Fei-Fei Li出现在纪录片当中
在比赛前,AlphaGo团队发现AlphaGo存在一些问题,但是没有时间去完善了。
AlphaGo 与李世石比赛的时候场景
AlphaGo赢了第一局后,团队成员去街头买报纸
纪录片中AlphaGo背后算法介绍
李世石比赛期间出去透气
期间AlphaGo走了特殊的一步
李世石的第78步是AlphaGo的弱点
(从另外一个角度,李世石是AlphaGo系统的测试员 ^_^)
李世石不敢相信自己赢了一局
神奇的第78步
福利
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AlphaGo简单介绍
阿尔法狗(AlphaGo)是第一个击败人类职业围棋选手第一个战胜围棋世界冠军的人工智能程序。
由谷歌(Google)旗下DeepMind公司戴密斯·哈萨比斯领衔的团队开发。
2016年3月,阿尔法围棋与围棋世界冠军、职业九段棋手李世石进行围棋人机大战,以4比1的总比分获胜;
2016年末2017年初,该程序在中国棋类网站上以“大师”(Master)为注册帐号与中日韩数十位围棋高手进行快棋对决,连续60局无一败绩;
2017年5月,在中国乌镇围棋峰会上,它与排名世界第一的世界围棋冠军柯洁对战,以3比0的总比分获胜。
围棋界公认阿尔法围棋的棋力已经超过人类职业围棋顶尖水平,在GoRatings网站公布的世界职业围棋排名中,其等级分曾超过排名人类第一的棋手柯洁。
2017年5月27日,在柯洁与阿尔法围棋的人机大战之后,阿尔法围棋团队宣布阿尔法围棋将不再参加围棋比赛。
Go以为就是"狗",没想到是围棋的英文名称。
古老的神经网络算法在如今过剩的硬件算力加持下能做什么,我们来试试。或许因为Alpha Go的作者年轻时下过国际象棋,所以alpha的首个项目是Go。
神经网络算法只是人工智能的分支之一,从发明到被广泛应用之前,一直有发展,只是未破圈,被大众感知。它就像围棋一样,是众多思维工具之一,被人类发明,发现缺点,完善,发展。
做好当前的事情,输出一点点创新的文档,拓宽一点点未知边界,无关乎名誉,只在于成长。
这个故事是在2018年9月16日写的,在看这个纪录片之前。
所以这个小故事的内容跟纪录片的内容,没那么相关,是根据AlphaGo与柯洁对弈的新闻来写的。但是多少有一点我对于AlphaGo的思考,放在这里当作一个小小的分享吧
今天走在路上想起柯洁和Alphago,忽然想写个小故事:
机器人Alphago被制造出来,为的是可以赢过自诩创造了围棋游戏的人类,打破机器无法超过人类(至少在围棋游戏上)的传说。
年轻的棋士柯洁,还是孩提时就被从千百万个孩子中挑选出来,用最好的老师教导,有最优秀的对手们由他历练,有一个又一个前辈为他的登顶铺路,为的是有朝一日他可以赢得所有比赛,攀登至围棋的最高境界。
一个是只懂下棋的机器;
一个是野心勃勃的少年。
第一局:289手后,AlphaGo以1/4子取胜。
第二局:柯洁投子,AlphaGo中盘取胜。
第三局:柯洁209手中盘负于AlphaGo
三局三败,柯洁哭了。因为他输了。
三局三胜,Alphago依然冰冷,因为它只是机器。
机器只懂得下棋,最后赢了游戏;人想争输赢,最后输了比赛。
机器始终冰冷,人能体会喜悲冷暖。
人想通过规则比出高低;只懂规则的机器仅仅是计算出最大的概率去达到已经被设定的目的。
规则是人的,游戏是人的,高低是人的,输赢是人的,“悲喜冷暖”是人的,“真善美、假恶丑”是人的,“生与死”也是人的,亦连“时间”也是人的。而万事万物最终的“结果”是属于人的,也不是属于“人”的。
谨以此故事献给堀田由美女士以表感激之情。
为什么是围棋?这是看完纪录片之后一直盘桓脑中的问题。
当年AlphaGo的新闻出来后,我作为围棋外行并不完全理解,如今后知后觉看完纪录片,大致了解了事件的全貌,包括业界轰动的原因以及赛程中职业棋手的挣扎。大家花了不少篇幅讨论这件事带来的影响,这个提前到来的技术突破到底意味着什么?我觉得想清楚这个问题之前,还是得回到我最初的疑问上:为什么那么多的人类事物中,偏偏是围棋成为了隔绝人脑与电脑的标志性分水岭?
