五味杂陈

为什么讨厌对手使用软件下棋?

字号+ 作者:史玉彤 来源:微信 2022-06-03 04:38 我要评论( )

【前言】人工智能的出现改写了棋类运动的历史 棋类人工智能的鼻祖应当首推IBM的国际象棋计算机程序深蓝,它是并行计算的电脑系统,建基于RS/6000SP,另加上480颗特别制造的VLSI象棋芯片,下棋程式以C语言写成,运行AIX操作系统。它与人类的首次对抗是在1963

  首先声明,笔者对软件编程完全是门外汉,本文涉及的专业知识部分均来自于百度,五子棋软件的使用仅从个人体验角度出发浅谈,如有错漏之处欢迎批评指正。
 
  【前言】人工智能的出现改写了棋类运动的历史。
 
  人机大战鼻祖应当是IBM的国际象棋计算机程序"深蓝",它是并行计算的电脑系统,建基于RS/6000SP,另加上480颗特别制造的VLSI象棋芯片,下棋程式以C语言写成,运行AIX操作系统。它与人类的首次对抗是在1963年,国际象棋大师兼教练大卫•布龙斯在让一个子的不利条件下完败。1996年2月10日,超级电脑深蓝首次挑战世界冠军,但以2-4落败,比赛结束后研究小组把深蓝加以改良。1997年5月11日,计算机在正常时限的比赛中以3.5:2.5(2胜1负3平)击败了当时国际象棋等级分排名世界第一的棋手卡斯帕罗夫,在人类与计算机之间挑战赛的历史上可以说是划时代的一天。
  近年来最举世瞩目的人工智能软件就是谷歌旗下DeepMind公司研发的围棋人工智能程序AlphaGo“阿尔法狗”。它结合了3大块技术:先进的搜索算法、机器算法强化学习,以及深度神经网络。蒙特卡洛树搜索(MCTS)是大框架,实质上可以看成一种增强学习。强化学习(RL)是学习方法,用来提升AI的实力。深度神经网络(DNN)是工具,用来拟合局面评估函数和策略函数。这三大技术都不是DeepMind团队首创的技术,但是强大的团队将这些结合在一起,配合Google公司强大的计算资源并让计算机自己与自己进行比赛,在这个过程中不断学习训练,成就了历史性的飞跃。2015年10月,阿尔法狗5比0完胜欧洲冠军樊麾二段,2016年3月9日到15日,在韩国首尔阿尔法狗以4:1总比分战胜曾获得多项世界冠军的韩国九段棋手李世石。2017年5月23日到27日,在中国乌镇围棋峰会上,阿尔法狗以3:0的总比分战胜了当时排名世界第一的中国围棋九段棋手柯洁。
  在科技日益发展的今天,人工智能或许将进入到一个新的纪元。
 
  【提问】五子棋软件的水平是人类的对手吗?
 
  和其他事物一样,五子棋的软件也经过了一个从弱到强的发展过程,尤其是近年来在网络上相继涌现了多款对弈软件,各有特色不胜枚举,下面仅以笔者接触时间为顺序简单介绍几种软件的水平特色。
 
  笔者最先接触的五子棋软件是红白游戏机里的五目ごもく,是由小霸王公司在上个世纪九十年代初推出的电子游戏,其内容是对任天堂公司的FC游戏进行的仿制,此软件水平并不高强,即便难度是上级对大多数普通人来说也都能挑战成功(说句题外话,笔者也是由此知道黑棋下三三禁手负的规则)。
  后来遇到的共享软件是连珠妙手Fiver6(作者不详,署名“LWS”,2000年完成于合肥,献给中国科大[合肥]、安徽大学[合肥]、清华大学),主要使用无禁手规则,设置在Domini的难度时,想赢下来就需要一定的水平了,至少也得是爱好人群中的佼佼者。
  再后来使用了对弈程序黑石BlackStone,由俄罗斯人Victor Barykin开发,最早的版本发布于1997年,曾获得第二、三届世界计算机连珠程序锦标赛(Renju Computer World Championship)竞赛组冠军。黑石采用的对弈规则为三手交换,五手两打,有禁手,可调节难度(剪枝方法、计算深度和时间),在level设置为3dan时,如果能战败它说明你已经具备了专业棋手的水平。
  最后下载的是连珠终结者RenjuSolver,由旅美华人温向东开发的连珠辅助计算软件,可以进行打谱、解决对弈中出现的局面的攻防等问题,是当时中国连珠五子棋专业棋手广泛使用的工具。笔者因为那时已经逐渐淡出棋坛,下棋的时间也越来越少,只是偶尔用它来查阅棋谱,许多强大的功能未曾启用,对它不够了解所以在此不做置评。
  之后便听说了五子棋软件弈心Yixin,由毕业于上海交通大学计算机科学专业的孙锴(2021年获得康奈尔大学计算机科学博士学位)设计编写,界面程序是开源程序,基于Simplified BSD协议,由GTK+搭建,引擎采用了许多原创技术,控盘能力优秀,棋风稳健,棋力超越诸多老牌五子棋软件,在2012-2018年连续七次获得Gomocup五子棋人工智能锦标赛冠军。
  成都棋院在2018年4月15-19日举办了五局与世锦赛冠军祁观的人机比赛,采用索8规则,时间设定为120分钟+30秒/步,最终双方以2.5:2.5战和,说明弈心的水平能和人类顶尖棋手相抗衡。
  前不久翻阅知乎,谈到2022年Katagomo和Embryo都已经超过弈心了(参阅网址https://www.zhihu.com/question/24642962)。2022年4月15日至4月17日刚结束了本年度的五子棋人工智能软件大赛,RAPF122成为最大赢家,最终的排名(详见附图)也确实印证了知乎的看法,有兴趣的棋友可以自行到https://gomocup.org/查阅历年来比赛的相关信息。

