各級別的圍棋賽請允許三次回手(悔棋)─圍棋的本質(4)

更新於 發佈於 閱讀時間約 7 分鐘

作者:陳華夫

我寫了我為了推行正確的科學方法學圍棋,以擺脫「佈局」、「定式」及「打譜」的傳統的圍棋教學,而覺悟到必須改革頂尖的圍棋世界冠軍賽的規則,俾能允許棋手全局總共「回手」三次。為此,我連續發表了三篇文章:1)AI「深度學習」的缺陷及我親身的補正?─科技智慧(5)、2)為何不應再辦不能「回手」的純人類參賽的圍棋世界冠軍賽?3) 為何你沒有你想的那麼聰明?

但讀者卻認為我略過很多重點,似乎掉入寫科普文章的宿命:太專業化,則艱澀難懂:太大眾化,講了等於沒講。可是我認為改革人類的「圍棋教學」太重要了,於是再次有系統的作說明。

首先,要釐清AI電腦圍棋真正無敵了嗎?有弱點嗎?李開復說:「AlphaGo Zero裡面並沒有新的巨大的理論突破。它使用的Tabula Rosa learning(白板學習,不用人類知識)....」(見李開復認為AlphaGo Zero證明瞭AI進化速度遠比人類想像的更快)。

同樣的,AlphaGo Zero開發者大衛.席爾瓦(David Silver)也說:「創造一個完全自學成才的系統,一直是強化學習中的一個開放式問題。我們一開始嘗試的方法,以及在文獻綜述部分提到的很多其他方法,都非常不穩定。我們做了很多實驗,最終發現,AlphaGo Zero的「演算法」是最有效率的,好像攻克了這個特定的問題。」(見:最強AlphaGo是怎樣煉成的?剛剛,DeepMind團隊進行了全面解讀

他倆在2017年有志一同的認為AlphaGo Zero是從零開始,可以在沒有人類指導的「自主訓練」到超過人類水準。但一年後(2018)紐約大學心理學和神經科學教授馬庫斯(Gary Marcus)卻寫了篇論文質疑「自主訓練」的說法,他認為雖然不需要人類圍棋知識,但AlphaGo Zero系統中的很多方面延續了在之前在圍棋程序上積累的研究,比如構建遊戲程序中常用的「蒙特卡洛樹搜索」,並非是通過「強化學習」從數據中學習的,它是在AlphaGo Zero系統中在學習開始就有的(Innate),這等於就說AlphaGo Zero並無法「空白」的「自主訓練」。

但李開復正確的說:「AlphaGo Zero只能在單一簡單領域應用,更不具有自主思考、設定目標、創意、自我意識。即便聰明如AlphaGo Zero,也是在人類給下目標,做好數位優化而已。」,而馬庫斯也認為AlphaGo Zero的「強化學習」和「蒙特卡洛樹搜索」這兩種先天(Innate)機制無法達到通用的人工智慧。

從上面的論證,可以結論AlphaGo Zero的人工智慧離人類的智慧還很遠,人類如果正確科學方法學圍棋,假以時日,是可以與AlphaGo Zero拼博的,人類要講方法學,不必妄自菲薄。(請看拙文現代流5原則(修訂版)─圍棋的本質(3)

我提供完了全免費的科學圍棋訓練課程 (報名,請聯絡我的Line Id: hwafuchen)─ 學員不再研習無用的「佈局」、「定式」及「打譜」,一開始就先設定學員與之對奕的ZenGo AI圍棋到適當對應棋力水準,然後,學員不斷的與之對奕,並「回手」的屢敗屢戰。不斷的在實戰中學習ZenGo AI圍棋的招式,直到戰勝它,再不斷的調高ZenGoAI圍棋的棋力水準為職業九段,再依樣畫葫蘆的屢敗屢戰。此時,要輔佐研習我寫的書(見現代流圍棋: 如何簡單對戰ALPHAGO-II (第1集))及我在youtube視頻(見科學方法學圍棋(25 /40)─「AlphaGo Zero流」加上四連碰手段能破空AI及人類職業九段,9P的大模樣)裡所謂的「現代流5原則」及「現代流4大法寶」,假以時日,必能擊敗ZenGo職業九段,我自己身體力行兩年餘,從業餘棋力做到了(見現代流5原則對戰職業九段,9P系列(5 /40)─陳華夫博士以「現代流4大法寶」持白中押勝ZenGo九段的經典的戰役,及我的直播現代流5原則對戰職業九段,9P系列(6/40)─陳華夫博士以「埋伏餘味」吃掉ZenGo九段一塊─達標智源直播)。可見,此法可行性很高,值得推廣。

