俞斌:AlphaGo慢棋不明 柯潔力爭贏1盤 - 圍棋
By Leila
at 2017-05-13T15:30
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俞斌:AlphaGo慢棋不明 柯潔精心準備力爭贏1盤
2017年4月,谷歌DeepMind宣佈AlphaGo重出江湖,將在5月在中國烏鎮與現世界圍棋第
一人柯潔展開三番棋較量。新浪就此相關話題採訪了國家圍棋隊總教練俞斌(採訪於早些
時候)。
新浪:現在AlphaGo已經下了2次了,一次是正式的跟李世石下的一次,還有一次是在
網路上的Master,您觀看這2次感受有什麼不同嗎?
俞斌:兩個都很強,我覺得Master更強一點,它們(谷歌)可能某些地方做了根本性
的改變。Mater下棋的速度很快,似乎不像利用了電腦計算的功能,所以我覺得Master在
演算法上有根本性的變化。比老版的AlphaGo強的多,我更驚訝於他的速度。
新浪:圍棋比賽有很多連勝,比如李昌鎬、李世石等都有過很長的連勝。那您如何看
待Master的60連勝?
俞斌:master的60連勝應該比以前的連勝更能夠說明問題,李昌鎬曾經創造過40幾連
勝,但能夠真正稱得上她對手的在這40盤裡屈指可數。那個年代除了4大天王,絕大部分
韓國棋手的水準還是比較落後的。李昌鎬的40幾連勝還是有可能做到的。這次的60連勝基
本上是選了最好的選手 ,而且master20幾連勝之後就引起了棋壇轟動,這些棋手已近拼
盡全力去下了,所以這60盤大家對master的實力還是心服口服的。
新浪:在您看來AlphaGo現在有多強了?
俞斌:如果是快棋,從這60盤的內容來看人的水準要完全超越他已經很難了。只是說
還存在僥倖,我們不知道他的慢棋水準到底怎麼樣。但我們判斷慢棋人也很難。因為60盤
棋並不是靠時間壓迫,而是在判斷上已經領先了人類。我覺得如果好好的想一下,人還是
有可能贏一盤的。如果同時人類高手水準差不多的情況下,一方慢棋對另一方快棋勝率也
達不到60比0的程度。現在對master要討論的不是勝負的問題,是能不能贏一盤的問題。
新浪:聶老之前提過一個很有意思的話題,他說AlphaGo之前輸李世石的那盤棋是發
生了斷電的情況,才導致後面不斷的下惡手,您對這個話題怎麼看?
俞斌:我的判斷不是斷電,因為它符合電腦的一些特性,那盤棋犯錯誤我把它稱為是
開放性計算出現了誤算,就是分子很多,它要試很多很多的點才能夠找出正確的結果。它
漏了一些點導致它沒有找出好的結果。這樣的情況就是電腦的弱項。在和李世石的第5盤
也出現了這個情況,它角上的計算是錯誤的。現在我們和人工智慧對比的多了,絕大多數
人工智慧都存在這樣的弱項。如果是斷電應該是手忙腳亂而不是下一步臭棋的問題。
跟別的人工智慧比,我覺得AlphaGo有些特色,在價值網路判斷這方面它做的最完美
,就是你看到一個局面後它已經能夠判斷雙方的勝率,而不是像原來找出第一感,然後用
蒙特卡洛演算法下無數盤把它下完,然後看看哪個點的勝率最高。如果用那種方式的話電
腦一定是需要時間的。但是新的master已經不是靠蒙特卡洛演算法來判斷形勢的好壞。
職業高手和它下的時候感覺它調整了一些參數,它並不是一定選它認為勝率最高的那
個點了,它根據人的特點,知道人在混戰的時候力量大,所以在侵消的時候它儘量避開一
些特別複雜的戰鬥,跟它肉搏你找不到機會,這點是只有AlphaGo在參數上做了調整。正
常的電腦如果有一個是55的勝率,有一個是54的勝率,它一定會挑55的,但AlphaGo並不
是這樣。它是挑54再加簡明的那個方案。所以跟它在對局中很難再找到它和李世石對局時
候的那種局面了。
新浪:那既然AlphaGo現在已經強大到這種程度,為什麼谷歌還要發起和柯潔的對戰
?
俞斌:肯定圍棋上有一定的炒作價值,這麼做對圍棋也有一定的好處。第二谷歌公司
開發圍棋軟體要花費很多資源,但並不是只為了圍棋,它只是拿圍棋來證明演算法的可靠
性。圍棋雖然變化多,但規則很明確,誰的地多誰贏,那圍棋來證明這套思路是正確的,
再用於別的地方,造福人類,是它的目標。所以它需要不斷地完善這套體系。
新浪:如果柯潔用巔峰狀態和AlphaGo來對局,您覺得勝率會是多少?
俞斌:我覺得如果下五盤的話,盲目的沖上去一盤都贏不到,這就需要柯潔根據
AlphaGo的特點精心準備的話爭取能贏一盤。
新浪:剛才說到柯潔和AlphaGo正面對抗處於下風,假設在賽制上如果柯潔用時能多
一些,甚至能有兩位棋手作為柯潔的軍師幫他驗算或者是找到更好的選點,這樣的話會不
會有提升?
