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原題：AIの手は正解なのか～大橋拓文七段と考えるAIとの付き合い方「つるりん式観る碁のすすめ～こぼれ話」

摘自：日本棋院

作者：編輯K

翻譯和整理：找借口安靜?這篇比較長就翻了

這一次我們請了學(xué)術(shù)類鋼琴家（？），被譽為是太空人的大橋拓文七段。大橋拓文的鋼琴水平應(yīng)該是棋界第一人。然后對圍棋AI方面有著非常廣泛的知識，經(jīng)常下出一些AI手段的同時，還研究AI是不是有極限，AI認(rèn)為的最強手段是怎么定義的，從科學(xué)和哲學(xué)領(lǐng)域?qū)ζ溥M行研究。

當(dāng)今AI已經(jīng)成為了觸手可及的工具，想到AI就想到能給我們準(zhǔn)確的下法。將實力的基準(zhǔn)提升到了和AI的吻合度。但是AI真的是正確的嗎？難道提升和AI的吻合度才能是接近最好手段的方式嗎？

在這個專欄中，我們直接把這些問題拋給大橋拓文，對AI的現(xiàn)狀進行探究。AI實力強勁，并且能看到絕對的結(jié)論。而AI給我們顯示的手段，是不是我們想到的神之一手呢？我們借此來了解一下深奧的AI世界的冰山一角。

——大橋拓文七段今天請多關(guān)照。

大橋拓文：請多關(guān)照。

——長話短說我們想針對AI進行采訪，AlphaGo出現(xiàn)至今已有7年多，AI現(xiàn)在已經(jīng)成為了我們觸手可及的東西。現(xiàn)在棋手們用AI進行研究已經(jīng)是常態(tài)，在直播中用AI勝率值進行表示，還用AI顯示出當(dāng)前局面的推薦手段。拿自己來說，我在看棋的時候也會下意識地把AI給出的手段當(dāng)作是“正解”，實際上你覺得AI給出的手段就真的是“正解”嗎？

大橋拓文：這個確實很復(fù)雜，首先我們要對“正解”進行定義。多數(shù)情況下，下出比人類更加精準(zhǔn)，并且能贏棋的手段，我覺得比較接近于“正解”的。

——也就是說這不是“正解”，應(yīng)該是屬于“最佳”。那你覺得AI給出的手段是“最佳”手段嗎？

大橋拓文：我們先不談人類怎么接受這些下法，首先AI是沒有“最佳”的概念的。在這種情況下來評判“最佳”，是不是覺得是一件很困難的事情呢？比如說用最短的手?jǐn)?shù)贏棋，還是贏最多的目數(shù)，你覺得拿一個才是“最佳”呢？

——這么說還挺有道理的，這兩個角度其實都可以認(rèn)為是“最佳”。

大橋拓文：剛剛我也提到了AI沒有“最佳”的概念，但是AI在選擇每一手棋的之后，都有著
“獲勝”的目標(biāo)。然后如何設(shè)定“獲勝”的方式，就取決于各個AI的個性了。實際上這都是由設(shè)計程序的人類設(shè)計而反映出的結(jié)果。

——這是什么原因呢？

大橋拓文：比如說，AlphaGo把最終的目標(biāo)定在“贏棋”，然后選擇避開高風(fēng)險的手段，選擇了贏半目的下法。所以就會選擇一些人類看上去可能會虧損的手段，但是AI依舊會選擇安全的下法。后來就出現(xiàn)了從“以更大的目數(shù)獲勝”的AI。這就和“哥倫布的雞蛋”一樣，因為追求更大的目數(shù)的AI比追求僅僅“贏”的AI更強大，但并不一定需要刻意去制作一個追求更大目數(shù)的AI?？傊噍^于AlphaGo時代的AI，現(xiàn)在的AI越來越傾向于選擇高風(fēng)險高回報。

——棋風(fēng)和人類一樣很有意思。

大橋拓文：進一步來說，現(xiàn)在還出現(xiàn)了在布局階段，通過對手的手段來推測實力。一旦判斷“棋力較低”之后AI就會選擇比較收手的手段的AI。當(dāng)然這也是因為當(dāng)初程序是這么設(shè)計的，所以看上去才會那樣，實際上被下套的人就覺得自己就和漫畫《棋魂》中的棋會所的那個大叔一樣，感覺任何下法都被他看透了。

——確實有這種感覺，就覺得AI是富有人格的。

大橋拓文：我也有這種感覺，但是后來冷靜地告訴自己，這些都是通過計算得到的結(jié)果（笑）。

——我們換一個話題，有的棋手說：“因為AI自己手段的范圍變廣了”，也有說“自己的手段變窄了”。而你又是怎么感覺的呢？

大橋拓文：從長遠(yuǎn)角度出發(fā)是變廣了，但是目前處在過渡期，確實有些人會覺得范圍變窄了。

——這是什么原因呢？

大橋拓文：AI會通過自我對局來提升自己的水平。比如我你和相同棋力、相同棋風(fēng)的人一直下幾千或者幾萬盤，你覺得會不會漲棋呢？

——難道不會變強嗎？

大橋拓文：你覺得你和棋風(fēng)一樣的人一直下棋，實力會變強嗎？

——我明白了。確實如果和棋風(fēng)相同的人一直對局，那只會反復(fù)下一樣的布局。到后來只擅長某一個布局，但是其他手段的話可能并非如此了。

大橋拓文：就是這個道理。通過電腦進行自我對局，重復(fù)進行幾萬盤相同的事情。說實話我們也不知道他是不是聰明（笑）。不過像AlphaGo Zero那樣開發(fā)這一類AI的話，讓電腦自我進行自我對局的操作也非常重要。不過開發(fā)下圍棋很強的AI的話，現(xiàn)階段還是需要通過人類的設(shè)置，才能擴大研究的范圍。這些其實從KataGo的官方網(wǎng)站就能有所了解。實際上現(xiàn)在的圍棋AI的布局套路也變得越來越多。?

