人類能懂棋藝之美，機器人很難｜青年報

圍棋機器人人工智能國際象棋風雲之聲 2017-06-11

關注風雲之聲提升思維層次

解讀科學，洞察本質

戳穿忽悠，粉碎謠言

導讀

代表目前人類圍棋最高水平的中國棋手柯潔九段和圍棋人工智能程序“AlphaGo”日前在浙江烏鎮展開三番棋對決。雖然最終柯潔0:3落敗，但這場巔峰對決註定會載入史冊。此番對決也讓“人機對戰”評論員、“70後”學者陳經引發了圍棋界的關注。對於令不少人類沮喪的“人機對戰”，陳經有他自己的看法：“相對機器，人類從棋藝角度看有一個終極優勢，那就是人類能理解圍棋的藝術性。人類能解釋AlphaGo的棋招厲害在哪裡，體現的棋藝之美在哪裡，而這個能力是機器人很難具備的。”

人類能懂棋藝之美，機器人很難｜青年報

“上世紀90年代中期，我國的陳志行教授開發的‘手談’是當時世界上水平最高的程序，雖然棋力不高，但已經有很多棋迷積極進行測試，看能讓它几子，也有談論過如何開發更高水平的圍棋程序。”

雖說一路讀到香港科技大學碩士，陳經學的都是計算機專業，但是，陳經為人所知卻始於經濟領域，他的多篇經濟文章受到學界的關注。因此，此番解說“人機大戰2.0”與人工智能盛況，學者陳經表示自己屬於“跨界”。比賽當天，多名粉絲專程趕到上海觀察者網的直播現場，只為與陳經切磋人工智能，陳經的另一個頭銜已然是“網紅科普達人”。

既然要解說“人機對戰”，除了懂人工智能，還要會圍棋。陳經說，自己迷上圍棋，完全是受到“棋聖”聶衛平的影響。

少時的陳經，因為看到別人下圍棋，幾個小夥伴覺得很有意思，就自己買了些黑白鈕釦畫了棋盤開始下。“開始規則都搞錯了，看到打劫要找劫材，我們就以為吃了別人的子對方就不能提回，連打二還一、倒撲都不許了，下了一陣子才糾正過來。”陳經笑言自己的圍棋啟蒙有點“奇葩”。

1985年到1988年，中日圍棋擂臺賽聶衛平任主帥九連勝助中國前三屆戰勝日本。那時，中國產生了一大批業餘棋迷，陳經也是其中之一。“從那時起，我真正迷上了圍棋，後來，進了中學、大學，不少同學都會下，水平也差不多。”

陳經學的是計算機專業，後來也一直從事算法研究開發，再加上自己下圍棋，自然就會對人工智能下棋有興趣。

機器人跟人類對弈是不是電腦裡輸入了很多棋譜，看到人類下哪招，就用哪招來應對？陳經說，這是對“人機對戰”典型的錯誤理解。陳經告訴青年報記者，機器人算法其實是模擬人類下圍棋的思維，這是非常難的。“

“上世紀90年代中期，我國的陳志行教授開發的‘手談’是當時世界上水平最高的程序，雖然棋力不高，但已經有很多棋迷積極進行測試，看能讓它几子，也有談論過如何開發更高水平的圍棋程序。其實不少業餘棋迷都接觸過圍棋AI，只是水平都不高，所以沒有引起多大反響。”陳經科普道，“大約在2012年前後，日本的ZEN開始讓資深棋迷大吃一驚，因為它已經能戰勝像我這樣實力一般的業餘棋手了。從算法開發的角度而言，這個進展已經是非常厲害了，只是社會上知道的人不多。那時我們就知道它取得突破的原因是蒙特卡洛樹搜索。”

“他的大哭可以理解，因為壓力太大了，整整3盤棋中，AlphaGo沒有任何錯招。作為排名世界第一的棋手，這種棋力被碾壓的感覺他從來沒有過。他哭是因為這種整個比賽找不到機會的窒息感。”

2016年初，AlphaGo橫空出世，世人震驚。

由於陳經一直對於圍棋AI相關算法有所瞭解，所以能迅速理解它的算法來源。“其實都是有發展脈絡的，並非忽然一下子蹦出來。”陳經將計算機算法與圍棋技術相結合寫了一系列的文章。那時，大多數相關文章要麼對算法不瞭解，要麼對圍棋技術不瞭解，陳經的“棋機結合”分析能將兩者完美地結合起來。

2016年3月13日，陳經在觀察者網發表的文章預測到了李世石第四局戰勝AlphaGo的方式，引起了國家圍棋隊總教練俞斌九段等專業人士的關注。

3月15日，陳經首次應邀講解“人機大戰”，那是李世石對AlphaGo最後的第五局，講解搭檔是吳肇毅九段。

陳經的“人機對戰”解說之路由此開啟。

陳經坦言，印象最深的一場比賽，是他和應氏杯冠軍唐韋星九段一起在騰訊解說日本電聖戰DeepZenGo對一力遼的比賽。“雖然唐韋星是世界冠軍，棋力比我高多了。但是我對AI更為了解，所以在講解時，對於一些局勢的判斷，我的直覺比他還準，後來他仔細考慮後也承認我的判斷是對的。”陳經說，這也是“人機對戰”有趣的地方。講解的時候，一方面要像“人人對戰”一樣配合專業棋手將棋局脈絡說清楚，另一方面，要解釋機器是如何下棋的，突出機器與人下棋不同的地方。