AlphaGo与李世石的一战已经过去3年了,如果认真的观看整场比赛,试着去理解李世石所谓“神之一手”的逻辑,你就会发现围棋之所以有着如此高的地位,是因为它充满了“人性”。在开发者的眼中,对战游戏里,双方每一步的决策几乎都可以数据化,我们能够通过一定量的运算来计算每一步的胜率,无论这个运算的体系多庞大,只要能得出最佳答案,人脑就能被电脑打败。
而围棋不同,片中用很形象的动态图像来解释了围棋的运算,在简单的规则之后是无数种可能性,简单来说,这是一个一切都在变化中的游戏:你的每一步走棋带来的结果都会随着对手的布局发生改变。所以对电脑来说,一旦无法猜测对手的思路,也就意味着无法用运算来得到自己的“最佳答案”,围棋之所以特殊就在于此。
可这个问题对人类来说就简单了,对手的性格、脾气、此刻的状态和压力,都能成为判断棋路的依据,甚至我们能通过不断的训练来强化这个技能,这种技能我们人类称之为“情商”。虽然要玩好这种费脑子的游戏看起来需要超高的智商和记忆力,但真正的考验是一个人对全盘的把控统筹能力,平面上,你需要掌控棋盘上每个区域的棋子,除此之外,你还需要对整个时间轴线的走向进行预期,在这个立体的概念里,有意无意的,每一个选择让棋路本身成为了个体性格的诠释。
预估棋路都如此困难,更别提人类还拥有更多的策略。我们知道,取得胜利往往需要牺牲和耐心,所以在性格的因素之上,我们有了各种棋谱兵法里的几千种得胜之道。这就让人脑拥有了更复杂的计算方法,不仅能考虑到棋盘上的策略,纳入计算公式的“参考值”也比电脑多得多。
电脑程序之所以让人感觉“冷冰冰”,就因为它还没能涵盖足够广泛的计算参数,程序只知道遵循现有公式去计算而已,这样的计算结果显得有些呆板,相比之下,我们称之为“直觉”的人脑计算结果就灵活多了。而更让我们自豪的是:如此庞大的计算体量甚至只需要几秒的时间。
但如今不同了,AlphaGo的三层神经网络显得足够灵活,打败柯洁的Master版本在横扫职业棋手之后,有人的评价是“它看起来很有人味”,也就是说这样的计算方法已经几乎完全模拟出了人脑的计算体量,甚至超过了我们。
李世石的第三场比赛中,他用了一个特别的棋路“骗”过了电脑,最终取得胜利,后期分析反复强调李世石这第78步的走法,在程序计算下只有十万分之7的概率,因此电脑玩全没能预判到。而AlphaGo在第二天的比赛中,几乎是现学现用,前期的布局就走出了相当“偏门”的选择,没有任何人看懂了电脑想要干嘛,就在大家怀疑是不是再一次出现Bug时,程序漂亮地完胜。
这里有一个细节,在几乎锁定胜局之后,AlphaGo走了一个“缓手”,后台数据团队说并不是误判,它很明白这不是当下这个时间点上的明智之举,而电脑就是走了这么无效的一步。这简直细思极恐,有没有觉得它除了冰冷的计算之外似乎多了一些情绪化的东西——昨天输给你是个意外,今天我要用同样的方法打败你,而且反正怎样你也要输,走几步没用的闲棋陪你玩玩呗。
不仅是超快速的学习能力让人惊叹,而这里面略带傲慢的态度又让人背脊发凉。懂得“佯攻”、懂得“后手”,在紧张的对弈中学会冷静思考,懂得用一些方法去迷惑对手隐藏自己,这些东西已经不再是人类大脑的专属了。
为什么说围棋的文化甚至能延展到哲学领域,就是因为这种对弈过程的美妙程度我们自己都无法解释,只能用“人性”这个词去囊括它、欣赏它。但可怕的是,如今电脑程序也在与人类的交战里拥有了人性,它不再是那个只懂一味占据领先的运算方法了,从这局之后,它学会了牺牲和隐藏,慢慢地,或许它也能拥有自己的“性格”?而最最可怕的地方是:它会不会有一天把隐藏的策略用在棋盘之外?李世石唯一一次战胜AlphaGo的那局对弈,是人类的智慧?还是AI的故意为之呢?