——我看AI經(jīng)常點三三，這或許可能不是因為這是好棋才這么下，而是因為這手棋經(jīng)常出現(xiàn)，所以AI也這么下了。如果AI今后變得更強的話，今后的AI定式有可能會和現(xiàn)在完全不一樣，布局也有可能變得多樣化。

大橋拓文：就是這個道理，還有就是和現(xiàn)在相關(guān)的話題，那就是我想強調(diào)AI“不會像人類一樣有認(rèn)知，也不會有理解能力”。你應(yīng)該還記得，AlphaGo剛出現(xiàn)的時候，很不擅長征子和大頭鬼。

——是的，明明這么強，竟然不認(rèn)識征子。

大橋拓文：現(xiàn)在的AI通過人類的設(shè)置，把AI不擅長的棋型程序化了，所以現(xiàn)在他們也知道什么是征子了，有的人可能會覺得，這么簡單的事情還需要通過設(shè)置來解決挺不可思議的。為什么會出現(xiàn)這種情況呢？那就是AI不知道征子，也不會理解什么是征子。其實不僅是征子，其實連兩眼做活，AI也都是一知半解的。

——詳細(xì)說說。

大橋拓文：人類會通過倫理來考慮手段，通過棋型來識別征子的棋型。這樣理所當(dāng)然的事情其實AI是做不到的。與其說做不到，AI在這方面的思維方式就不一樣。圍棋AI會把自己摸索的范圍作為自己的世界，但是自己摸索不到的地方它們是不知道的。簡單來說的話，比如說有一個手?jǐn)?shù)很長的征子，人類的話只要知道征子的棋型，哪怕是100手的征子也是可以下完并且吃掉的。但是AI就沒有“重復(fù)做這個動作”的想法，每一手棋都需要摸索，所以在計算100手的征子時，他們計算到50手就有可能算不下去了。

前段時間出現(xiàn)了只要找到AI的弱點，人類就能戰(zhàn)勝圍棋AI的事情成為了話題。實際上AI連死活的改變也沒有。為了讓AI產(chǎn)生錯覺，讓AI把自己的棋走成一個環(huán)，這樣的話AI就會覺得即便只有一只眼也能活棋。以前AI就有只要不會被拔起來的棋，AI就有可能將其認(rèn)為是活棋的錯覺。但是只要讓AI的棋圍成一圈，AI就完全被我們套路的事情。在這方面相較于棋手，很多職業(yè)游戲玩家比我們更厲害（笑）。并且人類只要有10級左右的棋力，就能輕輕松松識破這個弱點。人類至少知道兩眼活棋或者雙活的概念，但是對AI來說，我覺得他們對兩眼活棋的概念應(yīng)該還是一知半解的。

——能輕輕松松戰(zhàn)勝頂尖棋手的圍棋AI，竟然沒有“認(rèn)知”和“理解”的概念還是很意外的。

大橋拓文：真的是這樣，問題是從AI獲得手段的人類，可能一直會覺得這是AI的認(rèn)知或者是理解。對AI來說，他們學(xué)習(xí)的世界可能會比人類做得更好，但是在他們沒有學(xué)習(xí)到的世界，很多人類可以輕輕松松做到的事情，AI有時候可能就做不到。所以我們要理解AI的基礎(chǔ)上，如何和AI共同相處才是非常重要的。

——不把AI一切當(dāng)成絕對的結(jié)果是很重要的事情。最后還想問的一個問題是，我們今后如何和AI共同相處下去呢？

大橋拓文：我們每天都和各種AI進行對局，現(xiàn)在圍棋AI的實力面對人類棋手是碾壓式的強大。我的話至少要受讓30目才行。在撲朔迷離的局面下，AI的形勢判斷也很準(zhǔn)確，包括需要計算的中盤對攻，雖然在這種情況下可能比形勢判斷要稍微遜色一些，不過很多時候還是比人類棋手要強。利用AI進行學(xué)習(xí)是非常有用的事情，還有可能會擴大圍棋的可能性。不過很多時候覺得AI給出的手段很容易被認(rèn)為是正解，其實很多手段有可能是錯誤的，即便是正確的，我們可能也很難下出最好的下法。也就是說AI給出的手段對我們來說是不是好棋，這是我們需要判斷也是需要我們好好學(xué)習(xí)的地方。

——現(xiàn)在的AI技術(shù)，在圍棋以外的領(lǐng)域正逐步開始變得實用化。這一次提到的和圍棋AI的相處方式，今后在身邊可能會有更多的AI出現(xiàn)，在這種情況下我們該如何相處，這一次確實是學(xué)到了很多東西。今天非常感謝接受采訪。