李世石和谷歌 AlphaGo 的围棋五番棋，我认为李世石会赢，并且一旦赢，谷歌电脑会输的一败涂地。
jamiesun 2016-02-22 20:26:38 +08:00 6496 次点击这是一个创建于 3593 天前的主题，其中的信息可能已经有所发展或是发生改变。
也许谷歌的计算集群群殴能力比起十年前实现了“指数级增长”，但“思考能力”远不能与人类天才相比。即使谷歌将古今往来所有棋谱收集分析，仍然不过沧海一栗。超一流棋手永远不会下出重复的棋路。
除了大数据分析棋谱，定式拆解，还能有什么好的突破口，另外谷歌 lphaGo 的设计者有没有具备职业 9 段的高手呢，计算只是围棋的一种，而势这种感性的东西计算机能懂吗，还是觉得计算能力牛逼了，根本不用懂。
在一些局部计算，比如收官之类，计算机或许有优势，抓住人类错误或许有机会，比如三四流的欧洲职业选手，但是面对李世石这样的超一流棋手是很难有这种机会的。
难以猜测计算机在面对“取”与“舍”时将是如何的选择，如何应对各种陷阱，如何应对“万劫不复”。
谷歌在人工智能上投入这么多年，借围棋对弈来检验，确实妙哉。
好吧，我就坐等李世石打 AlphaGo 的脸。
除了大数据分析棋谱，定式拆解，还能有什么好的突破口，另外谷歌 lphaGo 的设计者有没有具备职业 9 段的高手呢，计算只是围棋的一种，而势这种感性的东西计算机能懂吗，还是觉得计算能力牛逼了，根本不用懂。
在一些局部计算，比如收官之类，计算机或许有优势，抓住人类错误或许有机会，比如三四流的欧洲职业选手，但是面对李世石这样的超一流棋手是很难有这种机会的。
难以猜测计算机在面对“取”与“舍”时将是如何的选择，如何应对各种陷阱，如何应对“万劫不复”。
谷歌在人工智能上投入这么多年，借围棋对弈来检验，确实妙哉。
好吧，我就坐等李世石打 AlphaGo 的脸。
 | 1 bigtan 2016-02-22 20:31:26 +08:00 via Android 竞猜一下，李世石艰难的赢下比赛，不会一边倒，李世石需要频繁长考才能拿下比赛。 |
 | 2 jamiesun OP 哈哈，长考一向是人类绝招，计算机长考会烧坏 cpu |
 | 3 Strikeactor 2016-02-22 20:32:57 +08:00  1 嗯，计算能力牛逼了，根本不用懂 等它能算完整个棋局所有可能的那一天，从你第一个子放下的那一刻，你的一切就都在它的预料中了 势这种东西是一种感觉，但对于可以轻松把当前棋局朝后推演的计算机来说，它完全可以掌握比感觉更精准的结果 |
| 4 jamiesun OP 1985 年台湾著名实业家昌期一百美金，找能打棋士的程式而不可得。 |
 | 5 rashawn 2016-02-22 20:37:06 +08:00 1 第一个子下完以后共有多少种可能性啊? |
 | 6 yangtze 2016-02-22 20:37:41 +08:00 via iPhone 电脑并不需要思考，用数学，感性在这里正是弱点，我看好 Google 。 |
 | 7 echo1937 2016-02-22 20:39:48 +08:00 3 欧洲有博彩机构会开盘的，楼主这么有信心的话建议来一发。 财务自由至少没问题。 |
 | 8 LU35 2016-02-22 20:46:38 +08:00 1 @bigtan @jamiesun 可以看下相关新闻,有详细分析 AlphaGo 在弈城上的账号对局,棋力最高为 9 段. "第一，普通人的棋力不太可能在一年多的时间里从弈城 5D 、 6D 迅速提高到弈城 9D ，但谷歌的 AlphaGo 是有这个可能的。第二， deepmind 的棋谱中，很多手段都明显有以前人工智能围棋软件的痕迹，很像是软件的下法。" "目前在弈城的总战绩为 465 战 276 胜 186 负 3 和。 deepmind 的第一盘对局是 2014 年 4 月 2 日，当时它注册的段位是 5D ，此后在 5D 上取得了 17 连胜，直到 4 月 13 日输给了 woocl ，跳升 7D 未果，段位升为 6D 。之后， 4 天之内 deepmind 在 6D 上 15 胜 3 败，于 4 月 17 日升为 7D 。紧接着， 5 天之内 deepmind 在 7D 上下了 27 盘棋， 19 胜 8 负，于 4 月 22 日升为 8D 。" 这个新闻是今年一月份的,以目前的棋力来看,更对的问题应该是 3 月 9 日的比赛之前,能否对现在的算法继续改进稳定棋力在 9 段水平. |
