Master连续击败顶级棋手，但人类应理性对待AI胜利

近半个月来，科技圈和围棋圈的注意力被一个叫做“Master”的围棋机器人吸引了。自12月29日以来，它不仅轮番挑战中日韩围棋高手，更在1月3日晚间以50胜0负的成绩战胜了中国顶级围棋手柯洁。

而谷歌DeepMind团队确认Master就是升级版的AlphaGo，更是将事件关注度推到顶点。在铺天盖地的消息中，既有客观理性的分析，但同时也有不少报道存在夸张与借题发挥之嫌。

诚然，Master战胜了诸多围棋高手是不争的事实，也证明了人工智能学习能力的提升。不过，面对人工智能的进步，我们不需要盲目崇拜更无需过度恐慌。对这次事件多一些思考，或许能看得更深更远。

一、Master击败诸多围棋高手，胜在深度学习与海量数据

对于机器来说，比赛是只重结果不重过程的，下棋只是它赢得最终比赛的手段，而过程中赢多赢少都不在它考虑范围之内。

所以我们会观察到，在势均力敌或劣势的时候，围棋机器人常能实现反转，反而是在处于优势和收官之时水平一般。这是由于当机器处于优势时，它会觉得不管怎么走赢的几率都很大，所以就表现出一种胡乱下棋的态势。

这一点从人工智能围棋软件的下棋方法中也能感受得到。实际上，机器是不会下棋的，它只会看图和计算胜率。在机器的认知中，围棋棋局是由黑、白、空三种颜色组成的19*19个像素点的图片。

下棋的步骤简单分解之后就是：先看图，然后随意走几步棋，再对之前走的棋局进行评估，计算胜率，最后统计怎样走胜率高，并付诸行动。

在看似简单的步骤背后，需要用到各种复杂的算法。

第二步用到了蒙特卡洛树搜索算法。通过随意走棋逐渐建立不对称的树，而后通过快速算法做出选择、拓展、模拟，最终增加准确率。

其实这种方法类似于抛硬币的游戏，机器能够根据硬币下落的速度、角度及其他因素计算出出现结果的概率。在这一过程中，机器与人类棋手的计算方法类似，加之在运算速度和掌握数据上占了绝对优势，因而胜算极大。

第三步用到了卷积神经网络算法，以及海量棋谱数据。在AI围棋机器人的训练阶段，与人类棋手打谱的练习方法是类似的，但训练机器的过程更简单而且有海量数据支撑。

简单是指机器只在乎最后的输赢而非过程中的输赢，而数据中有大量的棋谱以及自创的棋谱。累积了足够的数据后，将它们放到卷积神经网络中，再拿新的棋局让网络判断输赢，准确率能够大幅增加。

这种训练就像人类棋手从单纯的死记硬背到不断打谱实践的练习过程。第三步中训练机器评估棋局就是在训练棋感，而机器可以倚仗大量计算资源的堆积达到理论上的无限的学习能力。

最后说第一步和第四步，这也体现了人工智能和人类棋手之间最大的区别。通常来说，人类下棋讲求逻辑的严密和连贯，因此在棋局中常容易围绕局部进行对弈。

但机器通过看图和统计胜率，可以基于当下做出判断，从整体上来找到最大胜率的走法落子，这也反映出了人工智能在“大局观”上远胜于人类。因而人工智能和人类棋手的区别就在于，人类通常容易囿于局部无法自拔，而人工智能在很多时候都能够从全盘考虑，顾全大局。

基于算法的先进和数据的优势，以AlphaGo、Master的设计体系为代表的AI围棋机器人同时具备了计算能力、棋感以及大局观，所以能够在与人类棋手的博弈中取得令人惊叹的成绩。这代表了人工智能的进步，同时也令人感慨人工智能颠覆了现有的理论、定式及布局。

在这一事件中，最令人兴奋的点是AI对人类权威的解构，能够满足人性中的某种需要，使人们产生快感，这也是刺激各路媒体和大众关注此事的重要因素。甚至有观点据此将人类围棋理论和围棋AI对立，并将其与传统科学和现代科学及中西医之争并列。

