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标题: AI 无敌？人类的反击静悄悄 [打印本页]
作者: 匿名    时间: 2023-4-12 18:19     标题: AI 无敌？人类的反击静悄悄




前几年，alphago 横扫围棋棋坛，人类棋手不得不接受现实。

那么，按照 AI 的进步速度，我们当时也提过火车站台的比喻，呼啸而过，望尘莫及。从此，人类棋手输给 AI 不再是新闻，而且随着相关论文的发布和国内外各个技术团队的跟进，超越顶尖人类棋手的围棋 AI 已经越来越多，开源版，单机版，任何人都可以用一台稍微配置好一点的个人电脑，部署一套成熟的开源围棋 AI 代码，实现吊打人类世界冠军的能力。

我想以上这些，可能很多人都已经熟知了。

但最近一则新闻，重新打破了这个认知。

来自美国的一个业余棋手，实现了对 katago 14:1 的碾压胜利。

一雪被 AlphaGo 狠虐的 “前耻”！14：1，这次人类终于赢了围棋 AI

听上去是不是有点不可思议，或者觉得是不是有些莫名其妙。

1、katago 是什么，会不会是这个 AI 太弱了？

katago 是一个开源免费的 AI 系统，虽然是开源免费的，但实力还是非常强的，实际上大家都是基于谷歌的论文编出来的，加上这么多年的数据积累，围棋 AI 超越顶尖职业棋手都已经是标准能力了。你说为什么对方战胜的是 katago，因为这是个人可以轻易部署的，如果你想挑战其他顶尖 ai，可能需要向运营方申请，而且无法随时反复进行。所以，katago 是业余棋手最容易进行测试的 AI 系统，实际上，对方后来还测试了另一款 AI 系统，leelazero，也顺利通关，实现压制。

2、孤证不立，这事是不是假新闻？

国内已经有业余高手通过验证公布的棋谱，以及按照文章中提到的手段，实现了碾压 katago 对局，甚至是对 katago 进行让三子的情况下依然能够实现，要知道，如果不是利用了文章中的技巧，就算 katago 让人类 3 子，业余高手也很难过关。

3、这个是不是只是特定 AI 的漏洞？

最近几天，日本一个不知名的职业二段棋手，在网上战胜了目前最顶尖的围棋 AI 绝艺，其操作手法应该也是借鉴了那篇报道提到的问题。

我猜，可能很多人还会坚持，只有 alphago 是最强的，从当时 alphago 退役的时刻来说应该是的，但是 alphago 退役很多年了，而完全基于同一算法的绝艺这些年一直在迭代，所以我认为，绝艺应该已经超越了当年的 alphago。

4、为什么是美国业余棋手找到了关键？

明明中日韩拥有更多的围棋高手，并且和 AI 进行了更多的人类对局。为什么重大发现却来自于美国的业余棋手。

其实，这个属于魔法打败魔法的范畴，那么新闻有提，加州一个 AI 公司，通过自己研发的软件和 katago 对局百万盘，然后基于特定的分析手段，发现了 katago 的盲区，人类将这个发现进行实战检验，获得了空前的胜利。

所以，业余棋手碾压 AI 胜利的背后，依然是强大的 AI 系统的支持。

很遗憾的是，当年 AI 碾压人类的新闻，是世界级的重大新闻，而今天，人类成功反击的新闻，只在很小的圈子里传播，甚至连职业棋手，很多都还不知道这件事。

那么一点感悟分享出来。

1、战胜 AI 的套路不复杂，为什么人类棋手这么多年没有找到，因为这是人类棋手对局中不太会出现的情况，一个人类棋手，哪怕是业余棋手，五秒钟就能判断出来的局面和问题，却是 AI 致命的盲区。

所以，在某些层面上来，人类这种基于宏观局面的综合判断能力，对于 AI 而言，仍然任重道远。

很多人认为，AI 既然发现了 bug，会很容易解决，我觉得可能没那么容易，这涉及到了卷积深度。对人类来说，可能只是一眼就明确的问题，但对 AI 来说，需要大量复杂的计算才能搞定。

2、为什么人类顶尖棋手尝试那么多年，都无法战胜 AI，因为职业棋手和 AI 对局，正常思维是这样的，充分考虑每一手的效率和价值，试图在这样的极端效率对抗中争取出一点点优势，所以当年柯洁与 alphago 前百步平分秋色才被当作人类巅峰绝唱。

但真正战胜 AI 的方法是，根本不用关注每一步的效率和价值，只要诱导 AI 进入误判，这棋就赢了。

而 AI 的误判，往往在于宏观局面上的认知，在围棋这个案例里，就是对潜在的危险毫无感知。

这其实不止是针对棋局，在商业竞争，甚至国家之间的竞争，乃至在战争中，其实也存在类似的一些场景，可能你每一步都是对的，但一个关键点你误判了，就满盘皆输，也许别人样样不如你，但是抓住了你一个关键的判断失误，就让你陷入万劫不复之地。

3、人类为什么能战胜 AI，是因为人类编写了另一套 AI 程序，分析出了 AI 的漏洞。所以回到我之前福利课的那段话，做 AI 的主人，掌握它，利用它，而不是总是想在细节上和它争高下。

来源：caoz 的梦呓 微信号：caozsay

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