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人机对奕,谈何不公?

2016-03-24 07:42 大数据实验室
关于人工智能围棋系统「AlphaGo」和全球棋王李世石(Lee Se-Dol)的围棋对弈,华文世界不少专家已作精辟解说。笔者推介尹相志的 《浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术》。[1] 本文旨在回应其他报道中,南韩信息通信专业律师田石镇就人机对奕不公的批评。[2]
 
在报道中,田石镇律师的批评主要有两点:
 
1) 对赛用的是分散版,透过网络连结。田石镇律师认为,「AlphaGo在这场对弈之中可以透过网络随时收集信息,在李世石落子后进行运算后予以应对」,造成不公。

2)田石镇律师认为「AlphaGo 甚至动用穷举法(BF算法—Brute Force,对未来可能发生的所有情况进行分析)下棋」,违反规则。


先回应第二点。在回应之前,先让我们看看《棋魂》漫画版第116回,塔矢行洋对佐为一局,塔矢行洋在投降之前的一番对白:「只余下小官子,看清楚到终局的棋路。我将会……输掉半目。官子与之前攻防方式不同,只得一条棋路,程序很复杂,容易出错,不过……正确的道路只得一条。此人肯定跟我一样,已看到终局的盘面。」 [3]
 
根据围棋规则(虚手终局,地大为胜),如双方均同意无子可下,即可按规则判定胜负。那么双方如何判定「无子可下」?先不论由人脑还是由计算机博奕,双方在此「对未来可能发生的所有情况进行分析」是否为过?若然在这情况下,穷举不算「违反规则」,那么双方于之前多少步采用穷举法才算「违反规则」?正如先前所引的漫画剧情,在小官子(进入终盘的最终阶段),双方已预见终局盘面,用穷举法何足为过?
 
Google方面主张AlphaGo 是采用经深度学习的类神经网络来决定下一手。类神经网络并不会有由人类输入,明确的判断规则。有的只是从「指教」中归纳出来的最佳运算程序,需研究人员事后分析才能得知这个人工智能的判断基准。以类神经网络的庞大运算量,到棋局的某个状态,人工智能的运算量覆盖穷举法亦不足为奇。有否演变成穷举法,仍需事后分析。

笔者初学围棋时,曾有不切实际的幻想,如能制作一个表格,左方是所有对局的状态,右方是最佳应对,则任何人手持这个表格,便能轻松获胜。现实是,即使对局状态有限,穷尽宇宙所有物质和时间,也不能完成这个表格,技术上只能做出即场有用的极小部分。任何「人」对奕,不管双方有或没有这个万用对应表,手持还是心算,谈得上公平的只有「思考」时间限制,各方在限时内运用最有效率的方法获得最好的应对,而非限制任何人用任何方法计算应有的对应。有否穷举,无关痛痒。
 
再回应第一点。回应之前,先看看笔者昨日和笔者学生们的对话。(对话是在国际数学建模挑战赛的赛前训练中进行)
 
学生:AlphaGo可以上网,并不公平。
 
笔者:那么你们认为人工智能一方可以用一台多大的机器?
 
(学生出示考评局核准的电子计算机)
 
笔者:(指向普通中学课室的桌面计算机)这台不行吗?(学生犹豫)这间课室般大的机器不行吗?
 
学生:有点过分吧。
 
笔者:(左手拇指食指作正方形状)一颗这么大的计算机中央处理器可以吗?
 
学生:当然可以。
 
笔者:两颗可以吗?
 
学生:可以。
 
笔者:那用甚么来连结?
 
学生:电线。
 
笔者:有没有长度限制?(学生无言)第二颗可以放在隔壁班房吗?(学生无言)那四颗可以吗?既然多少颗都可以,为何透过网络连结不行?
 
「人」「人」对奕,「为保公平」,的确不容第三者用任何方式介入,包括在现场或用通讯器材通风报信。这里「人」的定义相对明确,头﹑躯干﹑四肢「及其连结」。谁是第三者,谁人通风报信,一目了然。可是,「一台机器」的定义却不甚明确。执拗于连结各部分间的电线种类,未免无理取闹。田石镇律师或许担心第三者能在场外介入 AlphaGo 的运算,未有实质证据之前,不应妄下判断。
 
与其质问有否透过网络随时收集信息,不如质疑AlphaGo 在指教过程中是否已利用透过任何方法收集,而田石镇律师认为不公的资料。可是,对局前仔细研究对手,与其评之为不公,不如认之为常识。
 
上星期从报道得悉田石镇律师的批评,笔者从棋艺界朋友的反应中得知,他的批评在某些棋界朋友相当受落。自从各方专家深入浅出地解说 AlphaGo 的运作原理后,部分棋界朋友的误解业已消除。
 
笔者亦希望略尽绵力,澄清各方对是次人机大战的误解。

参考资料:
[1] 尹相志《浅谈Alpha Go所涉及的深度学习技术》  
[2] 南韩专家:AlphaGo可拆解李世石棋招 《自由时报》11-3-2016
[3] 《棋魂》单行本 第14期



(作者:刘汉森           来源:好玩的数学


作者简介:刘汉森,中学数学教师,亦是国际数学建模挑战赛2015其中一队香港得奖队伍的指导教师





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