看完AlphaGo的纪录片很多天了。还是会常常想起李世石那手精妙的“神之一挖”之后,AlphaGo几乎程序错乱似的,连下两手让人错愕的虎口点子,随后认输。那一幕的认输,好像这让人畏惧的机器突然有了一点“人性”。 可惜不会再有这种情况了。 它从此之后就是人类棋手望尘莫及的巅峰。李世石的那唯一一局赢棋,就像人类最后的高光时刻,剩下全是“下山路”。 它拥有无与伦比的学习能力,它的下棋逻辑是每一步都通过计算,下出每一步胜率最高的一步,那些人类花了几辈子才想出来的妙手,它可以通过短时间计算得出。 我理解李世石之后的退役,从前下棋都是人与人之间的战斗,黑白翻覆可以参悟世间理、可以争棋无名局、可以用人类的速度体悟那些虚无缥缈的艺术感。当AlphaGo“坐在”他面前,那是个无限可击的深渊,真正的“惴惴小心,如临于谷”,什么虚无的道理都没有,只剩下胜负。 AlphaGo的出现虽然让人类棋手在训练时如虎添翼,水平都提高了一层,可是这就如同学会开车开飞机的人类,飞得快的始终不是人类本身,而且机器。欲速则不达,任何过于高速的发展都值得警惕。 我很遗憾,AlphaGo就此剥夺了人类面对围棋时那种想要用尽一生参悟浩渺的美感。这种“被终结”感有点糟糕。
难得看到那么激动人心的一部纪录片,虽然已经知道结局,但是看到李世石下赢的那一盘,仍然非常激动。
对AlphaGo与李世石的对弈心中一直有一个疑问——迷一样的第四局。是有意安排还是系统出了BUG?在纪录片中终于得到了解答,原来是李世石下出了神之一手,这一步棋的概率,在AlphaGo的评估网络当中,可能性只有万分之一不到。
有几个有意思的细节:
1. 坐在李世石对面,代表AlphaGo下子的人叫黄士杰,看起来是个华人,也是DeepMind首席工程师
2. 算法通过一台Thinkpad X1来操作,操作系统是linux
3. DeepMind办公环境更像是一个普通的互联网创业公司,不如想象当中梦幻,起码配的显示器没有想象中好
4. DeepMind坐落在Oxford镇,曾经去过Cambridge,两座大学城应该很像,充满了古典美,到处都是学生和教授
伟大的人类战士李世石万岁!