此番，雖然柯潔0:3敗給了AlphaGo，但陳經依然認為柯潔的表現好於李世石。“最根本的原因在於，柯潔對戰的AlphaGo，能夠讓李世石版本的AlphaGo三個子！對於瞭解圍棋的棋手與棋迷們而言，這個差距大到令人難以置信。”陳經解釋道，李世石對這個明顯更弱的版本，前三局表現極差，第五局碰到AlphaGo出現局部計算錯誤，但他下得過於保守還是輸了。“李世石第四局雖然取得了非常耀眼的一勝，但那是因為AlphaGo明顯有Bug。”

陳經認為，柯潔和AlphaGo對戰時，對手要強得多，雖然沒有勝機，但棋局質量明顯更高。“特別是第二局，代表了幾次人機對戰的最高水平，Deepmind從後臺數據也給出了這樣的結論。所以從棋藝表現來看，顯然是柯潔好。Deepmind說新版AlphaGo中沒發現bug，柯潔沒有找到也是正常的。”

對於柯潔最後一戰失利後的大哭，陳經認為“不冤”。“最後一戰柯潔表現不好，早早出了敗招，雖然棋局還在進行，但已經知道必敗了。他的大哭可以理解，因為壓力太大了，整整3盤棋中，AlphaGo沒有任何錯招，還有很多好招他沒有看出來。作為排名世界第一的棋手，這種棋力被碾壓的感覺他從來沒有過。他哭是因為這種整個比賽找不到機會的窒息感。”

“它已經沒有必要再和人類對局了，算法開發可以告一段落了，所以Deepmind宣佈AlphaGo退役，研發人員轉去做其他項目。”

此番“人機對戰”後有報道稱，Deepmind方面表示，由於看到柯潔落淚而心碎，AlphaGo決定“自毀”。對此，陳經認為，這只是開玩笑的說法，真正的原因是AlphaGo通過實戰與棋譜證明，它已經遠遠強於人類棋手，這得到了算法研發者和棋手棋迷群體的公認。“它已經沒有必要再和人類對局了，算法開發可以告一段落了，所以Deepmind宣佈AlphaGo退役，研發人員轉去做其他項目。”

對於“人機大戰”中人類的劣勢和優勢，陳經是這樣看待的：人發揮不穩定，狀態不好時會出現各種大小錯誤，而機器發揮特別穩定。與AlphaGo這麼強的AI對弈，出小錯就可能是致命的。人類受固有圍棋觀念的限制，有一些招數不敢想，對一些固定的套路（其實可能有錯）深信不疑。而機器人自我學習沒有這些觀念限制，什麼棋都敢下，不斷下出新招給人類重大考驗。機器永遠是從全局出發考慮棋局甚至根本沒有“局部”的概念，而人類由於思維方式的限制，或多或少總是會從局部出發考慮問題。“此外，人類思維速度受限，柯潔已經是人類棋手中計算非常快速的，但是從棋局深度來看，3小時的思考時間可能還是不夠。而機器運算極快，1分鐘就算得比人要深遠得多。”

但是陳經並未完全否定人類。“相對機器，人類從棋藝角度看有一個終極優勢，那就是人類能理解圍棋的藝術性。人類能解釋AlphaGo的棋招厲害在哪，體現的棋藝之美在哪，而這個能力是機器人很難具備的。”

那麼，人類圍棋棋手未來是否有希望戰勝機器人？陳經表示，未來人類高手的圍棋技藝，無疑將因為AlphaGo帶來的革命而大幅提升。但是客觀來說，人類將沒有希望戰勝圍棋AI，不僅是 AlphaGo，會有更多圍棋AI人類高手無法戰勝。“因為AI下圍棋的方式人類永遠無法模仿，它有一個價值網絡能比人類更為精確地判斷局勢，它能每一步模擬至終局幾十上百萬次，人類絕對不可能這樣去下棋。特別是圍棋太過複雜，比國際象棋要複雜得多。在破解以後，越複雜的棋類，機器的優勢越大。人類有可能跟國際象棋AI下成和局，但是在圍棋上和AI的差距是驚人的。”

對於人工智能，陳經的腦洞很大。”人工智能的最高境界從經濟意義上來說，就是將人類從勞動中解放出來，人可以專注於發展自己的興趣。從生理意義上來說，如果發展出強人工智能，能夠控制人體每一個細胞的生長，人類永生從技術上來說沒有障礙。人工智能除了下棋，從想象力來說沒有限制，能夠做幾乎所有的事，只是還需要從技術上一個個去實現。”