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文章来源:金鹰网    发布时间: 2019年12月12日 10:19  阅读:2731  【字号:  】

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谷歌AlphaGo完胜李世石已经毫无悬念,因此第四盘的人机大战看客少了很多,这一点,从微信朋友圈的刷屏频率就看得出来。但随着李世石的获胜,AlphaGo在前三盘树立的神一般的形象开始崩塌,尤其是评棋的围棋大师们,一改三盘越来越不敢批评AlphaGo的局面,尤其在第四盘AlphaGo暴露出几个明显的“事物”之后,又开始娴熟地评价起AlphaGo的各种诉手和失误来。人类的希望又重新抬头。然而,第五盘的胜利在无情地提醒我们,所谓的希望其实并不存在,我们的评价也许毫无价值,因为AlphaGo对落子和盘面的评价也许根本和人类不同。尤其可悲的是,因为深度学习只能保证结果,不能介绍原因,也就意味着一切对AlphaGo每一步落子的原因的分析都是没有意义的。

回到围棋,AlphaGo战胜李世石,学到的并不是人类的计算能力(我们已经领教了人类的计算能力在计算机面前是多么的不精确),而是模式识别能力。我们总是能轻易地识别出我们认识的人的脸,尽管这张脸和其他亿万张脸的差别微乎其微。我们的大脑中也确实存在着能够储存上百万张脸的脑区。其实人下棋,尤其是高手下棋,靠的也是模式识别能力而不是计算能力。国际象棋特级大师苏珊波尔加以下快棋著称,对手刚一落子,她在一秒钟内就能下出自己的一步,而且往往最终获胜。国外有认知科学研究人员对她的大脑做过研究,发现她在下棋时并非靠的是计算,而是对棋谱的模式识别—在她的大脑中储存了几十万张棋谱,别人一落子,她就能辨认出其模式,并且迅速精确应对,就像辨认出一张老朋友的脸然后迅速直呼其名一样。有趣的事,苏珊波尔加的棋谱就储存在普通人储存人脸的脑区。换句话说,我们存放人脸的地方被苏珊波尔加那去存了棋谱。估计苏珊波尔加识别人脸的能力会大打折扣吧。

双方在右下方率先发生激战,进过短暂妥协后,黑棋在左上角走了几步,当时被观战的职业棋手评为效率不高。不过右下方的战斗再次开始后,AlphaGo的计算出现了漏洞,李世石毫不客气地吃掉了这个局部的8颗白子,白棋亏损很大。接下来李世石黑第69手打入上边路一带,AlphaGo第70手镇在中央,双方发生贴身肉搏战。李世石在优势情况下第79手下出缓招,AlphaGo在外面围起很大的白空。黑棋在上方委屈求活,随后从左下方对这块有近50目的大空进行浸消。

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