李世石真是一个坦荡的人!第三局后记者会上说的话太动人。
人类已完。
比之前看的任何报道都来得震撼。AI使人产生的敬畏感不逊于深海雪山,但深海和雪山就在那里,而AI,人类设计了它的原理,却难以预测它的极限。第二局的黑37手和第四局的白78手形成了有趣的对照,一个创造性地超越人类预期,一个概率极低的非人类的选择触发了机器的错乱,内里其实相互关联的。
在同一个夜晚,噙着泪把电影刷了两遍,体会人类在一项体现极致而古老智慧的游戏中,如何以一种令全人类恐惧的过程和悲壮的方式,完败给人工智能程序AlphaGo的故事。樊麾恰当及时的点评、李世乭的从骄傲到失望再到隐忍的情绪波澜、DeepMind团队的谦虚单纯,共同构成了极美的人类群像。2018年1月观影
有意思,我以为是科技层面解读阿法狗,原来着重还是还原了对局,加入了人类与围棋对科技的思考。
从小学棋一直认为李世石是历史上最优秀的棋手 现在我觉得他是最伟大的 这部纪录片把李世石从被击败-击溃-自我怀疑-重新认识-超脱的过程呈现地非常完美 史诗感
看电影了没
第37手的石破天惊? 还是第78手的神来之笔? 影片最打动我的 是阿尔法狗团队在第四局面对李世石的胜利时 那种真实的矛盾 樊麾说 李世石曾经为自己而战为国家而战 这一次 他为人类而战 其中的勇敢和挣扎超越肤色民族让人动容 而帅哥程序员说 这还远远称不上人工智能而仅仅只是一个程序
这部纪录片的目的并不是给大众带来焦虑和不安,而是用这场人机大战来展示人类的智慧和魅力。AlphaGo取得了最终的胜利,这基于它身后整个团队的日夜付出,基于一系列算法,是集体智慧的结晶;李世石连败三局后依然能以昂扬的斗志面对AlphaGo,用“神之一手”拿下一盘,足见他的个人智慧在逆境中迸发出了超乎想象的能量。我不那么了解围棋,但在李世石胜利的那一刻我似乎也参与到了这场比赛中,似乎自己也是胜利的一份子——这是人类的胜利;我不那么了解AI,但研究团队的谦虚与严谨同样赢得了我的尊敬。樊麾作为同时了解围棋和AlphaGo的人,每次的点评都恰到好处,他用蹩脚的英语让观众正视人工智能,同时正视人类所拥有的力量。
略单薄了些,中日几乎隐形,活跃的顶尖棋手一个没有(古哥只活在记者的提问里),完全不足以展现这件事在棋坛引起了怎样巨大的震动。职业围棋意味着什么,李世石意味着什么,阿尔法狗又意味着什么?解答流于表面,90分钟像拍了个广告,收得也仓促。可能苛求了,总之感恩能有这片。
作为一部纪录片很难满意,而且因为没有中国讲解的素材导致很多判断、言论都不尽准确(因为樊麾、欧洲讲解员、韩国讲解员的判断能力和水平都和柯洁古力相去甚远),但一些情绪和细节让我非常感动。重温37和78手仍是美妙体验。Aja Huang心路历程我简直又能脑补一万字,太感人。
AlphaGo添人肉臂黄士杰,欧洲杯击败樊麾(职业二段)并将其延揽,世界杯击败李世石(职业九段)并将其激活。瞩目手:第2局37手、第4局78手、第5局缓手。
这部片子里,李世石到更像是主角,一个挽歌英雄。
樊麾真是抢戏啊。没有他的话这个电影就有点太高冷了。一众CS大拿们一本正经的说这说那完全抵不上樊麾那几句真诚的破英语。
做得太肤浅、表面了。
那是人类最后一次下赢狗子...
1.人类最宝贵的东西还是人性吧,主要是同情心。在某一时刻,一丝悲伤把全人类连为一体;2.李世石是获得纯粹理性的无上智者,樊麾则是承载爱和理解的先验化身;3.人类以智谋或制造陷阱取胜,人工智能却教给我们如何学习;4.从乐观的角度上说,李世石可能是世界上最后一个还可以以人类思维战胜人工智能的人类,从悲观的角度上说,李世石可能是世界上第一个真正意义上的赛博格;5.正如宇宙一样,人的思维在不断扩展,而边界之外,到底存在什么?
alphago大战柯洁时和朋友探讨过相关纪录片拍摄的可能性,看完这个片子,感觉它做到了我们当时设想的200%,只是主角换成了李世石。印象深刻的是,片中完美的特效将复杂抽象的围棋运作思路非常视觉化地表现了出来,还有樊麾的采访,那么生动和直指内心,简直是所有导演都梦寐以求的那种嘉宾。
太好看啊啊!过程展现得精彩又有营养,作为一个棋盲也激动不已。李世石败于阿尔法狗,恰恰体现了围棋的内涵。而阿尔法狗走棋,简直是门哲学,还顺便教做人:很多时候看似毫无道理、怪异反常、近乎乱来的走法,一些人类绝不会选择、一致认为是误判形势的荒谬棋步,最终却并未一败涂地,恰恰导向了胜利。