工程师看AlphaGo首落败：为何出现低级错误？

文/出门问问CTO雷欣 出门问问NLP工程师李理

3月13日消息，人机大战第四局出现大逆转，AlphaGo对形势作出错误判断后，接连出现业余选手也不会犯的低级错误，导致落败。

DeepMind创始人Demis在推特发微博表示，AlphaGo在第79子时犯了错误，但是一直到87子才发现。短短几个子的时间，AlphaGo的胜率从70%陡降至40%以下，发现时为时已晚。

出门问问CTO雷欣称，这其中的原因很可能是由于AlphaGo在复杂情况下的判断还是不够客观，碰到没见过的下法（如今天的白78挖）时会犯错误，而且在犯错误的时候不能够及时发现，会接连出低级错误。对人类来说，如果犯了大错误，应该很快就会发现并且纠正，但是机器的反应都是连续的，不能做出及时调整，这也许是AlphaGo的一个致命弱点。

出门问问NLP工程师李理称，我怀疑是mcts的问题，这个问题导致AlphaGo只区分胜利和失败，但是剩多少和负多少它不区分。李理称，这可能是AlphaGo之前获胜也不多，失败就乱下的原因。

从专业技术的角度看，李理认为，如果一定要猜测，我觉得可能是开局主要靠value network，因为搜索空间太大，有可能在某些特殊的局面下出现非常差的结果。就像之前神经网络识别图片时也出现过很诡异的错误，还有人研究怎么构造让它识别出错的例子。

雷欣称认为，从谷歌的角度来说，这盘棋帮助他们找到了AlphaGo的一个弱点，以后可以更有针对性的去解决这个问题。如果不是李世石这种顶尖棋手，也许很久也发现不了这个弱点，因为水平悬殊太大根本没有机会逼得AlphaGo犯错误。从李世石的角度来看，这也是一个巨大的胜利，证明至少目前人类选手对战人工智能还是有机会的。人工智能虽然计算能力强大，但是还是会犯错误，并且是很低级的错误。这样，人类棋手不会把人工智能神话，以后对战的时候心态会更好。

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