| 9 jamiesun OP “能算完整个棋局所有可能”，谈何容易，围棋已经是宇宙级复杂度了，比如“劫争”就是计算机的弱点，人类和计算机的取舍逻辑不一样。价值计算也不一样，对同样一块区域，计算机会千算万算，自以为分毫不差，但人类就偷懒的一招：“保留变化”。计算机靠稳算稳打，不会采取激进的下法。不可能下出天才的好看棋局。 |
 | 10 DrXie 2016-02-22 20:48:02 +08:00 对于李世石来说，这是围棋对弈，是策略游戏。而对 AlphaGo 来说，这是数据预测，是赌博。 |
| 11 jamiesun OP 弈城 9D 仅仅相当于业余 5 段，和职业选手还是有相当大的差距的。 |
 | 12 northisland 2016-02-22 20:52:39 +08:00 “ 除了大数据分析棋谱，定式拆解，还能有什么好的突破口， ” 楼主我猜你不接触数学超过 10 年了=_= 我看过之前对欧洲冠军的决胜局，感觉 AlphaGo 擅长角杀，全局都在一目一目的抠地盘，那份狠劲儿还真不是人类能匹敌的， 鄙人感觉 AI 能全胜 |
 | 14 243205964 2016-02-22 20:59:16 +08:00 我支持 Google 的 AI ，反正这些东西是用来服务人类的。 |
| 15 jamiesun OP @northisland 围棋冠军很多数学不咋地的。 我说的定式拆解就是计算变化，人类世界已经有很多定式，并且演化了各种最优下法，但是不同场景定式都会变化，计算机当然必须优先消化人类已经总结出的定式，总结优先算法（定式），当然不可能傻傻的只管算，计算机也要走捷径的。算法模块化，分析对手弱点，这都可行。但是对天才很难，因为天才总能超越自己。 边边角角扣目数算什么，即使侥幸赢了，仍然不能证明是比人类更智能的物种。 人类的险恶用心是计算机无法理解的。 对于计算机，棋盘只是计算，对于人类，那是高层次的博弈。 |
 | 16 chlx 2016-02-22 21:11:29 +08:00 计算机当然不会比人类更聪明；但下围棋可能完胜人类。这是两码事 |
| 17 jamiesun OP 等结果吧，看看计算机在完胜进程上走出了多远。 |
| 18 rashawn 2016-02-22 21:16:32 +08:00 那如果从第一个子开始他就已经知道所有的可能性，那不就至少和棋嘛，不懂围棋。 这个就本地存个能战三天三夜的可能性，然后对弈的时候从里面找不就可以了，不用现算吧? |
| 19 jamiesun OP 这次比赛 用时为每方 2 小时 3 次 1 分钟读秒，采用中国规则贴 7 目半。 论条件计算机是占优势的。 欧洲冠军在中日韩都上不了台面的，那个 5:0 算不了什么。 |
| 20 northisland 2016-02-22 21:32:27 +08:00 @jamiesun 我做过一段时间的神经网络的工作， 现在在 AI 界很有一手的 CNN ， RNN 这些深度神经网络，在 1980 年左右就被一帮国外大学的教授哥们儿初创，现在那帮哥们儿的弟子图孙都遍布各地了。 这套网络从数学求解的角度、工程实现的角度、数学技巧的角度都被打磨了很多代。很多领域已经可以和人匹敌了，也有很多领域可以超过人了。 我还是挺有信心的，毕竟那鄙人的饭碗～ |
 | 21 zmj1316 2016-02-22 22:13:09 +08:00 计算机发动技能 长考 ，先算个 100 年吧 |
 | 22 GhostFlying 2016-02-22 22:23:13 +08:00 @rashawn 围棋的问题就是复杂度太高，穷举以现在的计算能力不可能做到，所以需要各种算法来缩小穷举范围，比如这次的神经网络 |
 | 23 manfay 2016-02-22 22:58:34 +08:00 via iPad 如果人类连围棋都输了，那还有什么思考、决策类游戏能赢电脑？ |
| 24 manfay 2016-02-22 23:01:48 +08:00 via iPad 能不能让电脑自动编程？比如数独，不让电脑直接解题，而是让电脑自己“思考”后写一个用来解数独的程序源码，可能吗？ |
 | 25 Aspx 2016-02-22 23:05:02 +08:00 个人还是看好 AI |
 | 26 smallfount 2016-02-22 23:13:33 +08:00 面对世界顶级选手, AI 太难获胜.....围棋这东西有太多难以去计算量化的东西... |
