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最懂机器学习的围棋高手,解读柯洁首战AlphaGo时的失误

最懂机器学习的围棋高手,解读柯洁首战AlphaGo时的失误

AI100 丨 行业洞察

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2017-05-24

解读柯洁大战AlphaGo,当然离不开围棋界最懂机器学习的高手。

本次,我们很荣幸邀请到围棋队的电脑专家——余平大师,来为我们讲解第一盘人机大战。


余平老师语音点评文件:

围棋高手点评柯洁的失误.mp3


首先,当然从围棋的角度出发,余平大师认为,柯洁选AlphaGo的“点”三三是非常非常错误的。


“点”完三三,然后一“爬”的时候,以前胡耀宇写过一个“扳”,然后“扳”了“退”,所以说不好;事实上今天AlphaGo一“飞”,其实几十年就已证明过“飞”比“扳”要便宜一点点。


其次,他还认为柯洁没有抓住第37手的机会,非常可惜。


柯洁在36手AlphaGo“挤”他的时候,让角被吃掉,这肯定不是好棋。他应该下在43手的位置,“小尖”守住那个角,同时白棋(AlphaGo)也就吃不掉他。然后白棋大概会断打,之后会形成一个围大模样的状态,你就可以打进去……这是最好的对付机器的方法。


因为吃棋,那它蒙特卡洛算法就全没用了,你就得逻辑地、算法很精准地把它吃掉,这才是取胜之道。


第三点,这位最懂机器学习的围棋大师认为,要战胜AlphaGo的唯一出路,是用逻辑搜索代替概率搜索。


当然就是,你开始亏了,这个压过来,到底谁好谁不好,我就不知道了。但是你形成了一个大模样,然后你再打进去,这就把棋局变成逻辑搜索了。要是概率搜索的话,人肯定已经输了。那块棋就是在决生死了,只要你能活,AlphaGo就完了。


第四个观点,是我们的围棋爱好者蒋涛老板提出来的,他问了引发大规模战斗会有机会吗?那模仿棋会有机会吗?我们一起来听听余平大师的解读。


对,所以还是应该引发大规模的战斗。这主要是因为,最后的评定胜负要用“死活”来决定,才能有机会。


没有死活的话,蒙特卡洛树的搜索效率,人是没有办法做到的。官子的时候,它整个扣死你半目,你就没有办法了。


你必须要把它导入到对手来杀你的那条长龙中,那是最危险、同时也是最关键的时候。


下场就要看他是不是下模仿棋,不下模仿棋就根本没戏了。


从AlphaGo的角度讲,对付模仿棋需要特别的算法,这一点AlphaGo应该有做。但模仿棋会造成的影响是,双方的棋面会差不太多,即使最后你变招的时候也会差不太多,最后收官的时候,它又可能会变成逻辑搜索的状态,而不是概率搜索,只要错一点,这盘你就输了。


【本文来自投稿,文中观点不代表Xtecher立场。】


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