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AlphaGo會故意輸給人類一場麼？
今天將進行柯潔和AlphaGo對弈三番棋的最後一局，下午對局結果出來後，恐怕再鮮有這樣的人機對弈瞭。
在這之前，AlphaGo已經和柯潔對弈過兩局，和古力、連笑配對賽一局、和五大高手團隊賽一局。四局比賽均是AlphaGo勝，棋下到這，AlphaGo開始展現出瞭更多讓人疑惑不解的下棋風格。
比如官子退讓。
AlphaGo在中盤走棋的風格都是很強勢的，但是到瞭官子階段，表現往往大跌眼鏡。
到底是Bug還是“故意放水”，我們先瞭解一下這個讓狗非常糾結“官子”到底是什麼。
所謂官子，也就是收官的意思，“收官”這個詞也是這麼來的，跟一場球、一個大會、甚至一個自然年一樣，一場圍棋進入官子階段的時候，就是快要結束的時候，這個時候，大局基本已定，隻需要處理一些零碎的事物。對於一盤棋來說，就是處理一些零碎的空地。專業點的說法也叫“詳細點目”。
下圍棋就是一個占地盤的過程，每走一步棋的目的，都是希望能擁有更大的地盤。等到棋越下越多，大的空地已經被搶完，雙方就要從小的空地入手，這時候就是在收官子。
雖然中盤被認為是確立勝負的關鍵，但高手對弈的時候，即便在官子階段也不會掉以輕心，因為棋沒有下到最後一步，誰也不知道會發生什麼，對手隨時有可能在官子翻盤。
在23日和柯潔對弈的第一局比賽的官子階段，面對柯潔的強硬招數，AlphaGo反而一改之前的兇悍，變得非常保守，能讓的子都讓瞭。
在26高強度運動內衣日的團隊賽中，面對五位圍棋高手，AlphaGo依然取勝，但是仍在官子階段給瞭對手機會，並且規避一切復雜變化。甚至在小官子階段走出瞭看起來完全沒用的棋，被團滅的五大棋手哭笑不得，甚至代為執棋的黃博士都忍不住要笑瞭。
這不是AlphaGo第一次出現這種“事故”。
今年一月AlphaGo化身Master鍵盤俠在網上橫掃各大高手的時候，就常在官子階段退讓，羋昱廷和樸廷桓都曾僅以半目惜敗。這造成人類棋手在官子階段比AlphaGo強的印象：失瞭中盤，也總能在官子追回一二吧。
此前日本圍棋老將趙治勛和日版阿法狗DeepZenGo進行對局的時候，柯潔就在微博上給趙治勛提建議：
“和AlphaGo擁有同樣技術的ZenGo，私底下我有一定的瞭解。我其實一直在研究、與別人探討，深度學習技術的計算機到底有何弱點，也親自實戰過。如果趙老能看的見我的微博，請留心我的建議：無論局面如何都不要認輸，拖到官子，刮爆它。”
在Zen的身上，柯潔認為官子階段是弱點。
但也有很多人認為，在官子階段，人類棋手雖然還在對棋盤上剩下的領地焦灼，但是狗已經認準瞭自己能贏。所以才一再退讓，狗其實就是故意在讓子。
至於狗為什麼會在官子處處退讓，大傢此前有很多猜測，不過大致集中在內衣特賣兩個方向上：
猜想一：你們都以為圍棋下到官子就簡單瞭，但實際官子才是對AI來說最難的。
人的“棋感”是多年的走棋的經驗判斷，AlphaGo的“棋感”則是神經網絡訓練的結果。首先通過策略網絡縮小落子的選擇范圍，然後通過窮舉搜索模擬走棋到一定程度，這時候會生出許多可能性的分支。
但是這些分支太多，即便對於能力再強大的計算機來說也是過重的負擔，所以要進行“剪枝”，通過價值網絡評分，權衡比較，剪掉沒用的支，選擇一個最能贏的點。
在佈局和中盤階段，棋子落在不同的地方，導致的後果是很不一樣的，長枝和短枝差得多，剪起枝來非常方便，同時計算的負擔也會小很多。
但是官子帶來的困惑就多瞭，官子階段，棋盤上到處都是棋子，到處都是子力（每一個棋子給外界帶來的影響）。對於算法來說，可以選擇的點越來越多，並且這些點之間的差距越來越小。
所以，看似棋局接近尾聲，對於人類棋手來說，可能棋局是越來越明朗，但是對於對於算法來說是越來越困惑。
