工程师看AlphaGo首落败：为何出现低级错误？

文章介绍：AlphaGo遭遇大逆转的背后故事

在人机大战第四局的紧张时刻，一场意料之外的转折震撼了整个科技界。在这场巅峰对决中，AlphaGo出现了罕见的失误，接连犯下业余选手也不会轻易触及的低级错误，最终落败。这场失利，仿佛是人工智能巨擘的一次跌倒。

DeepMind创始人Demis在推特上第一时间发文指出，AlphaGo在第79手时发生了失误，而这个失误并未立刻显现，直到第87手才被察觉。短短几手之间，AlphaGo的胜算从原本稳健的70%骤然下滑至不及半数。这一疏忽似乎为对手打开了胜利之门。

出门问问CTO雷欣剖析了此次事件背后的原因。他分析指出，AlphaGo在面对复杂局面时的判断尚存不足，特别是在遭遇未曾遇见过的高明棋着（如白棋第78手的巧妙挖空）时，容易陷入误区。更令人担忧的是，一旦犯错，AlphaGo似乎无法迅速察觉并作出调整。对于人类棋手而言，一旦犯下大错，他们会迅速察觉并作出修正，而机器的反应却是连贯的，无法灵活调整。雷欣认为，这可能是AlphaGo的一个致命弱点。

NLP工程师李理则从技术的角度提出了自己的见解。他怀疑问题可能出在Monte Carlo树搜索（MCTS）上。李理认为，MCTS导致AlphaGo只关注胜利与失败的结果，而对局势的细微差别缺乏敏感性。这可能是为何在某些特殊局面下，AlphaGo会表现出出人意料的失误。就像过去在图像识别领域出现的奇异错误一样，AlphaGo可能在某些情况下受到精心设计的攻击策略而陷入困境。

从雷欣的角度来看，这次失利对于谷歌团队而言是一次宝贵的经验。他们通过这次失败找到了AlphaGo的一个潜在弱点，未来可以更有针对性地改进和优化算法。若不是顶尖棋手李世石的出现，这个弱点可能长时间被掩盖。李世石的胜利也是对人类智慧的巨大鼓舞，证明人类选手在人工智能面前仍有机会取得优势。人工智能虽然拥有强大的计算能力，但在面对复杂和未知局面时也会犯错。这样的失利能让人类棋手保持清醒的头脑和信心，未来在对抗人工智能时更加从容不迫。

在这场人机大战的激烈交锋中，我们看到了人工智能的局限性和潜力。这场失利并不意味着人工智能的失败，反而为我们揭示了未来人工智能发展的方向和改进的空间。（本文由科技小羿整理报道）