不过，围棋AI对于围棋理论的颠覆或许并不足以构成变革。

二、Master颠覆了某些围棋理论，但并未达到“革命”的程度

实际上，自20世纪上半叶以来，围棋理论已经被颠覆过几次了。

第一次是1933年，赴日学棋的中国神童吴清源和日本青年围棋天才木谷实、桥本宇太郎、前田陈尔等一同掀起了震惊日本棋坛的“新布局史话”，变革了围棋技术，解构了传统日本围棋“唯小目独尊”的观念。这是首次变革，对围棋界造成了深远的影响。

第二次是在20世纪90年代，人称“石佛”的韩国棋手李昌镐以精准熟练的官子技巧，颠覆了重视布局的日本流围棋。直到现在，精准的官子依然是一流棋手的标配。

第三次是在2005年之后，李世乭、古力等80后、90后棋手逐渐崛起，崇尚战斗力，而对于布局、定式及套路的研究也极为细致深入，网友们从这种方法中提炼出“新围棋十诀”。

而此次人工智能在围棋界掀起的波澜也算得上是一次变革，但万变不离其宗，无论是AlphaGo或是Master，其新招数都是基于现有框架演化而来的，并非无中生有。更为激进的推测是，由于AI的招式是根据现有的数据自学或演化而来，而自我对弈又可以产生大量的新数据。

所以Master的进步或许不是在算法层面，而是对参数进行了优化，加快了迭代速度，在更加精准的模型之内碾压了人类对手。

由此可见，变革和颠覆对于围棋界来说都是不断进步的表现。单就Master的招式而论，或许程度要略强于第二次和第三次变革，却还远不及首次的“新布局革命”的程度。因此，AI在围棋领域的发展，远远达不到某些言论中让现有围棋理论作废的程度，而人类围棋手也不能与工业革命发展初期砸烂机器的失业工人相提并论。

三、Master不仅是对手更是伙伴，AI的胜利即为人类的胜利

自人工智能兴起以来，其发展速度不可谓不快。不仅是在围棋领域，在工业、农业、体育竞技等领域，人类也有许多比不上机器的地方。毕竟机器在运算速度、力量和精确度等很多方面是人类力不能及的。

因此，围棋被AI攻克也只是个时间问题，从李世乭对战AlphaGo输了第一局棋时这个结果就已经是意料之中了。

然而对于职业围棋手来说，AI是个强劲的对手，但同时也应该是很好的伙伴。棋艺上的切磋并不代表对AI本身有敌意或恶意，更不应该存在谁取代谁的观念。

并且围棋招数犹如武功路数，永远处在无穷无尽的变化与发展之中，所以对于人类棋手和AI来说，追求真理之路亦是没有尽头的，共同进步才是正确的道路。

这个道理延伸到其他领域同样适用。AI的进步并不应该造成人类的恐慌，而是应该让我们感到欣喜，因为这证明了我们对于机器的认识和应用进阶到了一个更高的层次。

也许Master的深度学习技术很快能在自动驾驶、医疗、建筑等领域得到广泛应用，为人类创造出更高质量的生活环境。因此，将围棋和AI割裂对立的观点，是极为幼稚的。

还有观点认为随着AI围棋机器人水平的逐步提升，围棋终将被人类所放弃。然而回顾科技史，人类并没有因为汽车的出现放弃跑步，而是创造了赛车。也没有因为快艇的出现放弃游泳，而是创造了赛艇。

同样，人类也不会因为Master的出现放弃围棋，而是会创造出新的玩法。我们可以期待将来出现更高阶的围棋对决，而不会看到人类放弃围棋。

对于Master战胜诸多人类顶尖棋手这一事件，人们不必盲目崇拜，媒体也不应过分解读，更无需因此恐慌，这是人工智能的进步。AI呈现了“青出于蓝而胜于蓝”的趋势，但人工智能是由人类一手创造的，因而AI的进步实质上就是人类自身的进步。

人类和人工智能不仅是在对弈，更是在这一过程中携手去不断探索真理，这对于双方来说都是一种幸运。（本文首发钛媒体）

（钛媒体作者：最极客，文/东方亦落）

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