在這個時候如果盲目剪枝，就可能會遺漏有價值的落子點。但是如果擴大選擇范圍，又會帶來大量搜索和計算的負擔。
最後塑身衣ptt導致AlphaGo在官子階段漏洞百出。
猜想二：狗的策略是“贏不貪多”。
AlphaGo尋求的是簡明處理，也就是說，在模擬出來的眾多勝利之路中，找到第一條勝率更大的路一直走到黑。
可以假設，AlphaGo在棋盤上找到瞭1000種贏的可能，但是有990種都是隻贏半目，隻有10種可以贏十目。
按照既定的策略，也就是價值網絡評分的標準，狗會選擇最保守但能確保獲勝的那990種棋。贏的多少，並沒有作為AlphaGo價值判斷和打分的目標。
如果一個點收官可能贏50目但有50%的幾率崩盤，另一個點可以贏5目但100%取勝，勝率優先原則永遠是後者，不是故意退讓。
到底AlphaGo如何能保持精準的隻贏半目，在25日第二局比賽結束的發佈會上，DeepMind創始人Demis Hassabis給出瞭標準答案：
“第一盤棋的官子階段，AlphaGo在做的隻是讓自己的勝率最大化，因此在比賽的最後階段，可能會在某些局部的點做一些放棄，AlphaGo隻是專註於勝率，其它並不重要。 ”
所以正確答案是猜想二，包含一些猜想一的猜測，整個狗在下整盤棋的時候，是一個很復雜的計算過程，但是它的目標是很簡單的，就是保證能贏，為此可以放棄一些局部。
甚至可以反過來應用這個規律，隻要在官子階段狗開始步步退讓，就說明它已經贏瞭。
所以為什麼不在AlphaGo的程序中寫入一個“贏越多越好”的目標呢？
被當做故意放水，狗也很委屈，如果想要保證每盤即能贏，又能贏得多，還要看工程師是否能加上一個“贏幾目”的補丁瞭。
等等，這樣的補丁原來也是有的！
有一種叫做Dynamic Komi的東西，翻譯過來叫做動態貼目。這個補丁的用途，簡單來說就是防止電腦在被讓子時下出太保守的棋，AlphaGo的團隊曾在一篇論文《Mastering the game of Go with deep neural networks and tree search》中明確指出Alpha Go沒有使用動態貼目。
論文沒有指明原因，但是試用過動態貼目的人表示，動態貼目很容易下出漂亮的棋，但是會導致勝率降低。
所以，和人類棋手想要下手漂亮棋不同，狗被設定的目標是贏就行瞭，隨便贏成什麼樣。
但是AlphaGo也不總是能贏的，26日上午，它就下瞭一場必輸的棋，但不是故意輸的。
昨天上午進行瞭一場配對賽：對弈雙方分別為古力九段和連笑九段，並會各自配一個AlphaGo外掛，和自己輪流執棋。這就是說，不管輸的是哪方，都有AlphaGo的份。
這場比賽開始古力一方占據優勢，連笑進入瞭讀秒階段，現場講棋甚至已經準備好瞭結束語。但這個時候局勢突然逆轉，連笑一方逐漸追趕，步步緊逼，古力眼前煮熟的鴨子就這麼飛瞭。面對這樣的局勢，古力的AlphaGo選擇舉牌投降，但是被古力拒絕！被拒絕後的狗開始亂走棋，以示抗議——其實是因為計算走哪裡都是輸，所以就放棄瞭進一步計算，反而顯得“智障”——最後古力還是自己舉牌投降瞭。
古力賽後解釋為什麼拒絕AlphaGo認輸的要求，表示自己也是有小情緒的：“當時我覺得我下的還可以呀。”
古力說，如果AlphaGo會說話的話，可能會說：古力呀，你下的這都什麼棋……
最後古力認輸，則是因為提出認輸後的AlphaGo一直送子，不能忍。
AlphaGo認為古力沒有能力，古力認為AlphaGo沒有情懷。
人生的博弈也是這樣，輸贏不是最重要的，但狗生的博弈就是要贏！所以別想著讓狗狗放水一局瞭，如果贏瞭，那肯定是柯潔同學太努力。
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