AI,對不同的AI就不一定有效,
其次,AI也有各種參數和權重,稍作修改就會產生變化,很難完整的複現出bug盤面
。
另一個bug盤面,絕藝只有一選並命中正解。
不過,也正是由於棋士和科學家們不斷的“找bug”的精神,讓圍棋和AI不斷進化,
從2016年初代“阿法狗”橫空出世後在第四局被李世石“神之一挖”找到bug絕地反
擊,
到2017年進化歸來的“master”用無懈可擊的表現戰勝柯潔;
從人類發現找到AI的“征子”bug、發現“羋刀”這樣連AI都可能出錯的定式。
到今天不斷優化算法的絕藝,kataGo等AI成為人類的良師益友。
而隨著AI的進步,人類對圍棋的理解也將提升到新的層次。
https://sports.sina.com.cn/chess/weiqi/2022-12-07/doc-imqqsmrp8866397.shtml
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at 2022-12-11T13:40
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