俞斌:這樣是能提升勝率,但是一個人思考和多個人思考的差距並不會很大,不過有
一點我有一定疑問,加入幫柯潔的不是人,而是人工智慧,哪怕是老版的AlphaGo,我覺
得對柯潔的幫助會大的多,因為人在漫長的一盤棋中會有一些離勝率比較遠的棋,讓人工
智慧來鑒別一下人類這步棋偏離比較大的航道的時候糾正一下的話,會有勝負。
(文玄)
http://sports.sina.com.cn/go/2017-05-13/doc-ifyfeivp5661046.shtml
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2017年4月,谷歌DeepMind宣佈AlphaGo重出江湖,將在5月在中國烏鎮與現世界圍棋第
一人柯潔展開三番棋較量。新浪就此相關話題採訪了國家圍棋隊總教練俞斌(採訪於早些
時候)。
新浪:現在AlphaGo已經下了2次了,一次是正式的跟李世石下的一次,還有一次是在
網路上的Master,您觀看這2次感受有什麼不同嗎?
俞斌:兩個都很強,我覺得Master更強一點,它們(谷歌)可能某些地方做了根本性
的改變。Mater下棋的速度很快,似乎不像利用了電腦計算的功能,所以我覺得Master在
演算法上有根本性的變化。比老版的AlphaGo強的多,我更驚訝於他的速度。
新浪:圍棋比賽有很多連勝,比如李昌鎬、李世石等都有過很長的連勝。那您如何看
待Master的60連勝?
俞斌:master的60連勝應該比以前的連勝更能夠說明問題,李昌鎬曾經創造過40幾連
勝,但能夠真正稱得上她對手的在這40盤裡屈指可數。那個年代除了4大天王,絕大部分
韓國棋手的水準還是比較落後的。李昌鎬的40幾連勝還是有可能做到的。這次的60連勝基
本上是選了最好的選手 ,而且master20幾連勝之後就引起了棋壇轟動,這些棋手已近拼
盡全力去下了,所以這60盤大家對master的實力還是心服口服的。
新浪:在您看來AlphaGo現在有多強了?
俞斌:如果是快棋,從這60盤的內容來看人的水準要完全超越他已經很難了。只是說
還存在僥倖,我們不知道他的慢棋水準到底怎麼樣。但我們判斷慢棋人也很難。因為60盤
棋並不是靠時間壓迫,而是在判斷上已經領先了人類。我覺得如果好好的想一下,人還是
有可能贏一盤的。如果同時人類高手水準差不多的情況下,一方慢棋對另一方快棋勝率也
達不到60比0的程度。現在對master要討論的不是勝負的問題,是能不能贏一盤的問題。
新浪:聶老之前提過一個很有意思的話題,他說AlphaGo之前輸李世石的那盤棋是發
生了斷電的情況,才導致後面不斷的下惡手,您對這個話題怎麼看?
俞斌:我的判斷不是斷電,因為它符合電腦的一些特性,那盤棋犯錯誤我把它稱為是
開放性計算出現了誤算,就是分子很多,它要試很多很多的點才能夠找出正確的結果。它
漏了一些點導致它沒有找出好的結果。這樣的情況就是電腦的弱項。在和李世石的第5盤
也出現了這個情況,它角上的計算是錯誤的。現在我們和人工智慧對比的多了,絕大多數
人工智慧都存在這樣的弱項。如果是斷電應該是手忙腳亂而不是下一步臭棋的問題。
跟別的人工智慧比,我覺得AlphaGo有些特色,在價值網路判斷這方面它做的最完美
,就是你看到一個局面後它已經能夠判斷雙方的勝率,而不是像原來找出第一感,然後用
蒙特卡洛演算法下無數盤把它下完,然後看看哪個點的勝率最高。如果用那種方式的話電
腦一定是需要時間的。但是新的master已經不是靠蒙特卡洛演算法來判斷形勢的好壞。
職業高手和它下的時候感覺它調整了一些參數,它並不是一定選它認為勝率最高的那
個點了,它根據人的特點,知道人在混戰的時候力量大,所以在侵消的時候它儘量避開一
些特別複雜的戰鬥,跟它肉搏你找不到機會,這點是只有AlphaGo在參數上做了調整。正
常的電腦如果有一個是55的勝率,有一個是54的勝率,它一定會挑55的,但AlphaGo並不
是這樣。它是挑54再加簡明的那個方案。所以跟它在對局中很難再找到它和李世石對局時
候的那種局面了。
新浪:那既然AlphaGo現在已經強大到這種程度,為什麼谷歌還要發起和柯潔的對戰
?
俞斌:肯定圍棋上有一定的炒作價值,這麼做對圍棋也有一定的好處。第二谷歌公司
開發圍棋軟體要花費很多資源,但並不是只為了圍棋,它只是拿圍棋來證明演算法的可靠
性。圍棋雖然變化多,但規則很明確,誰的地多誰贏,那圍棋來證明這套思路是正確的,
再用於別的地方,造福人類,是它的目標。所以它需要不斷地完善這套體系。
新浪:如果柯潔用巔峰狀態和AlphaGo來對局,您覺得勝率會是多少?
俞斌:我覺得如果下五盤的話,盲目的沖上去一盤都贏不到,這就需要柯潔根據
AlphaGo的特點精心準備的話爭取能贏一盤。
新浪:剛才說到柯潔和AlphaGo正面對抗處於下風,假設在賽制上如果柯潔用時能多
一些,甚至能有兩位棋手作為柯潔的軍師幫他驗算或者是找到更好的選點,這樣的話會不
會有提升?
俞斌:這樣是能提升勝率,但是一個人思考和多個人思考的差距並不會很大,不過有
一點我有一定疑問,加入幫柯潔的不是人,而是人工智慧,哪怕是老版的AlphaGo,我覺
得對柯潔的幫助會大的多,因為人在漫長的一盤棋中會有一些離勝率比較遠的棋,讓人工
智慧來鑒別一下人類這步棋偏離比較大的航道的時候糾正一下的話,會有勝負。
(文玄)
http://sports.sina.com.cn/go/2017-05-13/doc-ifyfeivp5661046.shtml
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at 2017-05-14T12:04
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