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  • 發布時間:2023-01-12 17:53 原文鏈接: 棋手作弊疑云背后的AI身影

    “軒豪,我想跟你下20番棋,不能去廁所,不限時,一天一盤,賽場屏蔽所有信號,下完棋譜公布出來,由大家評判。你敢應戰嗎?”

    據《北京青年報》報道,2022年12月21日第十四屆春蘭杯半決賽戰罷,中國棋手李軒豪完勝韓國第一人申真谞后,李軒豪的隊友、圍棋世界冠軍楊鼎新次日凌晨在朋友圈作上述表述。該報道還提到,楊鼎新甚至在朋友圈發言:“如果冤枉了你,我下完LG杯就退役。”

    然而,幾天后,事件發生了“反轉”。據《新京報》報道,對于楊鼎新提出的質疑,中國圍棋協會進行了調查,并最終認定這一指控沒有證據。協會根據國家體育總局相關規定和國家隊管理條例,對楊鼎新作出了處罰:除未完成的LG杯世界賽決賽外,停止楊鼎新一切個人比賽六個月。

    即便如此,楊鼎新直指隊友利用人工智能(AI)作弊的做法,還是將戰火燒到賽場之外,甚至引起日韓媒體的廣泛關注,也將AI時代的諸多新課題呈現于公眾視野。

    AI有“狠活” 棋手進步快

    李軒豪出生于1995年,在圍棋界算是“大器晚成”。2022年4月的亞運會選拔賽預賽中,他以7戰全勝的戰績晉級并榮升職業九段,之后順利入選杭州亞運會中國隊。在隨后的“爛柯杯”和“王中王”比賽中,李軒豪決賽中兩次戰勝范廷鈺奪冠,等級分從年初的第14位飆升至第2位,目前與榜首柯潔的分差已縮小至36分。

    春蘭杯半決賽中,李軒豪遭遇申真谞,他執白弈出白44好手,命中AI首選,也正是此手改變了局勢。此后,李軒豪在進入中盤后有長達100手左右都在AI的前三選之列。這也成為李軒豪備受質疑的關鍵點之一。

    賽后,李軒豪在接受媒體采訪時表示:“中間那一串下法都是靠計算,包括他(申真谞)棄子我能不能走好一點,其實都是純計算的。”

    “前幾年心態一直比較急,今年在下棋的心態上稍微放松了一點,而且訓練也抓得很緊,這是水到渠成的過程。”李軒豪說。

    業內人士透露,雖然李軒豪2022年6月入選了國家集訓隊,但他平時都是獨自訓練。網名為“老農民”的圍棋圈內人士專門查詢了國家隊訓練用圍棋AI的使用記錄,發現李軒豪“朝九晚九,全年無休,確實很用功”。

    對此,中國圍棋協會副主席華學明公開表示:“我只談國家隊棋手在‘絕藝’AI訓練用時這一個點。我們近期查了國家隊中李軒豪、李維清、趙晨宇、王星昊、李赫等棋手,他們利用‘絕藝’AI訓練的時長都是比較多的。”

    北京大學計算機學院教授許進既是AI領域的專家,也是圍棋愛好者。他在肯定棋手利用AI進行訓練和學習的同時,也強調應理性看待AI的作用。

    “用AI訓練棋手是個辦法,但說向AI學比向人類學強多少,向AI學比向人類學更厲害倒未必。”許進對《中國科學報》說,“不可否認,AI下棋有人類遠遠不及的優勢,但兩者的基本原理是一樣的,總體思路也完全一致,AI的算法也是人設計的。區別在于,機器算得快、算得準。人類在中盤只能估算一兩步,而AI能精準迅速地進行多步計算,即使人類向機器學習,也無法像機器那樣快速完成大量計算。”

    技術發展快 防范更困難

    在下棋、玩游戲等領域,AI在與人類的博弈中迅猛成長并一步步將人類甩在身后。

    2017年初,在弈城圍棋網和野狐圍棋網,注冊名為 Master 的棋手對戰職業頂尖高手,取得60勝0負的戰績。在一眾職業棋手被打得落花流水之際,谷歌阿爾法圍棋開發團隊承認這是一次公開測試,Master就是戰勝李世石的AlphaGo 的升級版。