當擊敗ZenGo職業九段的棋力水準後,就多研習我在youtube裡的數十局AlphaGo Zero自己互搏的棋譜。由於買不到AlphaGo Zero電腦圍棋的單機版,無法與之「回手」對奕學招,但若能精心研究AlphaGo Zero自己互搏的棋譜,擊敗AlphaGo Zero不過是只怕有心人的時間問題。

最後,再強調圍棋「回手」,不僅可以向AI圍棋學招,也可在包括圍棋、高爾夫、花式溜冰等高度競技的比賽裡,降低因人類不可避免的情緒緊張失誤,若比賽規則允許「回手」的重來一次的彌補選手致命的「失常」,會大大增加比賽只靠實力奪冠的公平性。

若圍棋世界冠軍賽(及其他任何較低級別的圍棋賽)能允許棋手全局總共「回手」三次,則不僅較能公平的凸顯出棋手一貫的圍棋實力,並且還能引領全球正確的圍棋教育,如此,則臺灣及世界圍棋壇幸甚!

請看「陳華夫專欄」─圍棋的本質─系列文章:

「人工智慧」的AlphaGo「圍棋革命」─圍棋的本質(1)
現代流圍棋─圍棋的本質(2)
現代流5原則─圍棋的本質(3)
各級別的圍棋賽請允許三次回手(悔棋)─圍棋的本質(4)
千夫所指的圍棋允許「回手」(悔棋)─圍棋本質(5)
人類圍棋「定石」的致命缺陷─圍棋本質(6)
革命性的、有效的痛擊來襲的「小馬步掛」─圍棋本質(7)
「ZenGo 7」AI電腦圍棋9段被我中押敗的人生感悟─圍棋本質(8)
如何正確的戰勝AI電腦圍棋「Katrain 9段」?─圍棋本質(9)

AI「深度學習」的缺陷及我親身的補正?

為何你沒有你想的那麼聰明?

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馬庫斯再談AlphaGo Zero不是從零開始,AGI可能需要這十大先天機制

Innateness, AlphaZero, and Artificial Intelligence

notes on paper “Innateness, AlphaZero, and Artificial Intelligence”

AlphaGo Zero 简明工作原理

創性思考與智慧學習(18 /40)─「人工智能」有「思考力」嗎?

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請看我的直播現代流5原則對戰職業九段,9P系列(6/40)─陳華夫博士以「埋伏餘味」吃掉ZenGo九段一塊─達標智源直播

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2020/02/27
悔棋三次? 哈哈,有趣,那下棋的時間要更久了。 平常練習可以啦,正式比賽就是在比誰的失誤少,輸了下次再來就好了,把棋局時間拉太長,下棋者太辛苦了。而且可以被用來技術性悔棋,看看對手會怎麼下,對手沒中計就悔棋重下。
陳華夫hwafuchen-avatar-img
發文者
2020/03/02
允許悔棋三次,但不允許拉長比賽的原有限制的時間。悔棋是補救棋手因為緊張造成的失誤,而希望每一棋手都能在比賽中發揮平常的棋力水準。至於「技術性悔棋」──看看對手會怎麼下,對手沒中計就悔棋重下──是沒法,也不必禁止,因為假若棋手竟然在比賽時,使用「套手」令對手中計,顯然不是有前途的圍棋「高手」所應該做的。希望有志學棋的人,不要走這條誤人誤己之路,共勉之。
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思想家─理解、解釋、預測世界。發表:9篇「深度政經分析」、6篇「現代開悟之洞識」、10篇「學習的本質」、13篇「美中關係」、4篇「驀然回首」、21篇「文學與藝術」、36篇「科技與智慧」、9篇「圍棋的本質」、40篇「美中經濟」、28篇「美股的本質」、12篇「美聯儲的本質」、12篇「貨幣及美元的本質」,共201篇。
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