人工智能在围棋研究方面的作用

人工智能在围棋研究方面的作用

◆ 谢昌泓

摘要：人工智能是计算机科学的核心目标之一，在围棋方面 ，基于传统人工智能的方法和基于博弈论的方法都不能给出优秀的解决办法，计算机硬件的迅速发展，是基于博弈论的大规模搜索普及的因素，因此推动计算机在国际象棋领域的突破至关重要。 然而，这种效果并不能在围棋中重现，人工智能已经成为当代高新技术的重要组成部分，在理论和应用方面取得了巨大的成果。谷歌Deep Mind团队研究的围棋应用“Alpha Go”，于2016年3月以4：1战胜了世界围棋冠军Lee Sedol（李世乭），成为人工智能历史上一个新里程碑。因此，论文研究了人工智能和计算机建模对围棋博弈技术的推动作用。

关键词：围棋；计算机建模；人工智能；云计算；博弈论

一、前言

2015年11月，世界计算机围棋锦标赛在北京举行。韩国围棋软件向中国职业棋手发出挑战，但围棋软件仍然在被让四、五子的情况下输了，只有在让六子的情况下赢了。如此巨大的差距让人们相信，在围棋比赛中，电脑离打败人类还有很远的距离。“Alpha Go”了判断。然而，在2016年1月，谷歌旗下的Deep Mind团队在英国《自然》杂志上发表了一篇文章，发表了阿尔法围棋在2015年10月以5：0击败围棋欧冠军樊麾的棋谱，并宣布将挑战韩国选手李世石。李世石是世界围棋比赛中最好的选手之一，曾获14个世界冠军。在人机大战之前，围棋界的大多数人都认为李世石会赢，而科技界大约一半的人认定李世石会赢。结果出乎多预料，Alpha Go以四比一战胜了李世石。

二、围棋程序的大局观

当围棋大师接近棋局的时候，他会在一瞬间看到整个局面，而不是类似于博弈论的东西当他专门计算某一部分棋的死活时，他的眼睛(知觉场)会缩小到这一部分，但同时他也思考着这一部分的全部。想象一个人在黑暗的房间里看围棋棋盘，他只能用手电筒微弱的光来照亮它。假定光束的半径是有限的，他看向棋盘，被迫以一种固定的、微小的感觉去感知。脑子里会逐渐把重要的细节串起来，而忽略了不重要的细节，最后他得到了对围棋整体的评价。“Alpha go”通过深度学习训练获得了类似的“直觉”，大大缩小了选择范围，也起到了剪枝的作用[1]。

但是，在具体的计算过程上，人与“Alpha go”有很大的不同。随着每一个动作，一个人的直觉来自于对相似情况的印象和知识。现代围棋强调的“熟练”在很大程度上是因为它与印象的准确性密切相关。知识主要像“风格”、“形式”等抽象的人类体验。“alpha go”的“直觉”是神经网络给出的选择点，其本质是大数据和图像。

三、数据库的扩充和搜索

大量的图案计算是耗时又费力的，而我们可以利用旋转、镜像和黑白对称的去减少图案的数量。例如，通过使用数据

的旋转对称，人们可以通过设置其中一个模式来获得八个模式。除此之外，算法仍需要解决其他识别问题。因此,有效的模式识别算法反映了围棋程序的水平。

围棋是一个封闭的复杂空间，其复杂程度是所有棋类范畴中最复杂的，人与计算机通过激烈的计算都难以实现精确的研究。Alpha go突破的核心在于深度学习方法，这是目前人工智能领域最热门的方向。它建立了两个神经网络来学习人类的运动。在此基础上，“左右互动”，即向自己学习。深度学习的一个特点是它不依赖于任何对象的特定知识，它只能通过大量的图像和结果的比较来学习，人工智能在大数据的背景下，显示出了惊人的力量。

四、人工智能作为一种工具的发展前景

人工智能，到目前为止，在工具进化方面来的很晚。常理上，工具出现得越晚，力量通常就越强大，人类对它的恐惧和迷恋也就越大[2]。2016年，虽然人工智能的发展对人类的威胁没有科幻小说中想象的那么大，但面对围棋,现代人工智能显得无比幼稚,所以围棋值得作为重要的研究对象。人工智能可能是人类创造的所有工具中最独特的一种。它与人类有相似的能力，在很多方面都能比人类做得更好。随着这种由深度学习引发的热潮，人工智能可以在医学等领域得到广泛应用。

五、结语

围棋是一个复杂而神秘的系统，将人工智能技术应用于围棋实践，对科学的发展也具有重要意义。希望通过围棋研究提高程序的计算水平，从而应用到更多更广的领域，造福人类。H参考文献

[1] 胡玲芳. 新时期计算机软件开发技术的应用研究[J]. 信息与电

脑( 理论版),2013.

[2] 沈继红. 围棋中的数学模型问题[J].数学的实践与认识,1995, (1): 15-19.

（作者单位：河北省秦皇岛市第一中学）

信息系统工程 │ 2019.1.20105