  毋庸置疑,随着科技的进步,目前五子棋软件的最高水平已经强过了绝大多数的五子棋手。
 
  【分析】为什么讨厌对手使用软件下棋?
 
  爱好者的潜意识里都不喜和用软件的对手下棋,究其原因不能完全归结于和软件相比之下的水平差距。举个反例,有时爱好者遇到强大的专业高手即使屡战屡败,也不因为实力上的难以抗衡而打消斗志,依然会兴致勃勃地缠斗不休。当然如果偶尔赢下一局来,那估计够某些人吹嘘好久了。
 
  众所周知五子棋是一种容错率很低的棋种,有着一子不慎满盘皆输的鲜明特色,因此也是菜鸟最有希望能掀翻高手的棋种。其他常见棋类如象棋、围棋,高手对战菜鸟即使偶有失误陷入劣势,大多情况也能在中残局凭借深厚的功力挽回败象,而在五子棋中这种情况是非常罕见的,一旦下错例如活三不挡几乎就是败局已定。
 
  以前笔者提到一个观点,高手和菜鸟的差别主要体现在双方的犯错先后和犯错多少。笔者在网上初学下棋的时候,抱着“对手迟早会犯错”的理念,总是等待对手攻崩再后发制人,可是随着遇到的对手水平越来越高,经常尚未后发就已经走出错招让人先发制服。于是又改变了理念“不要把胜利寄托在对手的犯错上”,而去努力争取提高自身的正确率。只是古人云:智者千虑必有一失,谁能保证永远不犯错呢?误算漏算总是下棋人在所难免的事,哪怕是段位级别的专业选手在赛场上也曾有冲四不防的昏招,只不过水平越高这种情况就越少发生而已。然而我们在观看比赛时,最为喜闻乐见就是这种低概率事件,诸如卫冕发挥失常、黑马逆袭爆冷等,经常成为人们津津乐道的话题而畅谈不衰,难道不是吗?
 
  我们再来假设有一场高手云集的五子棋百人比赛,简单分析一下夺冠有多难:设定是九轮比赛,平均每盘棋大约会下到70步左右,而且每盘棋的关键回合平均大约会在10-20手之间,此时每手需要计算的变化量平均会在10路上下,我们基于此可以大致得到结论,棋手要在强强对抗当中,几千次乃至上万次的计算里始终保持在高水准的状态,才能拿到一块宝贵的金牌。可以说最终排名在前二十名的选手几乎都有夺牌的实力,可能在比赛过程中发挥略有不尽人意之处,才遗憾地和领奖台失之交臂。
 
  一盘棋的对局结果可以体现出棋者的棋艺风格、竞技状态、身体素质乃至人生境遇等多种因素,而软件基本不受其他条件影响,和软件下棋相当于面对一个冰冷无情、没有波动、永不犯错的对手,绝无偷袭的机会可言,反倒是自己的棋稍软一步,就会被软件毫不客气地置你于万劫不复。围棋九段棋手柯洁在0:3输给阿尔法狗之后的采访中曾坦言道:“它太完美我很痛苦,看不到任何胜利的希望。”
 
  笔者综上所见,没有捡漏的运气是多数人下棋时不喜欢面对用软玩家的根本原因。

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