围棋，这样帮助人工智能“上路”
围棋，这样帮助人工智能“上路”
文/羊城晚报全媒体记者 赵亮晨
以ChatGPT为代表的“生成式人工智能”应用正成为外界关注的焦点，它不但“知识”广博，而且有很强的逻辑归纳能力，在面对很多问题时，它的应答甚至可以让人难以分清是人类还是机器，而以这种人工智能为基础的绘画AI更是能力惊人。
很多人认为，如今的人工智能已经站上了一个可能带来指数级增长的节点。这不由让我想起了ChatGPT的“前辈”——人工智能程序AlphaGo。
柯洁（左）与AlphaGo对弈
AlphaGo是DeepMind公司开发的人工智能程序，专用于下围棋，在2016年3月和2017年5月，它分别和李世石九段和柯洁九段进行了较量，它在和前者的五番棋中以4比1胜出，在和后者的三番棋中以2比1胜出。虽然AlphaGo面对两位人类棋手各输了一局，但整体上看却有着碾压的优势。
AlphaGo对李世石的胜利是一次里程碑事件，那是人工智能首次在围棋领域击败世界顶级棋手，一年后面对柯洁，它又有了极为明显的进步，以至于柯洁在认输时一度抹泪，深感无力。
虽然从功能上区分，AlphaGo是强化学习模型，ChatGPT则是自然语言处理模型，但说AlphaGo是ChatGPT的“前辈”并不为过；因为两者都是“生成式人工智能”模型，都使用了深度学习技术进行训练，并且都使用了大量的训练数据——AlphaGo学习了海量的人类棋手的棋谱，而ChatGPT则有着巨大的语料库——才能达到较高的准确性。
此外，两者都在达到一定的学习量之后，就可以在一定程度上摆脱现有的资料开始“自我学习”，这也正是“生成式”的关键所在。
AlphaGo在强化学习方面，以及人机交互技术方面都展现出了突破性的进步，给ChatGPT的设计者提供了很多借鉴。而且，正是因为AlphaGo在围棋这一长期被认为是“人类智慧的浓缩”的项目中取得的突破性成功，证明了深度学习技术的强大潜力和应用前景。
这大大提升了业界和投资者对人工智能发展的信心，从而加速了它的发展。如果李世石或者柯洁当时能够“阻击”AlphaGo，也许ChatGPT们的出现时间会被延后不少。
AlphaGo“征服”人类围棋世界之后，后者并没有像一些人预言的那样因为被“祛魅”而遇冷，人类棋手之间的精彩对弈依然吸引着世界的目光，围棋作为一项智力竞技运动的价值并没有降低——事实上，这一点在更早以前就被人工智能征服的国际象棋界也已得到了验证。
AlphaGo还给围棋的发展带来了更多的变化，如AlphaGo展现了很多围棋的新思路，打破了过去的窠臼，增加了棋手成长的路径，无论是韩国的申真谞，还是最近一年如火箭般蹿升、打破柯洁对中国围棋排名第一长期“垄断”的中国棋手李轩豪，都是在和人工智能的海量对局中突破了自身棋力成长的瓶颈。
还有一些职业棋手则发展出了“副业”，为人工智能寻找漏洞，如使用特定的下法就能让人工智能陷入“死循环”状态，走出昏招，从而帮助人工智能不断改进。
无论是AlphaGo还是ChatGPT都还在不断改善，有了前者的先河，如今“生成式人工智能”在人们眼中早已不再是当年充满未知的“洪水猛兽”。不过，就像围棋人工智能带来了更多的棋手作弊现象一样，如今的自然语言和绘画类人工智能，也在一定程度上模糊了真实和虚假、原创和搬运的界限，产生了一系列伦理乃至法律困境。
人工智能在自我学习，而人类也还需要不断学习如何更好地利用人工智能，并减少它的副作用。围棋作为人类世界面对“生成式人工智能”的先行者，所积累的经验和遭遇的问题，仍然有着不小的参考借鉴价值。