 | 27 rockpk008 2016-02-22 23:47:06 +08:00 v2ex 里有多少人认认真真的学过围棋？就像 @jamiesun 说的一样，围棋中还包含诡道，这种东西不是现阶段 AI 可以理解的吧？ |
 | 28 billlee 2016-02-23 00:35:05 +08:00 1 感觉讨论这个问题的大多都是在鸡同鸭讲，大多数人都不是既懂围棋又懂机器学习的，完全就是瞎猜 |
 | 29 liuyl 2016-02-23 03:10:33 +08:00 @jamiesun AlphaGo 的 NB 之处在于它用两个 neural network 来帮助计算，一个用来猜测下一部的可能性，另外一个用来衡量各种盘面的优劣。 它根本不需要遍历所有的空间，也不可能遍历所有的空间。 但是它学习出来的这两个网络足以让它成为一个顶级的棋手。 能不能获胜我不敢说，但是我相信还是可以赢至少一盘的。 |
 | 31 lightening 2016-02-23 03:17:01 +08:00 1 势这种感性的东西只是无法从数据上精确理解棋局的人类发明的一种抽象方法而已。 |
| 32 rashawn 2016-02-23 05:46:25 +08:00 哦哦 原来这么复杂呢，那就等量子计算机就好了吧，感觉很多制造业上的进步能比算法演进快很多,从效率上来说。 |
 | 33 movtoy 2016-02-23 07:20:34 +08:00 即使这次不会赢那又怎样，总会赢过 |
 | 35 Anhedonia 2016-02-23 09:19:53 +08:00 via iPhone |
 | 36 sun2920989 2016-02-23 09:30:02 +08:00 等到能够计算所有情况的时候,就可以战胜人类了 比如跳棋和象棋 |
 | 37 SpicyCat 2016-02-23 09:43:16 +08:00 |
 | 38 jedyu 2016-02-23 09:44:25 +08:00 我想知道两个 AlphaGo 对战，结果会是怎样？ |
 | 39 CheungKe 2016-02-23 09:55:11 +08:00 两个都不懂，人赢了正常，来年再战。万一 google 侥幸赢了，国粹也就没什么好 BB 了。 |
 | 40 mengzhuo 2016-02-23 10:03:20 +08:00 迟早会是机器赢！ 只要文明不灭亡，机器迟早要替代人类，不管你们愿意不愿意承认，这就是进化。 |
 | 41 BigDecimal 2016-02-23 10:17:37 +08:00 @jedyu 一辈子和棋 |
 | 42 usapla 2016-02-23 10:27:02 +08:00 y 要是谷歌的人工智能故意输呢 |
 | 43 wangdef09 2016-02-23 10:29:21 +08:00 计算机它只是死的，不会变化的，没有情感欲望，更不要说有理想抱负志气等。古人云，知己知彼百战百胜，人性是很复杂的，电脑不会了解人类，它只是工具，死的东西，无法取代人类，光下围墙，只能是输。 |
 | 44 wickila 2016-02-23 10:31:23 +08:00 大概了解了一下机器学习，对 alphago 还是很有信心的。 |
 | 46 Lynthar 2016-02-23 10:44:46 +08:00 个人感觉认为 AI 能赢是想多了，现在的职业选手不少在网上都跟不同的 AI 下过，比如早些时候 AlphaGo 势头正猛的时候一场惨败对方可能就是日本的井山裕太。 当然 AI 如果下让子棋和小盘的话会很难击败，之前让子棋还赢过武宫正树（宇宙流似乎对跟 AI 对弈很积极）。 |
 | 47 asxaqz 2016-02-23 12:33:58 +08:00 围棋跟 dl 都懂的人这么多？怎么看起来有些人跟民科一样？ livid 能不能开个盘口，押论坛币？ |
 | 48 9hills 2016-02-23 12:37:18 +08:00 设计深蓝的下国际象棋也下不过卡斯帕罗夫 这次 AlphaGo 赢不赢其实不重要，重要的是这条路对不对，从历史上来看， AI 的棋力是不断增长的，总有一天会超过人类，毫无疑问。 而且会很快 |
 | 49 jsyangwenjie 2016-02-23 12:41:41 +08:00 有些人看起来真的跟民科一样 |
