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一、李世石的针对性策略
从棋谱来看,我认为李世石在这盘棋前后主要使用了一个试探,和两个策略。
1)试探:从未出现过的布局
棋谱复盘人机大战
李世石第7手,没有按常规布局在上边连片,而选择走在右边。李世石自己在职业比赛中从未使用过这一开局,甚至整个职业围棋界,没有人见过这一开局。
李世石不按常规布局,显然是对电脑的一种试探。在去年10月AlphaGo对樊麾的五盘棋中,所有开局都是常规布局,虽然那五盘的开局在今天已经不是主流,但都是曾经流行一时的布局。
避开流行布局,甚至避开曾经流行过的已经被淘汰的布局,选择一个从未出现过的布局。李世石在考验AlphaGo在布局阶段的应变能力。我们知道AlphaGo的深度学习基于大量已有对局的数据,那么,面对一个棋谱库里从未见过的布局,AlphaGo你将如何应对?
AlphaGo给出了完美的回答。
棋谱复盘人机大战
白8挂角正常,黑9二间高夹最为激烈。白10,这一手……非常出色。
通常情况下,在右上白8遭遇二间高夹的时候,白10是“不存在”的一手,它不在任何定式之中。面对黑9,白棋有诸多定式选择,却没有白10这一手。
然而,我认为白10是好手。
白10的好处在于使黑7变成效率低下的一手,虽然在右上局部白棋稍稍亏损,但加上黑7的低效,白棋一点也不吃亏。
AI竟然会通盘考虑!传统的围棋AI,会根据已有棋谱来走定式,定式是经过长期检验的局部双方可以接受的定型。然而定式的弊端就在于,不同的周围环境,定式的适用性有所不同。从这盘棋来看,黑9夹击之后,白棋如果选择面对二间高夹最常用的“妖刀”定式,即走在15位,反而将使黑7的位置成为绝对的好点,黑7的效率将会大大提升。
棋局至此,其间的进程在这里不做技术细节上的评论。简而言之,面对开放式复杂局面,白棋处理得井然有序,该弃的弃,该取的取。李世石的第一策略宣告失败。
这证明了,基于深度学习和蒙特卡洛的围棋AI面对“开放性复杂局面”时的能力并未如设想般下降,反而应对得法,在李世石挑起不利战斗的情况下取得了局面的领先。
李世石或许意识到了这一策略并未奏效,于是迅速调整,进入了第二策略。
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