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专访九段棋士王铭琬:AlphaGo,为人类对抗AI的时代正式


2020-06-14


专访九段棋士王铭琬:AlphaGo,为人类对抗AI的时代正式

「一字一句,皆充满独特哲理。」是我们这次採访王铭琬九段最大的感想。

如果你要问地球上谁能同时以「围棋」与「AI 开发团队」两种视角深入理解 AlphaGo,一口气拿下第 55、56 期本因坊,也是投入围棋软体开发职业棋士第一人的他,绝对是箇中翘楚。但他的棋风、棋涯乃至于棋理,跟很多高段的职业棋士很不一样,他并没有固定的师承派流,让他棋风独树一格,悠游自在而享「铭琬世界」之美誉;同时在生涯与心态上,他反而也不追求如柯洁、李世乭等明星选手那般「早日登顶」,而是以自己的独特步调前进,直到近四十岁终获本因坊宝座。

他曾在这次推出的新书上说过,希望无论是多重要的比赛,每次下棋都能以「童心」享受乐趣。这让他带给人一种很独特的价值观:不能说不追求棋盘上胜负,可是所看重的东西却是更广、更远,也是更自在的。他曾自嘲自己追求每一步棋「概率」的想法与正统相比是邪道,但正是这种「把围棋看作无限,不追求唯一正解」的思维跟蒙地卡罗法一拍即合,从此积极投入围棋软体开发。

在这篇文章里,INSIDE 将综合 6 月 18 日新书发表会的採访内容与本次深度访谈,跟读者们分享王铭琬眼中所看到人工智慧与围棋的共同未来。

AlphaGo 三个阶段中,就属「李世乭战」最值得人类学习

INSIDE 在先前的文章中就认为解说 AlphaGo 跟李世乭一战是王铭琬新书最精彩的部分之一。那幺从棋艺的技术层面上来看,王铭琬认为 AlphaGo 有哪些地方最值得人类棋士学习呢?也正好就在李世乭一战里。「李世乭版的 AlphaGo 无论从计算能力、棋力,都是跟人类最接近的,在这个版本中,人类有些不敢下的棋步,AlphaGo 却能发挥得淋漓尽致,因此看那时的棋谱,对人类自己也有最用。」

不过意外的是,现在 Master 版值得人类学习的价值却未如当初。「当然后来跟柯洁对战的 Master 还是有值得学习的地方,但它已经超越人类能力太多,暂时还跟不上。我们可以拿棒球技术来譬喻,AlphaGo 是身体能力 100 公尺跑 12 秒内的棒球选手,我们跟他差异没那幺大,所以可以在他身上学到棒球技术,但 Master 的身体能力已经可以跑进八秒内了,这时候它棒球打得虽然更好,但那已是大幅超越人类肉体极限的表现。」至于 Google 事后公布那 Master 五十盘的自我对弈棋谱,王铭琬则是觉得参考价值就不高了。「自我对局其实本来就是怪现象,说到底围棋就是不同人彼此个性的较量,就像波长不一样的浪才会激起浪花。」

AlphaGo 所塑造的人机新关係

在这次乌镇峰会后,DeepMind 宣布 AlphaGo 不再参加像与柯洁、李世乭比赛的正式公开战,这在王铭琬眼里,形同已为人对抗 AI 的时代画下句点。他在书中有点悲观地提到,「如果不改造 DNA,人类是无法进步到围棋 AI 般的整体能力。」

「从此以后人类棋士不会觉得自己一定要跟电脑比高下,下输电脑也不再是丢脸的事。」而且对 Google 自己来说既然已到达超越人类的目标,接下来该做的,反而是极力降低人机对抗的色彩。「AI 企业最怕的事情,就是大众把 AI 当作他们的敌人」王铭琬说道,所以 DeepMind CEO 哈萨比斯才会不断一再强调 AlphaGo 是作为人类认识围棋的一种工具这种论调,王铭琬本人也颇为认同这个想法。

但 AlphaGo 还是狠狠冲击着职业棋士们。有人会问不久将来棋力高强的 AI 就会商品化满街跑,那职业棋士还有存在的意义吗?当然从西洋棋的例子来看,职业棋士是不会消失的,但他们已从那「下出围棋史上最好的棋」的梦想,转化为「下出自己史上代表作」了 。顶点已经出现,接下来棋士反而该做的,是以自己棋步更积极寻求其他下棋人的「共鸣」。

不过他也认为,一般大众倒不需为人工智慧时代来临太过恐慌。虽然 AI 在很多能力已大幅超越人类了,而且 AI 跟人类是完全不一样的个体,人会因认知偏差,觉得人工智慧只要表现稍有偏差,稍微不听人话就感到恐惧。「哈萨比斯自己也推动成立 AI 伦理委员会,让人类可以随时监视它;但现在人类对深度学习不可理解的程度,并不会超过我们对『其他人』不理解的程度。」换句话说,很多时候人本身才是比 AI 更大的不确定因素,与其担心 AI 自己会作怪,还不如担心人怎幺滥用 AI。

专访九段棋士王铭琬:AlphaGo,为人类对抗AI的时代正式
水平线效果的再反思

我们在前一篇文提到,就连 AlphaGo 也未能克服「水平线效果」这 AI 与生俱来的弱点。这个效果意指因程式对于「自己搜寻深度以上」的问题无法判断,以至于作出从长期观点而言会有不良影响的决定,在对上李世乭第四战那唯一一场败绩中,AlphaGo 就出现了这种现象,得知自己胜率不高后反而下出了一些期待对方「超低级错误」的棋步,是棋力很低的人才走得出的招式。

