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人工智能是棋艺的极致,还是终结?

人工智能是棋艺的极致,还是终结?

作者: 傅瑞德_台北 | 来源:发表于2017-07-23 19:54 被阅读275次

    ……人终究是在追求幸福,下棋也是一样,出发点跟小朋友结伴一起跳方块、跳绳没有不同,都是为了沟通幸福,只是幸福太过抽象,为了方便对话,我们帮幸福加了很多记号,可能是棋力、头衔或输赢,反而取代了所有围棋的内容。

    王铭琬认为,过去这些记号或许非常好用,比较两个人的棋力和结果就能想像两个人的努力、高度和故事,但AlphaGo让这些记号都失去了意义。他说,如果未来我们还是用记号来看待围棋,不努力耕耘人与人的在围棋上的连结,可能不知不觉的,电脑就不再是工具,反倒成为我们的主人。

    “因为要是用记号去看一切的话,都是AI占优势,”王铭琬说。

    ──旅日千勝棋士談AlphaGo 王銘琬:其實大家也只是不懂裝懂而已

    王铭琬上面这几段话,真的说得很好;一棒解开了我个人对于人工智能(至少在下棋这件事情上)一直有所保留、不太确定问题出在哪里的地方。

    或许未来人工智能仍然会出现在各个角落,成为隐藏在许多事情幕后的推手;就像过去的蒸汽机、马达、电脑、手机一样,但世界上很多事情不仅仅是符号、计算、胜负,同样重要的是值得享受的过程、不可预测的结果、以及多多少少的不完美。

    如果电脑强到跟任何人下棋都可以100%获胜,那么棋艺是完美了,然而到那时候“棋艺”两个字还有意义吗?


    当然,做出下棋无敌的电脑不会是科学家的终极目标,而是过程。

    因为各种棋都有一些共通点:

    1. 有明确的进行规则、以及判定胜负的方式;
    2. 棋局范围是有限制的(棋盘大小、格数、棋子数等等),因此进行时间也有一定限度;
    3. 棋局的组合可能很多很多,但理论上并不是无限多;
    4. 最终顶多是以“和局”结束,但通常不会没有结果;
    5. 因此,整个胜负过程的逻辑规则是相当清楚、而且可以用程序定义的。

    所以,对于打造人工智能解题能力,让电脑磨练逻辑思考、自我探索学习和解题方法的科学家而言,“下棋”是非常好、而且容易控制各种条件的模型。

    能够把某种棋下得很好,甚至有能力使诈(或者说懂得用策略)、知道如何故意让子求生(或求胜)的电脑,就已经比过去纯靠计算“想尽所有可能走法”、但只知道往前冲杀的模型更上一层;而这种程度的智慧,则必须靠机器学习(machine learning)才能做到。

    也就是说,从科学的角度来看,我可以完全理解科学家透过下棋来训练电脑、让电脑更聪明,进而在将来解决更复杂的问题、应付变数远比棋盘上更多的环境。

    从这一点来说,电脑当然越聪明越好;把棋下好了,之后才能做更了不起的事。如果天下棋士和棋局都已经不是对手,电脑才能“毕业”。


    然而从棋士的角度来看,这件事其实是有点寂寞的。

    古今中外多少棋士穷毕生之力,让围棋(或任何棋)这门艺术臻于完美(但可能永远不会完美),但“不会输棋的电脑”一出现,让这些努力都成为过去无谓的投资。

    我不认为棋士们在意的是自己的头衔、段数等等,而是毕生的努力、以及未来的道路,似乎顿时失去了重心。

    或许,之后的目标变成击败“不是人、不需要担忧人生、没有任何旁骛、不喝茶不喝酒不需要坐禅冥想定神、只要计算就好”、甚至没有像自己一般活着的电脑?

    但如果下棋为的不只是胜负,也为了人生的自我完成呢?


    在我们之中,够资格称得上是棋士、或是把完美棋艺当作人生目标的人,应该是极少数;即使以后“棋士”这个名词不复存在,对我们的生活也不会有太大影响(这样够寂寞了吧?)。

    然而,更快、更聪明、更有学习能力的电脑,往后可能会影响大多数人的生活:解决气候问题、让人们吃得更饱、二十年内登陆火星、或是让人类慢点灭亡,这些或许都比下棋更加重要。

    但是,作为人,我们多少都会奢望生命中不只是天气好、吃得饱、跑得远、晚点死,过程中最好有些跟这些目标毫无关连、甚至有点无益的乐趣和自我满足;就像盐让西瓜更甜一样,让这些目标的完成有它们的意义。

    所以古人说:

    “不为无益之事,何以遣有涯之生?”

    不是完全没有道理的,但重点不在“无益”,而在“有涯”。

    说下棋无益,棋士们可能会抗议,而且它好歹帮忙完成了登陆火星电脑的小学学业,并不全然是丧志之事。

    下棋这门学问,作为消遣也好、作为训练人脑的方式也好,应该还是会继续存在;但作为一种艺术(从某种角度来说,被认为已经升华到“艺术”层次的,就是可有可无、胜负无关大局、但意义仍然深远的事情),变得更加寂寞恐怕也在所难免吧。

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