 | 50 barbery 2016-02-23 12:44:10 +08:00 开个盘口吧，买定离手 |
 | 51 c0o1 2016-02-23 12:58:30 +08:00 超一流棋手就不会犯错么？ |
 | 52 bravejoe 2016-02-23 13:14:54 +08:00 只要规则明确， AlphaGo 赢是很正常的事情。 |
 | 53 haoc 2016-02-23 13:42:39 +08:00 看楼上种种说法，就想说不懂得领域就别瞎感觉了行么？ |
| 54 jamiesun OP @c0o1 超一流的棋手会犯错，也会出昏招，去翻翻他们的棋谱，往往错一着就满盘皆输，布局阶段的昏招和官子阶段的昏招也不一样。人类和计算机的判断逻辑不会一样。 对于神经网络，机器学习等本人确实不太懂，不过总还是属于一个忠实业余围棋爱好者，围棋不是纯计算的东西，更多的是感性和直觉，经过职业训练的棋手在目数的计算能力差距并不是太大，更重要的在于想象力。 现代围棋更重视布局，超一流棋手并不是比一般棋手更能计算，而是更能适应变化，计算机的优势会出现在后半盘，但是在变数有限的官子阶段，计算机恐怕是拿着核弹和人类拿着喷雾器比赛灭蚊子。 |
 | 55 bytenoob 2016-02-23 14:51:21 +08:00 应该是规则有所不同，与 AI 的几盘棋都没有出现 [打劫] 对于职业选手来说，打劫很多时候就像核武器一样重要。 |
 | 56 subpo 2016-02-23 14:54:21 +08:00 能赢非常好的，就早晚能赢最好的 |
 | 57 MarioLuisGarcia 2016-02-23 14:59:27 +08:00 @Yc1992 哥你真的看了棋谱么？ |
 | 58 goubenger 2016-02-23 15:12:16 +08:00 对自己的领域多么自信，也不要随便评论其他领域的东西 |
| 59 bytenoob 2016-02-23 15:36:14 +08:00 @MarioLuisGarcia 看了和那个职业 2 段的，没发现打劫。 网棋没看 |
 | 60 picasso250 2016-02-23 15:45:38 +08:00 2 第一局 李世石：第一局赢了。看来计算机也不怎么样啊。先休息 30 分钟。 工程师：终于获取到参数了，趁这 30 分钟，训练个 3000 盘，优化一下参数。 第二局 李世石：总有一些异样的感觉。 工程师：虽然已经不报什么希望了，但工作还是照常 第三局 李世石：卧槽！ 工程师：卧槽！ 第四局 李世石：扳不回来了…… 工程师：待会记者来采访的时候我该说什么呢？ 第五局 …… |
 | 61 Narcissu5 2016-02-23 15:55:19 +08:00 我不知道参加讨论的对围棋了解多少，实际情况是围棋的变化可能没有你们想的多，小棋手要做的第一件事就是背死活题，说白了棋形理论上很多实际出现的有限 一旦进入官子阶段拼的完全就是计算能力了 最后，棋手的棋力往往只能在巅峰维持几年至多十几年，而计算机的能力没有上限 我觉得围棋上人类的游戏能维持到现在仅仅是因为这东西在欧美不太流行 最后，我觉得楼主就是来骗铜币的 |
| 62 MarioLuisGarcia 2016-02-23 15:55:50 +08:00 @Yc1992 我记得我在新浪围棋上看的五局中的某一局（好像是第三或四局）有很明显的劫争 |
 | 64 Phariel 2016-02-23 16:30:25 +08:00 via iPhone 楼上说的感性和直觉 也都是人类的神经网络经过特殊组合的刺激反应给你的 如果机器的神经网络足够达到人类的复杂程度 我坚信机器也会有自主意识以及所谓的感性和直觉 |
 | 65 shoumu 2016-02-23 16:35:24 +08:00 输的话，为什么就会一败涂地呢？ |
 | 66 Mutoo 2016-02-23 16:41:47 +08:00 「我开发出了一个能通过图灵测试的程序，但是它居然没有通过。」，细思极恐。 |
 | 67 chrishine 2016-02-23 17:07:34 +08:00 @lance26 https://bitbet.us/bet/1249/alphago-will-defeat-lee-sedol-overall-in-march/ 顺便给个微博看看: http://weibo.com/2558582594/DiyIlBXH1?from=page_1005052558582594_profile&wvr=6&mod=weibotime&type=comment 虽说看热闹不怕事大，但是 V2EX 上面这么多啥都不懂的空瓶子晃荡这么厉害，真是。。。 |
