分享

跳棋、象棋和围棋,深度解读人工智能的三盘棋

 我心永恒0527 2022-05-20 发表于浙江

从简单的跳棋、到复杂的象棋、直到最近热门的围棋,为何在人工智能领域,科学家们总是热衷于让AI下棋?人工智能不断挑战人类棋艺,每当人类被击败,我们也不免唏嘘和感叹,本文工知哥便跟大家一起回顾这重要的三盘棋,探讨下科学家们为何热衷研发棋类AI。

图片

图片

为何科学家们热衷于棋类AI?

人工智能领域,科学家之所以热衷于让AI与人类下棋,不断挑战人类棋艺,主要有两个原因:

1

一方面,由于棋类游戏自古以来就被认为是人类智力活动的象征,模拟人类活动的AI自然要以此为目标。成功达到甚至高于人类水平,可以吸引更多人关注并投身于人工智能的研究和应用中来;

2

另一方面,棋类也很适合作为新的AI算法的标(Benchmark)。棋类游戏的规则简洁明了,输赢都在盘面,适合计算机来求解。理论上只要在计算能力和算法上有新的突破,任何新的棋类游戏都有可能得到攻克。

在人工智能发展史上,有非常著名的三盘棋:跳棋、国际象棋和围棋。先来看一下这三盘棋的复杂程度和难度系数:

图片

从表格可以看出,围棋的复杂度和难度系数最高,象棋次之,跳棋最低。就象棋和围棋而言,两者博弈树复杂度相差无几,但状态空间复杂度差异很大,来通过一张动图感受下象棋和围棋的复杂度:

图片

第一盘棋:跳棋

作为难度系数最低的跳棋,其空间复杂度也很低,甚至在不需要对博弈树剪枝的情况下,计算机凭借强大的计算能力便可以计算所有盘面的可能。

图片

1952年,阿瑟·萨缪尔(Arthur Samuel,1901—1990)在IBM公司研制了一个西洋跳棋程序,这个程序具有自学习能力,可通过对大量棋局的分析逐渐辨识出当前局面下的“好棋”和“坏棋”,从而不断提高弈棋水平,并很快就下赢了萨缪尔自己。

在1961年邀请萨缪尔提供一个该程序最好的对弈实例,于是,萨缪尔借机向康涅狄格州的跳棋冠军、当时全美排名第四的棋手发起了挑战,结果萨缪尔程序获胜,在当时引起很大的轰动。IBM的股票一夜便暴涨了15个点。这个程序也被认为能够“学习”,并让人们首次接触了“人工智能”的概念。  

图片

萨缪尔跳棋程序不仅在人工智能领域产生了重大影响,还影响到整个计算机科学的发展,早期计算机科学研究认为,计算机不可能完成事先没有显式编程好的任务,而萨缪尔跳棋程序否证了这个假设。   

第二盘棋:国际象棋

国际象棋的空间复杂度较高,暴力求解的方法并不可行,但是相对而言容易找到适合的价值函数。

1996年2月10日,超级电脑深蓝首次挑战西洋棋世界冠军卡斯帕罗夫,但以2-4落败。比赛在2月17日结束,其後研究小组把深蓝加以改良。

1997 年 5 月 11 日,在人与计算机之间挑战赛的历史上可以说是历史性的一天:计算机在正常时限的比赛中首次击败了等级分排名世界第一的棋手,加里·卡斯帕罗夫以 2.5:3.5 (1胜2负3平)输给 IBM 的计算机程序 “深蓝”!机器的胜利标志着国际象棋历史的新时代。

图片

深蓝所运用的战术是“蛮算”。它运用并行计算系统,有32个微处理器,可同时执行多个指令,以提高计算速度来解决大型复杂的计算问题。

97年时深蓝已经可以预测到12步之后,而卡斯帕罗夫只能预测到10步之后,凭借快速而又复杂的运算,深蓝赢得了国际象棋世界第一的位置。

第三盘棋:围棋

围棋的空间复杂度高,据估计,围棋的决策点大概有10170次方之多,找到合适的策略和价值函数一直是围棋AI的核心问题。

图片

蒙特卡洛树搜索算法用概率的方法帮助围棋AI找到了一个较为准确的价值函数,并帮助程序达到了业余高段的水平。而借助深度神经网络,研究员寻找到了更好的策略和价值函数的计算方法。

1

20163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41的总比分获胜;

2

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;

3

20175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30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。

图片

2017527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。

Conclusion

下完这三盘棋,AI的棋艺似乎已打遍天下无敌手,但这只能算是弱人工智能,毕竟AlphaGo目前还只会下围棋。至于何时AI能够接近甚至超过人类智慧,就让我们拭目以待吧!  

其实AI与人类对战,其意义不在于输赢本身,更重要的是人们能够通过比赛了解到AI的最新进展。我们也期盼着AI的成功和突破能够启发AI在其他方面的研究和应用,让人类生活更加便捷、高效和智能化。    

    本站是提供个人知识管理的网络存储空间,所有内容均由用户发布,不代表本站观点。请注意甄别内容中的联系方式、诱导购买等信息,谨防诈骗。如发现有害或侵权内容,请点击一键举报。
    转藏 分享 献花(0

    0条评论

    发表

    请遵守用户 评论公约

    类似文章 更多