当腾讯的“绝艺”与日本团队开发的“DeepZenGo”在围棋AI领域展开较量,这场没有硝烟的战争不仅揭示了人工智能算法的突破方向,更意外地让我们重新理解了围棋的深层智慧。两种AI在决策逻辑、学习路径上的微妙差异,恰恰映射出人类对智能本质的不同探索角度。
打开电脑看围棋直播的那天下午,我手里的咖啡差点洒在键盘上——屏幕左下角突然跳出个弹窗,说腾讯的绝艺要和日本的DeepZenGo线上约战。这可有意思了,要知道自从AlphaGo退役后,围棋AI界的“武林盟主”之位可一直空着呢。
绝艺的开发者曾透露,他们给AI喂了百万量级的职业棋谱,就像填鸭式教学。而DeepZenGo那边呢?听说更注重自我对弈进化,活像闭关修炼的武学宗师。这让我想起大学时教微积分的两个教授,一个非要你背公式,另一个却总说“你们自己推推看”。
前年人机大战的数据挺有意思:绝艺在中盘绞杀时的胜率预测准得吓人,但遇到某些特定定式反而会犯低级错误。DeepZenGo则像戴着老花镜的棋士,开局总爱下些“不合常理”的棋,可二十手之后你才发现,原来人家早算到了第三层。
职业九段王铭琭有句话特逗:“以前看AI下棋像看天书,现在倒觉得它们在下‘另一种围棋’。”确实,去年韩国棋院统计发现,年轻棋手模仿AI的棋型胜率反降了5%。这就像书法生硬临摹字帖,终究少了神韵。
记得柯洁复盘时说:“AI眼里没有‘胜负手’,只有概率分布。”那些被人类奉为圭臬的经典手筋,在AI看来不过是胜率波动0.7%的普通着法。但有趣的是,当绝艺和DeepZenGo对战时,我们反而看到了某些充满人性化审美的棋路——比如宁弃三子也要保棋形完整的决策。
最近谷歌放出风声要开发第三代AlphaGo,听说要融合量子计算与神经形态芯片。这让我想起二十年前电脑围棋还被职业棋手嘲笑的样子,技术迭代的速度真是魔幻。不过话说回来,现在AI对战平台上的观战人数,可比某些职业赛事直播多出三倍不止。
看着绝艺第237手落下的那个小飞,我突然觉得这些代码构成的“棋手”,正在用0和1编织着围棋艺术的新可能。或许某天,当人类真正理解AI的思考维度时,棋盘上的黑白世界会展开第四维的空间?
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