这一直到新版的 Master 都还在发生,不只乌镇的人机配对战也「扯后腿」乱下棋逼迫队友不得不投降,王铭琬观察那五十盘的 AlphaGo 自我对弈棋谱也普遍存在相同现象。在书里他以棋士专业角度跟读者们详细解说神之一手后 AlphaGo 的决策过程,也以为围棋软体开发者身份告诉大家水平线效果的潜在弱点。

但在这次面对面参访里,他倒是请大家不用特别看待这个现象;顾名思义,水平线效果就是指超乎视野极限的存在,他解释这是围棋软体把逻辑设计成「以赢为前提」而忽略目数差距的效果。人类棋手可能会追求输得少一点、好看一点,但 AI 没有这种概念,如果程式设计越硬性,规定越多,这种效果就会变得更明显。甚至也反过来说:「AI 会故意不碰他不懂的东西,但是不是人类其实更常去规避自己所不懂之物呢?」

一次 Google 对 TPU 的火力展示

相信有不少读者都很清楚这次 AlphaGo 大战柯洁,其实也是一次 Google 秀 TPU 的火力展示。TPU 是专为机器学习打造的晶片,运作所需的电晶体较少,因此每秒可在硅单元上塞进更多处理程序,而且还比 GPU 更加节能。仅仅一年 AlphaGo 棋力就能提升三子之多,其背后不仅只靠更强的演算法,硬体上也採用了 4 块第二代 Cloud TPU 组成单机,不仅更节能,运算能力甚至高达之前李世乭版的 10 倍。

王铭琬当然也察觉到这点。由于 AlphaGo 对战李世乭获得空前成功,他个人很佩服 Google 有勇气把整间公司极大成本都赌在了开发人工智慧与 TPU 上。所以从去年开始,整间 Google 都一直在喊将从 Mobile First 走向 AI First,几乎在所有重要产品都可以看到 AI 应用的蹤迹,也开启了科技业準备进入 AI 软硬体都是空前大决战的时代。

AlphaGo 也让日本深感自己 AI 开发能力不足

AlphaGo 不仅惊动世人,也为原本就不大的围棋开发圈投下一颗震撼弹。自 AlphaGo 以后深度学习蔚然成为为其软体主流。王铭琬解释,随着运算能力与演算法的进化,围棋软体的水平也与开发者自己棋力完全脱钩。「在深蓝那个时代,棋艺软体水平绝对取决于开发者本身的棋力,但到了蒙地卡罗,所有软体都已经比开发者本人强了。现在深度学习时代更不用说,软体强弱完全已跟开发者棋力完全无关。」

关于这点,他本人也有很深的体悟。早在 2015 年,他与趋势开发团队就已经知道 Google 跟 Facebook 正试图将深度学习运用在围棋软体里,趋势科技的开发人员也问过他要不要试一试。但他当时并未去想深入了解技术,只想让自己独特的棋步「空压法」被写进软体里而拒绝这项要求,可说是本书最大,也是最深沈的自我反省。

除此之外,AlphaGo 与后续的围棋软体也让日本开发者深深体会到,他们在深度学习上已晚了其他人一大步。就拿日本老牌 AI「DeepZenGo」来说,它的前身叫「Zen」,棋力可达业余初段而且已经引领围棋软体好几年了。但在 AlphaGo 横空出世后即导入深度学习改名成 DeepZenGo,以打倒 AlphaGo 为目标。但在今年三月,却二连败输给了腾讯完全按照 Deepmind 开发路径的新软体「绝艺」,让出世界第二的宝座。王铭琬说明 DeepZenGo 会输绝艺并不意外,虽说 DeepZenGo 也有取得战胜井山裕太九段的佳绩,但实际上开发团队不仅少得可怜只有两人,而且它的硬体无法提供足够的自我训练能力,差了 AlphaGo 或绝艺一大截。

教育是 AI 与围棋的新共通点之一

在访谈中,我们也跟王铭琬聊到了围棋教育话题,正好也是 AI 能为围棋界创造新可能性的选项之一。王铭琬首先说明台、日、韩三个国家中,就属台湾的围棋教育最广泛却也最理想。他解释,4、5 岁就让小朋友开始学棋,让他的棋感跟直觉一起培养会最有效果。但在日本或韩国,家长让小朋友学棋的动机往往一开始就是瞄準让他成为职业棋士了,反而让学棋人数逐年降低。「所以台湾把围棋当作一种兴趣或才艺,反而才是最正确的培养方式。」王铭琬说。

但在棋力强大的人工智慧大量商业化后,这个状况可能将大幅改变。一来自学的门槛变低了,可能会改变日本或韩国传统的围棋教育结构,进一步再压低学棋的平均年龄;二来也能让大多数人藉由软体模拟像柯洁等棋风的方式,享受与强者对阵的乐趣。

而这也将是王铭琬跟趋势重启合作的重点,接下来 GoTrend 将会以协助人类作为开发新方向。「我认为经过柯洁这一仗之后,强不强已经不再是围棋软体所追求的重点,而是怎幺帮助人类重新获得乐趣;围棋单纯追求胜负的时代也过去了,它应重新成为人们互相沟通的工具。」



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