 | 68 binux 2016-02-23 17:18:59 +08:00 一群「对于神经网络，机器学习等本人确实不太懂」的人就信誓旦旦地说谁会赢。 开发 AlphaGo 的人可是神经网络，机器学习和围棋都懂的。 |
| 69 MarioLuisGarcia 2016-02-23 17:32:02 +08:00 @Mutoo 那是如何得出“它能通过图灵测试”这个前提的？ |
| 70 MarioLuisGarcia 2016-02-23 17:36:58 +08:00 @chrishine 这个是无赔率的网站？胜者平分负者池，然后网站抽点水？ |
 | 71 yaboyang 2016-02-23 18:12:56 +08:00 |
 | 72 Amit 2016-02-23 18:46:18 +08:00 现在还是有这么多人认为人类是宇宙中特殊的存在。所谓感性只是人类复杂神经元量变产生质变的必然结果。计算机不懂“势”，不懂“诡道”，问题是它需要懂吗？至于有人说电脑没有情感欲望、没有理想报复，我是真没话说了，天上掉下一块石头会因为不了解你而主动避开吗？ “毁灭你,与你有何相干?”。人力有限而机械相对容易扩展，不管这次能不能赢，我从不怀疑计算机在许多方面超越人类。许多人因为人类的自尊，始终看不清这点。 |
 | 73 lll9p 2016-02-23 19:18:23 +08:00 李世石因太过自信去掏茅坑最终落败。 |
 | 74 icylord 2016-02-23 19:46:25 +08:00 赢了李世石又如何，他又不是人类最强。 |
 | 75 iheshix 2016-02-23 20:00:04 +08:00 其实好想有这样的直播啊！重要的是要有真的棋力很高的人来解说，让大家知道棋局的精妙之处。感觉一定不错！搬板凳准备了，瓜子花生啊！谁要？ |
| 76 jamiesun OP @icylord 说的不错，假如 ai 能胜，说不定会让围棋竞技上一个新的层次，不过我看难。围棋天才的世界我们无法猜度。 不懂围棋，不懂机器智能，不代表不可以对这样的里程碑事件发声。 西方世界从来没有真正理解围棋，连半吊子欧洲冠军都是个华人。试图用机器来颠覆，恐怕是一厢情愿。 围棋复杂度是宇宙级的，人类驾驭的围棋的能力还有更高的上升空间。夸大机器 AI 的说法，难道忘了人类大脑的复杂度吗。这地球上还有大脑研究这个学科呢。 |
| 77 jamiesun OP @icylord 李世石至少是目前三国第一猛将，西方世界一直在圈外。或者说西方人太过于依赖机器，他们总是试图绕过去。 |
 | 78 alphanow 2016-02-23 23:34:43 +08:00 你说对了一点，围棋复杂度远胜其他博弈游戏，因此本次的 AlphaGO 程序，才改变了以往的算法，采用类似人脑思考方式的深度卷积神经网络和原来穷举类似的蒙特卡洛搜索算法相结合。同时结合了人脑和电脑的优势，同时 AlphaGO 在弈城上的段位水平也不低。 |
| 79 alphanow 2016-02-23 23:37:11 +08:00 另外，关于时间问题的细节，原本 google 提议的是每方 1 小时，李世石后要求改为每方两小时。 |
 | 80 Reficul 2016-02-24 12:41:53 +08:00 坐等观看结果： 第一次弈： 2016 年 3 月 9 日（三） ，中午 12 。 第二次弈： 2016 年 3 月 10 日（四），中午 12 。 第三次弈： 2016 年 3 月 12 日（六），中午 12 。 第四次弈： 2016 年 3 月 13 日（日），中午 12 。 第五次弈： 2016 年 3 月 15 日（二），中午 12 。br />http://technews.tw/2016/02/22/google-alphago-competition-lee-sedol/ |
 | 82 karjarjam 2016-03-09 15:47:27 +08:00 想采访下楼主心情 |
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