    自此,人類圍棋開始步入“AI時代”,幾乎所有人都發自內心向AI“服軟”,職業棋手也開始拿起了AI“武器”,訓練、復盤、分析和學習,中國棋院采用騰訊開發的“絕藝”,韓國棋院用哈佛大學開發的KataGo。

    在圍棋大賽的解說中,常能聽到“AI一選”(AI推薦的最好著法)。甚至在圍棋賽中,棋手下出和AI提供選擇一致的著法過多,都會被認為是作弊。

    一方面,在AI面前,人類的棋藝被“碾壓”。另一方面,智能眼鏡、智能手表等智能穿戴技術的發展,讓作弊防范更加困難。

    “AI遠超人類棋藝,是微電子技術和AI迅速發展的結果。芯片越來越小,計算能力卻越來越強,而AlphaGo實際上是軟硬(芯片和算法)結合的產物,所以表現出遠超人類棋手的水平。”許進補充說,“的確存在利用新技術作弊的可能,但這并非單純的技術問題。”

    清華大學人工智能研究院常務副院長孫茂松同樣認為,是否可利用AI、如何利用AI是個“規則問題”,杜絕技術作弊的關鍵是制定好規則,監督雙方按照規則公平比賽。

    據華學明介紹,國內圍棋需要進行網絡比賽的,都不允許棋手將手機帶到賽場。圍棋協會根據比賽規模和現場能力,大型比賽設置安檢門,小型比賽由專人手持金屬探測儀。選手進入賽場、上廁所,都有掃描要求。此外,中日韓三國在網絡比賽中已形成細則,在大賽前會提供給賽事方照此操作。

    不管是技術層面,還是制度層面,中國圍棋協會對網絡比賽都有相應的操作規范,對作弊行為有明確的懲罰措施,包括罰款和禁賽甚至取消職業資格等。

    未來可友可師 博弈更加精彩

    2017年,柯潔完敗于AlphaGo后潸然淚下,“它不按套路下棋,如跟外星人博弈”。隨著AI在比賽中不斷勝出,職業棋手紛紛轉向研究和學習AI的著法。

    “沒有一名職業棋手不被AI影響。”談及AI對棋手的“沖擊”,柯潔感慨,“AI讓整個圍棋界下棋的方式重新洗牌。未來可能會出現越來越多實力更強的‘超級棋手’,因為現在年輕棋手可以在AI的幫助下少走很多彎路。”

    “人類向AI學習,有可能下起棋來有‘機器味兒’。”孫茂松告訴《中國科學報》,“人類轉頭向AI學習下棋,有可能出現思路或風格接近AI的情況。”

    AI常會下一些出人意料的招式,人類棋手碰到一些棋譜上沒見過的怪招可能“接不好”。同樣,人類受AI啟發或影響,也會下出棋譜上沒有的怪招。也許人類計算得不夠精準,但只要比對手準一點、快一點就可以。

    “這實際上存在一個‘智慧繭房’的問題。”孫茂松解釋說,人類上千年的圍棋史,不過下出數以千萬盤的棋,并將其中好的布局總結出來形成棋譜。盡管這些棋譜是人類智慧的結晶,但它對“好招式”的覆蓋面可能遠遠不夠,人們在受益的同時也會被它(棋譜)所束縛,被思維定式限制。而AI沒有這方面的局限,它通過自我訓練和演化,在短時間內自我對弈數十億局應該不是難事。

    “圍棋的著法沒有最優,只有較優。”孫茂松說,“人類總結出的棋譜不過是圍棋所有下法可能性中一個很小的子集,AI通過自我學習,可以形成遠多于人類棋譜的‘較優解’集合,從中找到很多比人類棋譜更優的著法。”

    孫茂松正從事AI和藝術的融合研究,他認為在詩歌、繪畫、音樂等很多領域,AI有人類難以企及的優勢,此外人類也有獨特的創造力。人們和AI合作,會創造出很多精彩的作品。

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