譯自：日經
日本製圍棋ＡＩ在詰棋項目上大勝世界頂尖棋士
文：日經文化部 山川公生
日本製圍棋人工智能（ＡＩ）與世界頂尖圍棋士們在７月８日於東京涉谷的飯店進行了比較解答詰棋速度與正確性的對決。人類軍團是聚集了９國／區域的２４位棋士出賽（男女各一人為一組，共１２對）。現場共出了６題詰棋問題，結果是電腦人工智能以相當大的差距贏得冠軍。第二名是韓國的崔哲瀚九段（３１歲）與吳侑珍二段（１８歲）這一組。日本共派出了三組參賽，其中今年四月剛創下同時獲得七冠紀錄的井山裕太王座（２７歲，按：日本的習慣，會優先使用主辦報社的頭銜，日經是王座的主辦單位，所以特別稱王座。否則一般會稱井山為七冠或棋聖）與謝依旻女流本因坊（２６歲）的這一組獲得了日本最好的第四名。
比賽現場不時傳來「這一題真的解的出來嗎？」、「哎呀，這裡有妙手，所以可能得不到好結果」的呻吟聲。黑棋到底應該下在哪裡才能完全吃掉白棋呢？（六題全部黑先）職業棋士們和搭檔面對棋盤、一起擺著棋子試圖破解每一張問題圖上的詰棋。這次出題的六個問題，全部是日本職業棋士以自己的棋力製作出來的（出題者似乎為：大橋拓文六段、河野臨九段與大場惇也七段）。在這六道難題之前，明顯出現了無法在一題十分鐘的限制時間下回答出來的組別，而且也陸續出現答錯的組別。
相對地，圍棋人工智能「貓熊老師」，則是在舞台上設置好的桌上型家用個人電腦中全力運轉計算著。負責操作的女性（譯註：大澤摩耶人妻哭哭－－－記者竟然不寫我的名字）只要輸入詰棋的內容，電腦螢幕上就會顯現出「判定中（解題中）」的字樣。然後經過一下子，它就會把正解的手順一手一手顯現出來。過程中雖然它在第一題花了較多的時間（負責操作的大澤摩耶人妻甚至一瞬間覺得搞不好她來做都比較快 ＸＤ。另外，職業棋士芝野虎丸的哥哥說他兩分半左右就可解出，但後續的第二題他花了十五分鐘，第三題完全解不出來．．．．。大部分的人類都覺得第一題比較好做，顯然還是因為人類與電腦的思考方式有所不同），但從第二題開始大致就以２～３分鐘的速度解出來，最少都領先人類五分鐘以上、維持很大的領先差距。而且看起來是問題越複雜越能發揮其實力，六題一題都沒有答錯。
比賽的計分方式是同時考慮到速度與正確性。首先，是電腦組與１２組棋士中先按下回答按鈕的前五組可以獲得解答權，沒搶到解答權的組別就無法得分。根據規則獲得解答權的五組中，最先答對者獲得五分，第二快的獲得四分，答錯的話則要倒扣２分。其中有四題都是電腦最快答對，最後合計獲得了２４分。
另一方面，人類組別中得分最高、第二名的韓國職業棋士的組別也才獲得了６分。井山王座這一組答錯了兩題，最後的結果是獲得零分，而獲得了第四名。井山王座回顧：「第一題由於是我們這一組比電腦更快答對，因此本來還覺得有希望的，但後來就覺得完全比不上電腦了」，從中可以看出他對電腦的敬意。
這次和棋士對決的圍棋人工智能程式「貓熊老師」，是日本圍棋對局網站「貓熊網（Pandanet）」所開發的。由於網站上需要用來判斷利用者勝負的程式，於是從大約三十年前起開始開發這個「貓熊老師」。到了現在職業棋士如果要出題給棋迷做詰棋問題時，為了確保不會出錯題，都會拿這個程式來確認看看。經過這次的比賽後，負責開發的工作人員說：「我們知道人工智能解詰棋非常強。但看到第一題它花了很多時間才解出來，讓我們看到了新的課題，看來這次比賽是來對了」。
貓熊老師是使用在目前人工智慧中比較舊型的「專家系統」的手法。這是在事前輸入圍棋規則與人類所知關於詰棋的技巧，然後讓程式使用這些知識來解題的方法。
今年三月擊敗韓國李世石九段的谷歌公司的人工智慧程式ＡｌｐｈａＧｏ，是提供大量的對局資料然後進行深度學習（Deep Learning）的手法而使得棋力大幅提升。但這種方式目前也可以看出在對局中會出現細微手順算不清而發生錯誤的問題。如果它能和類似像貓熊老師等其他人工智能系統結合的話，說不定還會有更進一步進化的可能性。
＝＝＝
貓熊網其實有將貓熊老師製作成手機Ａｐｐ，分別放在網路上供人免費下載，想要體驗一下的人可以透過以下連結下載：
Ａｎｄｒｏｉｄ系統
ｉＯＳ系統
沒有留言:
張貼留言